Googleアナリティクスの仕組みは、超カンタンです!

「Googleアナリティクスって、結局なんなのか、よくわからない・・・」
「Googleアナリティクスって、ホームページの良い点だけじゃなく、改善すべき点も含めて全て分かるんじゃないの?」

Googleアナリティクスに関する、様々な疑問。

このブログでは、「Googleアナリティクスって、結局なんなの?」という、Googleアナリティクス初心者の方に向けて、Googleアナリティクスの意外な落とし穴を、どこよりも分かりやすくお伝えいたします。

私たちは、Googleアナリティクスの難しいデータの取得方法を知りたいわけじゃない!そう、ただ、Googleアナリティクスの落とし穴を知った上で、上手に活用したいだけなのです。

忍者が落とし穴に落ちる

Googleアナリティクスの簡単な基礎知識

【質問】
みなさんに質問です。Googleアナリティクスを利用する一番の目的は、何ですか?

色々と目的があるかと思います。当店にホームページ制作をご依頼いただくお客様がGoogleアナリティクスを設置する目的は、アクセス数(訪問者数)を増やすためです。

アクセス数を増やすためにチェックすべきポイントは、以下の3点になります。

  • お客様のホームページ内での動向把握
  • 人気ページを把握しマーケティングに活用
  • 不人気ページ、問題ページの改善

それでは次に、Googleアナリティクスで入手できるアクセス情報の概要について、簡単に解説いたします。

入手できるアクセス情報

Googleアナリティクスのタグをホームページに埋め込むことで、以下のアクセス情報を、無料で入手できます。

  1. 訪問者数
  2. 閲覧ページ数
  3. 滞在時間、訪問回数、訪問頻度
  4. 訪問者のサイト内移動経路
  5. 訪問者の検索キーワード
  6. 訪問者が最初に開いたページと最後に開いたページ
  7. 訪問者が使用しているブラウザ(Google、Yahoo!など)の種類、アクセスしてきた国・地域など

【コメント】
こんなに沢山の情報を無料で入手できます。これは、活用しないともったいないです。

活用方法の解説は、難しいお話になってしまうので、このブログでは、いたしません。

それでは次に、このブログの本題、Googleアナリティクスの落とし穴について、ご紹介いたします。

Googleアナリティクス意外な落とし穴

Googleアナリティクス意外な落とし穴の正体は、以下のたった2つです。

  1. 最後のページの滞在時間は、計測できない
  2. ユーザーの心理は、わからない

それでは、2つある落とし穴のうち、最後のページの滞在時間が計測できない理由について、「滞在時間の計測方法の単純な仕組み」と題して、解説していきます。

滞在時間の計測方法の単純な仕組み

最後に訪れたページを10分以上見た場合でも、30秒しか見なかった場合でも、その滞在時間は「0(ゼロ)」になります。

なぜ、このようなことが起きてしまうのかと言うと、滞在時間は、基本的に「次のページに移動したタイミングで計測」されるからです。

ストップウォッチ

しかし例外として、最後のページ内で、

  • 何かをダウンロードする
  • 広告をクリックする
  • 動画を再生する

といった、何らかのアクションを起こした場合は、それまでの時間が滞在時間として計測されます。
つまり、滞在時間の長い・短いは、参考情報であって、そのページの良し悪しを判断する材料には、なりません。

では、ホームページ全体の良し悪しを判断するには、何をチェックすればいいのでしょうか?私がおすすめするチェックすべきポイントは、滞在時間ではなく「コンバージョン率」です。

ホームページを作るということは、

  • 問い合わせを増やすため
  • 注文を増やすため

などの目的があります。その目的が、ホームページでどの程度達成されているかを示す指標が「コンバージョン率」です。コンバージョン率が、目標数値よりも低い場合は、Google アナリティクスで現状を把握し、必要に応じて改善策を講じましょう。

話が少しそれましたが、滞在時間が計測されるタイミングについて理解できたところで、次にホームページから立ち去ることを意味する言葉、「直帰(率)」と「離脱(率)」について説明していきます。

直帰率とは

直帰率についての説明の前に、まず「直帰」について説明いたします。直帰とは、ホームページを訪れてくれたユーザーが、訪れた最初のページしか見ずに離脱(帰ってしまうこと)してしまうことを言います。

ここで言う直帰を社会人の実生活に例えると、訪問先(出張先)からどこにも立ち寄ることなく帰宅する場合が「直帰」になります。直帰に当てはまらない例としては、訪問先から帰宅するまでの間に、どこかに立ち寄る(例 会社、コンビニなど)場合です。この場合は、直帰には当てはまりません。

