クッキー(cookie)とは

クッキー(Cookie)とは、Webブラウザを通じて訪問者のコンピュータに一時的にデータを書き込んで保存させるしくみのことで、ユーザに関する情報や最後にサイトを訪れた日時、そのサイトへの訪問回数などを記録しておくことができます。 (ここで書いているのは、お菓子のクッキーとは違いますよ。)
 
上記よりわかるかと思いますが、GoogleAnalticsをはじめとした多くのアクセス解析ツールでは、このクッキーの仕組みを使って、ユニークユーザーや訪問回数などのデータを取得・計算しています。
 

「ファーストパーティ クッキー(first-party cookie)」と「サードパーティ クッキー(third-party cookie)」

クッキーにもいくつかの種類があります。アクセス解析ツールに関連することで理解しておきたいのが、「ファーストパーティ クッキー(first-party cookie)」と「サードパーティ クッキー(third-party cookie)」です。
 

ファーストパーティの cookie とは
ホスト ドメインに関連付けられているクッキー(cookie)
 
サードパーティの cookie とは
その他のドメインのクッキー(cookie)
 
 
うーん。。。これだけではよくわかりませんね。
 
 
もう少し説明すると、例えば、
アドレスバーにURLを入力して『www.example.com』にアクセスした場合に、
このページ上に『hogehoge.example.com』、『www.example.net』、および『www.example-example.com』 のバナー広告があるとします。
これらすべてのサイトでクッキー(cookie)が設定される場合
 
『www.example.com』および、サブドメインの『hogehoge.example.com』 のクッキー(cookie) はファーストパーティクッキー(cookie)
 
『www.example.net』および 、『www.example-example.com』 の cookie はサードパーティクッキー(cookie)となります。
 
ドメインが同じか違うかですね。
 
 

アクセス解析ツールに使うクッキーとしては、下記のような特徴があります。

ファーストパーティクッキー(cookie)
(長所)
 ・ブラウザーの設定によって、拒否されている可能性が少ない。
 
(短所)
 ・複数のドメイン間のセッションを維持できない。
 ・クッキー(cookie)の数に制限がある。
 
サードパーティクッキー(cookie)
(長所)
 ・複数のドメイン間のセッションを維持可能(別ドメイン間で、同じユーザーを特定できる)。
 
(短所)
 ・ブラウザーの設定によって、拒否されている可能性が高い(ウイルス的な扱い)。
 
 
どちらも長所と短所があります。
ちなみにGoogleAnalyticsはファーストパーティクッキー(cookie)を利用してます。
 
 
 
このようにアクセス解析では、クッキー(cookie)は重要な役割を果たしていますが、
ブラウザーの設定によっては、データを取得できない場合も多々あります。
 
またブラウザーの設定や不要ファイルの削除などを行って、クッキー(cookie)を削除することも可能なので、
そのようなことを行えば、同じサイトに訪れたとしてもそのユーザーは、ユニークユーザーとして扱われてしまうことになります。
正確な訪問回数などがわからなくなってしまいますね。
 
 
 
このようにアクセス解析のデータで、クッキー(cookie)の情報を頼りにして取得している部分については、
データの精度には限界があることがわかります。
 
不十分なデータでは、不十分な解析しかできないといわれています。
 
 
このような現状。。。アクセス解析データの分析だけでは、把握できない定性的なデータの分析も今後必要になってきますね^^
 
 
その定性的なデータとは何なのか、
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クリック密度分析

クリック密度分析とは、簡単に言うと、ヒートマップの様なもので、自分のサイトを顧客の視点で眺めることができるようになります。
 
現在も既に多くの調査が行われているかと思いますが、そのほとんどがWebを大いに活用しようとしている、予算も豊富な大企業での実施が多いようです。
皆さんはヒートマップの調査はしたことがありますか?
これからのWeb解析ではとて無重要なものとして注目されていく調査であると思っています。
 
先日のFacebook上でのアンケート調査でGoogleAnalyticsを利用している人が多かったので、GoogleAnalyticsについて書きますと、GoogleAnalyticsの機能にも「ページ解析」という似たようなものがあります。
 

 
少々文字が小さくなってしまっていますが、吹き出しに「●●%」と書いて、まぁクリックのヒートマップではないのですが。。。その部分がクリックされた割合のように書かれたレポートを見ることができます。
 
しかし、これはその部分のリンクのクリック率ではないのです^^
 
下図を見ていただくと

 
赤と青で分けて整理しましたが
 赤は、「TOP」ページへのリンクで共に13%
 青は、「会社概要」ページへのリンクで共に23%
 

リンク先のページが同じであれば、同じ数値。。。
 
 
そうなんです。そのリンクのクリック数の割合でなく、次にどのページが表示されたか遷移がわかるレポートねんですね^^;

これをクリック密度のレポートと思っていた方、要注意です!
 