走る女性

ここまでの説明で直帰について、なんとなく理解していただけたかと思います。

それでは、直帰率について以下の例を用いて、ある年の1月1日(月)から5日(金)まで、以下のアクセスがあったと仮定して考えてみましょう。

  • 1月1日(月) ページ2 > ページ1 > ページ3 > 離脱
  • 1月2日(火) ページ2 > 離脱
  • 1月3日(水) ページ1 > ページ3 > ページ2 > 離脱
  • 1月4日(木) ページ3 > 離脱
  • 1月5日(金) ページ2 > ページ3 > ページ1 >離脱

ページ毎の直帰率をみなさん考えてみてください。この場合の直帰率は、以下のようになります。

  • ページ1 0%(最初にページ1を訪れたケースは、1回(1月3日)だけです。しかし、その時は、ページ1から他のページへ遷移(移動)したので、直帰には当てはまりません。)
  • ページ2 33%(最初にページ2を訪れたケースは、3回あります。そのうち、直帰となったのは1回(1月2日)だけでした。)
  • ページ3 100%(最初にページ3を訪れたケースは、1回(1月4日)だけです。その時は、直帰だったので100%になります。)

直帰には、検索して訪れた最初のページに知りたい情報が掲載されていて、満足して帰った場合が含まれます。直帰するケースが多い事例として、ブログ記事があげられます。その理由としてブログ記事は、一つのテーマに沿って詳しく書かれていることが多いからです。

幽体離脱

離脱率とは

離脱率とは、ユーザーが訪れた全てのページのうち、最後に訪れたページが含まれる割合を示します。これには、最初に訪れたページしか閲覧しなかった場合(直帰した場合)も含みます。

以下の(直帰率と同じ)例を用いて、ある年の1月1日(月)から5日(金)まで、以下のアクセスがあったと仮定して「離脱率」について解説します。

  • 1月1日(月) ページ2 > ページ1 > ページ3 > 離脱
  • 1月2日(火) ページ2 > 離脱
  • 1月3日(水) ページ1 > ページ3 > ページ2 > 離脱
  • 1月4日(木) ページ3 > 離脱
  • 1月5日(金) ページ2 > ページ3 > ページ1 >離脱

この場合の離脱率は、以下のようになります。

  • ページ1 33%(ページ1の閲覧回数は3回。ページ1を最後に離脱した回数は1回)
  • ページ2 50%(ページ2の閲覧回数は4回。ページ2を最後に離脱した回数は2回)
  • ページ3 50%(ページ3の閲覧回数は4回。ページ3を最後に離脱した回数は2回)

離脱率、直帰率が高くても良質なページはある

離脱率、直帰率が高いページは、コンテンツ(内容)が悪いと思い込んでいませんか?実は、必ずしもそうではありません。以下に直帰する「良い理由」と「悪い理由」をご紹介いたします。

直帰する良い理由

  • 調べ物が解決した(繰り返しになりますが、ブログ記事に多いケースです)

直帰する悪い理由

  • 表示速度が遅い(※)
  • 知りたい情報と違ったコンテンツだった(タイトルと記事の内容が合っているか、確認することをオススメします)

※表示速度が遅いと、直帰率が高くなるばかりでなく、検索結果の悪影響に繋がる可能性があります。

以下に、Googleが公表している、ページの読み込み速度をランキング要素として使用する記事の引用文をご紹介いたします。引用文のまとめを引用文の下に記載しています。

検索ユーザーはできるだけ早く質問に対する回答を見つけたいと考えています。研究(英語)では、ユーザーはページの読み込み速度を非常に気にかけていることがわかっています。 読み込み速度はこれまでもランキング シグナルとして使用されていましたが、それはデスクトップ検索を対象としていました。 そこで 2018年 7月よりページの読み込み速度をモバイル検索のランキング要素として使用することを本日みなさんにお伝えしたいと思います。

この ”Speed Update” (と私たちは呼んでいます)は、ユーザーに本当に遅い体験を提供しているようなページについてのみ影響し、ごくわずかな割合のクエリにしか影響しません。 そのページがどのような技術を用いて制作されたかに関係なく、すべてのページに同じ基準を適用します。 検索意図は依然として非常に強いシグナルですので、魅力的で検索クエリと関連性の高いコンテンツは、ページの読み込み速度が遅くても高い順位に掲載される場合もあります。

つまり、検索上位表示を狙う場合は

  • 表示速度は早い方がいい
  • ユーザーにとって魅力的で、検索キーワードと関連性の高いコンテンツを制作する

ことが必要とです。

離脱率と直帰率の違い

繰り返しになりますが、離脱率は、訪れた全てのページのうち、最後に訪れたページが含まれる割合を示します。

直帰率は、ユーザーが最初に訪れたページのうち、そのページしか閲覧されなかった割合を示します。

つまり、離脱率の中に直帰率は含まれます。

以下に、Googleアナリティクスヘルプで紹介されている「離脱率と直帰率の違い」の引用を掲載いたします。目を通していただいて理解を深めてください。

離脱率と直帰率の違い

概要

個々のページの離脱率と直帰率の違いを理解するには、次のポイントを押さえてください。

離脱率は、個々のページのすべてのページビューで、そのページがセッションの最後のページになった割合を示します。
直帰率は、そのページから始まったすべてのセッションで、そのページがセッションに存在する唯一のページだった割合を示します。
ページの直帰率は、そのページで始まったセッションだけが計算の対象になります。

詳細

上記の最後のポイントを簡単な例で説明しましょう。セッションが 1 日 1 回だけのサイトにページ A、B、C があり、次のようにページビューが発生するとします。

月曜日: ページ A > ページ B > ページ C
火曜日: ページ B > ページ A > ページ C
水曜日: ページ A > 離脱
このとき、ページ A のコンテンツ レポートにはページビューが 3 回、直帰率が 50% と表示されます。直帰率は 33% と思われた方もいるかもしれませんが、ページ A の火曜日のページビューは直帰率の計算には含まれません。直帰とは、ユーザーが 1 ページしか閲覧しなかったセッションを表す概念です。そして、セッション ベースの分析では、「このセッションで複数のページビューが発生したか」というシンプルな質問に対する「はい」か「いいえ」の答えを導きます。答えが「いいえ」の場合は、その直帰がどのページで発生したかが重要になります。一方、答えが「はい」の場合は、そのセッションの最初のページが別のページビューにつながったという事実のみが重要になります。つまり、ページの直帰率は、そのページでセッションが始まった場合にのみ意味を持ちます。

それでは、この例をさらに広げて、サイトで 1 ページのみのセッションが毎日発生した場合の離脱率と直帰率を見てみましょう。

月曜日: ページ B > ページ A > ページ C > 離脱
火曜日: ページ B > 離脱
水曜日: ページ A > ページ C > ページ B > 離脱
木曜日: ページ C > 離脱
金曜日: ページ B > ページ C > ページ A > 離脱
この場合、離脱率と直帰率は次のようになります。

離脱率:

ページ A: 33%(ページ A を含むセッションが 3 回、ページ A から離脱したセッションが 1 回)
ページ B: 50%(ページ B を含むセッションが 4 回、ページ B から離脱したセッションが 2 回)
ページ C: 50%(ページ C を含むセッションが 4 回、ページ C から離脱したセッションが 2 回)
直帰率:

ページ A: 0%(ページ A で始まったセッションが 1 回ありますが、それは 1 ページのみのセッションではないため、直帰率は算出されません)
ページ B: 33%(直帰率は離脱率よりも低くなります。なぜなら、ページ B で始まった 3 回のセッションのうち、直帰となったのは 1 回だったためです)
ページ C: 100%(ページ C から始まる唯一のセッションで直帰が発生したためです)

平均的な直帰率

以下に平均的な直帰率をご紹介いたします。直帰率も滞在時間と同様に、高い・低いでそのホームページの良し悪しを判断できませんが、一つの指標としてあったほうが良いと思います。

サイトタイプ平均的な直帰率
ECサイト20%〜45%
一般的なホームページ40%〜60%
ランディングページ60%〜90%
ブログサイト65%〜90%

引用元:CXL Webサイト種類別の直帰率の平均値(BENCHMARK BOUNCE RATES BY WEBSITE TYPE)

まとめ

Googleアナリティクスの落とし穴について、ご理解していただけたかと思います。Googleアナリティクスを導入する多くの方の目的は、ホームページで売り上げを増やしたいからだと思います。売り上げを増やすために、チェックすべきポイントは滞在時間ではなく、コンバージョン率です。コンバージョン率を向上するために、必要なPDCAを行いコンバージョン率の向上に繋げましょう。

コンバージョン率を向上させるために、Googleアナリティクスにプラスして、お客様の声を活用するのも良いと思います。お客様からのクレームにこそ、ビジネス発展のチャンスが隠されています。

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