 
これが無料のツールの限界というところなのでしょうか。。。
 
いえいえ、いろいろ調べてみると無料でもとても良いツールがあるのです!
 
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GoogleAnalyticsで「楽天」、「goo」、「BIGLOBE」オーガニック検索の仲間入りした影響

2 月 1 日 より、Google アナリティクス のトラフィックレポート「オーガニック検索」に、以下の3つの検索エンジンが加わっています。

・BIGLOBE(NECビッグローブ株式会社)   
・楽天ウェブ検索(楽天株式会社)
・goo(エヌ・ティ・ティ レゾナント株式会社)
 
ようやく検索エンジンとして認められた感があります。
 
これによって、トラフィックのレポートでは、「検索トラフィック」の数値が増え、「参照トラフィック」が減るということですね。

その影響がどの程度あるのか、2月1日からの数値を見てみました。

トラフィック > 参照元 > 検索 > オーガニック検索 
表の上部 表示中のセグメントを「参照元」に切り替えた画面です。
 
 
しっかりと、検索エンジンランキング入りしてますね。。。
しかし、検索エンジンのレポートを見ると、Yahoo!JAPAN、Googleのパワーは群を抜いてますね。
  
 
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Google Analyticsのユニークユーザー数と新規/リピーターの整理

以前Facebook上で、
あなたが所有しているサイト、またはあなたの会社のサイトにアクセス解析ツールは導入してますか?導入している場合、どのツールを使ってますか?」の質問をさせていただいた際の回答では、アクセス解析ツールとして導入しているものは、GoogleAnalyticsとの回答が多かったので、Google Analyticsの用語について整理したいと思います。
 

「ユニークユーザー数」「新規/リピーター」の計測について

今回は「ユニークユーザー数」「新規/リピーター」の計測についてです。

現状(2012年2月8日)のGoogleAnalyiticsでは、クッキーを用いて下記のように計測しています。

[POINT]訪問者のブラウザにクッキーを埋込みユニークユーザー数や新規/リピーターを判別しています。そのクッキーの種類は下記のようなものです。
 
・utma ユーザー情報 2年間(アクセスする毎に延長)
・utmb、utmc セッション utmbは30分(アクセス毎に延長)、utmcはセッション終了時迄
 
・・・他にもいろいろありますが、今回はこの2つ。

 
このようにクッキーの機能を利用して数値を計測しているので、クッキーを受け付けないように設定をしている場合はそのユーザーの訪問は計測対象から除かれてしまいます(これもアクセス解析ツールの限界がありますね。)。
  
ユーザーのクッキーは2年間なんです。。。っということから、ユニークユーザー数と新規/リピーターの計測方法を考えると、例えば下図のような場合はどうでしょう。
 

 
レポートとして出している(計測している)期間は2月の数値のイメージです。(赤枠内)
 
この場合、下記のような数値となります。

・ユニークユーザー 3ユーザー
新規セッション 1セッション
リピーターセッション 7セッション

 
ユーザーのクッキーは2年間保管されるため、AさんBさんは1月に最初の訪問をしていることから、
「Aさんの2月1日の訪問」、「Bさんの2月3日の訪問」はリピーターとしてカウントされます。
 
Cさんのように、計測期間にその人にとっての最初の誘導があった場合は、
新規セッションとして判断できますが(2月1日のセッションのみ)、
それ以降の2月3日のセッションからリピーターとして扱われます。
つまり、リピーターセッションのレポートを見ても、Cさんの2回目以降のセッションは、AさんBさんと同じようにユーザー自体がその期間内または期間以前にサイトを訪問したことがあったかどうかを軸に分析はできないということですね。
 
また、「新規ユーザー」のセッション数は指定期間内の新規ユーザー数と同じ値になり、
新規ユーザーの平均セッション数は必ず1になりますね。なんだか複雑ですね。
 
 
 
上記のようなことから、リピーターセッションだけを見ても、その人が本当にそのサイトに満足しているのか、
または、たまたまサイトを訪れてしまったのかわかりにくいですね。
下記の記事にも関連する部分があります。
訪問回数で判断できることは?
 
 
GoogleAnalyticsの場合の数値の計測方法としては、覚えてかないといけないことであると思いますので、ぜひ参考になればと思います。
 
 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

上記のようなデータ解析はなんのために行っているのでしょうか?
最終的には数値をも元に「Webサイトを改善して売り上げを伸ばしたい!」という目的の方が多いと思います。
 
そのような場合、上記のような数値では、不十分と思っています。数値データの解析だけでなく「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜこのページに何度も見に来ているのか?それでも購入されないのはなぜか?
このユーザーの目的は何だったのか?
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

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定性分析の重要性 ←重要です!

これまで当ブログにおいて、アクセス解析のデータ分析について、下記のような記事を書かせていただきました。
 
 ・平均滞在時間の数値って・・・
 ・ページビュー(PV)は多い方が良い?
 ・離脱率の高いページをどう見る?
 ・経路分析は有効なWeb分析?
 ・訪問回数で判断できることは?  などなど
 
 
この記事だけを見ると、「アクセス解析のデータって意味ないじゃん」なんて思ってしまう方もいらっしゃるかもしれませんが、もちろんそんなことはないのですよ。
 
このようなアクセス解析データも、しっかりと期間を持って傾向を把握したり、
ユーザーの特徴ごとにしっかりとグルーピング・セグメントして分析し傾向を把握することはとても重要です。
 
この方法などについては、追々当ブログでも紹介させていただきますね^^
 
 
 
しかし、これまで書かせていただいたように、このアクセス解析データだけでは「なぜ?」の部分がわからないことが問題です。
 
 
ここまでなんでもこの事を書かせていただきました。このブログを読んだ方は、「じゃあ どうすればいいの?」っと思っている方も多いと思いますが、
その疑問を解決するものとして、現在Web解析の定性分析が可能なツールを開発中です!

 
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訪問回数で判断できることは?

アクセス解析データを見る際に、訪問回数を見て「何回目の訪問のユーザーが購入率が良いか…」なんてことを見たりしますよね。
 
 
その数値を見て、「うーん やっぱり何回も訪問している人が購入率は高いですね!」
 
なんて結論になってますか?
こちらの記事にも書きましたが、
離脱率の高いページをどう見る?
 
多くの人は、欲しいモノを見つければ、力スタマーレビューを読んですぐに離脱する傾向があります。
そして検討し、後日AMAZON で購入するかもしれません。
そのページを訪れる人の多くの人は、きっと同じように一度離脱して検討する期間があるといわれています。
 
このことを考えると当然、複数回訪問のユーザーがコンバージョン率が高いのは当たり前のように考えられます。
 
 
訪問回数は1 人の訪問者(ユ二ークユーザー)による複数回のセッションとして計測されますが、
 
仮に、多くの人があなたのWeb サイトを何度も訪れて、何回ものセッションを記録しているとすると、
 
その理由はなんでしょうか?
 
 
とても有益なサイトにある完璧なコンテンツを何度も見に来るためなのかもしれませんし、
 
もしかすると、検索エンジンの広告に表示されるので、意識せずに何度もサイトを訪れますが、
何度来ても探し物が見つからないのかもしれません。
  
 
 
訪問回数を計測して、この違いを判断できますか?
 
 
 
 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜこのページに何度も見に来ているのか?それでも購入されないのはなぜか?
このユーザーの目的は何だったのか?
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経路分析は有効なWeb分析?

現在のWeb 解析において、サイトで訪問者がどういう経路をたどったのかを正確に特定するための「経路分析」に、躍起になっている人が多いようで、意図した経路を進めば「良いユーザー」、意図した経路を進まないユーザーは「悪いユーザー」などと決めつけ、その分析に時間を割くのは良いWeb 解析でしょうか?
 
経路分析には下記の様な問題点が考えられます。
 
 
◆問題点
 ・経路分析をしても、ゴールに至るまでにユーザーがどのページに興味を持って行動起こしたかは、データでは把握ができない。
 
 ・ トラフィックごとの行動は異なるにもかかわらず、現在のツールでは様々なトラフィックをひとまとめにして(例えば「メール」や「Yahoo!検索」など)。これらすべての顧客の「意図」が混ぜ合わさると、どの経路からの退出がよくて、どれが悪いのか区別するのが困難になる。例えば商品について調べている人が「サポートオプション一覧あるいは商品概要ページで退出するのは良い。」目的のものを見つけ、去っていると推測されます。
 
 これらの人と、購入しようとページに来たのに、ショッビングカートに追加ボタンや比較チャートが見つからずに帰った人がいたとしたら、どのように区別すればよいのでしょうか。
 
 
結局のところ、サイトへの訪問の目的を実際にその人に聞いてみないと、行動の善し悪しが把握できません。
 
 

 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませんが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜこのような経路を打取ったのか、どこのページで商品へ興味を持ったか?
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離脱率の高いページをどう見る?

まず、
離脱とは
そのセッション内の最後の閲覧ページになること。例えば、A というページにおいてそのページが最後の閲覧ページとなった数(そのページを開いて、その次は「ブラウザーを閉じた」or「別のサイトに移動した」)が「離脱数」、「離脱数÷ページAの全訪問回数」が「離脱率」となります。。なお、サイトに訪れた人は最終的には必ず離脱するので、離脱数を減らすことはできませんね。
 

 
 
自分のWeb サイトから離脱した訪問者が多いページを観測することで、いったい何がわかるのでしょうか?
 
それらのページがあまり重要でないと判断されて離脱しているのでしょうか?
 
 
または、その離脱ページで訪問者は、自分が探し続けていた”情報”を見つける事が出来たから離脱した、という可能性も考えられます。
 
 
例えば、Amazon.comで東芝の液晶テレビ探している場合をイメージしてみるとします。
 
多くの人は、欲しいモノを見つければ、力スタマーレビューを読んですぐに離脱する傾向があります。
そして数日間検討し、後日AMAZON で購入するかもしれません。
そのページを訪れる人の多くの人は、きっと同じ行動を取るに違いないと思います。
 
上記の例ですと、欲しい商品のページで離脱しています。
そのような場合が多いと考えられるため、離脱率を計測しても、
そのページのコンテンツがいいのか悪いのかを判断することはできないのではないでしょうか?
 
そう思いませんか?
 
 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませんが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜこのページで離脱したのか? このユーザーの目的は何だったのか?
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

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ページビュー(PV)は多い方が良い?


まず、
ページビュー(PV)とは、
ブラウザーにページが表示されることを表します。ページビュー数(PV数)とは「あるページやサイトが表示された回数」で、「ページ」とは通常ユニークなURLを持つコンテンツです。サイト全体のページビュー数は各ページのページビュー数の合計になります。
 
サイトを運営する場合、訪問者1 人あたりのページビューが増えるのは、良いことのように思えますが、、、
本当にそうなのでしょうか?
 
 
サイトのナビゲーションの設計が悪ければ、ページビューは増えるかもしれませんが、購入者は減るでしょう。
 
逆にナビゲーションが優れていれば、ページビューは減ります。
 
 
ただし、商品の価格が高いこともすぐに判断され、結局はサイトを去るかもしれませんどちらの場合に当てはまるのかは、ページビューレポートだけを見ても判断できませんね。
 
そもそも、ページビューを測定する際に、訪問者の理想的な行動はどういうものなのでしょうか?答えられますか?
 
 

Web解析を通じてサイト改善を行う場合、「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませんが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
 
なぜPVが多いのか? このユーザーの目的はなんなのか?
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

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平均滞在時間の数値って・・・

平均滞在時間という指標がありますね。
  
平均サイト滞在時間であったり、平均ページ滞在時間が、現在のアクセス解析ツールでは見れるようになっていますが、
この数値はどのように皆さん活用していますか?
 
例えば数値イメージは下記の様なものになります。
 

 
これでいくと、
最初に訪問したページAの滞在時間は2分、
2ページ目(ページB)は4分
3ページ目(ページC)は18分
という事になりますね。

そして4ページ目(ページD)は見たけど、
次に離脱してしまうと4ページ目がどの程度の時間見られたのか分からず、、、「?」っとなっています。
  
この離脱ページはGoogleAnalyticsの場合、「0秒」とカウントするので、
 
 ・サイト内にいた時間 24分
 ・見たページ数 4ページ
 
1ページ当たりの平均滞在時間が6分という事になりますね。
 
 
サイト全体の1ページ当たりの平均滞在時間が6分。
(この時点でページDの滞在時間はカウントされてないのですが、、、)
 
そしてページAだけを見ると2分しか滞在してない!
「平均よりも4分も短い!こいつは悪いページだ!」っという事が言える。。。でしょうか?
 
 
アクセス解析データを分析する際に、滞在時間は長い方が良い!というイメージで数値を分析している人が多い傾向があるかと思いますが、
もしかしたらページAは、とてもユーザビリティの高い(見やすい・分かりやすい)ページなので、すぐに次の目的のページに移動できているのかもしれませんね。
 
逆にページCでは、ボタンの位置などが分かりにくく迷ってしまい、さらにサービスの説明も分かりにくく、長い時間滞在してしまった悪いページかもしれません。
 
 
このように解釈が違えば、全く異なる解析結果になってしまいます。
 
サイトの目的によっても異なりますね。
ECサイトであれば、効率良くサイト内を回遊してもらい購入に到達してもらうのが良いかもしれませんし
メディアサイトであれば、じっくり記事を読んでもらいたいものです。
 
 
このように、そのユーザの目的(情報収集なのか購入なのかなど)によって、(「なぜ長いの?なぜ短いの?」等の)善し悪しがハッキリと判断できない指標は、、、
全体的なトレンドと、そのページ毎の目的をしっかりと把握した上で見る必要がありますね。
 
 

「なぜ?」を把握できないといけない

Web解析だけでなく何でもそうかもしれませんが、「なぜ?」を把握していく事が重要です。
数値データだけでは判断できない定性的な情報を把握できる方法は多数あります。
 

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