サイトの運用や改善でGoogleアナリティクスを導入し、毎日データと向き合っているWeb担当者・サイト運営者の方も多いのではないのでしょうか。
Googleアナリティクスを使ったアクセス解析は、今やWebマーケティング業界では当たり前になりつつあります。
しかし、とても高機能なGoogleアナリティクスは、一朝一夕で使いこなせるものではありません。
- 「どのページ」の「どのデータ」を見ればいいかわからない
- 数字を見ても、それを「どうサイトに活かせばいいか」わからない
このような悩みを持っている方に向けて、この記事ではGoogleアナリティクスを100%活用し、サイト分析・改善を行う方法を説明したいと思います。
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※本記事の内容は「ユニバーサルアナリティクス（UA）」におけるものになります。 GA4についてはこちらの記事をご覧ください。 【GA4】Google アナリティクス 4は使いづらい？導入のメリットは？プロが教えるホントの実力 |
目次
CVと紐づけてデータを集計しよう
単純にGoogleアナリティクスの使い方を覚えて、アクセス解析をしよう！とするよりも、私がオススメする使い方は、常にCVとデータの相関性を明らかにする、という手法です。
例えば、サイトのセッション数（訪問数）や、ランディングページなどを見ているだけでは、そこからどのように運用のアクションへ移すか、ということは判断できません。
CVと紐づけて、CVに良い影響を与えるページや流入元を評価していくような集計を行う、Googleアナリティクスを使ったアクセス解析を基にサイトを改善し、効果検証を行うというPDCAをまわすことができるようになるのです。
実際にGoogleアナリティクスを使ってみよう
では、CVと紐づけたアクセス解析をGoogleアナリティクスで行う手順を説明します。
サイトの主な流入状況を把握する
まずは、サイトの主な流入状況を把握します。前提として、CVと紐づけてサイトページの評価を行う際は、各ページ流入状況を揃えて比較しないと意味がありません。
ページAとページBで、CVRが高かったから、ページAの方が良いページとは簡単には決められないのです。
というのも、ただ単に2つのページを比較しただけでは、流入状況が大きく異なる可能性があります。
ページAは主にPCで見られていて、ページBは主にSPで見られていたり、ページAは検索からの流入が多いのに、ページBはバナー広告からの流入が多い、などのケースも考えられます。
流入状況が異なっていたら、ページのコンテンツの評価を正確に行うことはできないのです。
そのため、まず始めに、Googleアナリティクスを使って、主な流入状況を把握する必要があります。
デバイスの割合を確認
Googleアナリティクスのメニューから、「ユーザー」の中にある「デバイス」の「サマリー」を開きます。そのページ下部の図１で、あなたのサイトを見ているユーザが使っているデバイスの割合がわかります。
図１
この図１を見ると、ほとんどの人がPCで見ているようです。
それが確認できましたら、Googleアナリティクスのセグメントという機能を使って、デバイスをPCに限定してこの先の集計を行っていきます。
PCを見ている人が多いから、まずはPCに特化した集計を行う、というわけです。時間があったら、後でSPも同様の作業をしてみましょう。
ページ上部の「＋セグメント」を押し、新しいセグメントを作成します（図２）。その「条件」のところ、「デバイスカテゴリ」に「desktop」と入力しましょう。
図２
流入元の割合を確認
次に、あなたのサイトを訪れるユーザが、どういった経緯でサイトを訪れたのかを調べます。
「集客」内の「すべてのトラフィック」にある「チャネル」を開きましょう。
こちらの図３で、ユーザが訪れたきっかけがわかります。
図３
図３から、Referral（＝他サイトからのリンク）経由が多いことがわかります。
それが確認できましたら、図２で作成したセグメントを編集し、条件の「デフォルトチャネルグループ」に「Referral」を追加します。
入口ページの割合を確認
次に、ユーザが最初に見たページを確認しましょう。「行動」の中の「サイトコンテンツ」を押し、「ランディングページ」を開きます。
すると、あなたのサイトをPC、Referralという条件で訪れたユーザが最初に見たページがわかります。
図４
この図４を見るとトップページからの流入が多いので、先ほど同様、セグメントを編集し、「ランディングページ」に「/」に完全一致という条件を追加します。
CVしたセグメントを作成
上記3つの条件で、ユーザの流入状況は固定できました。後は、このセグメントをコピーして、同様の条件からCVした、というセグメントを作ります。
図５
ここまでで、「PCでReferral経由でトップを訪れた」「PCでReferral経由でトップを訪れてCVした」という2つのセグメントができました。
各ページのCVRを評価する
では、この状況で、どのページがコンテンツとして良いのかを評価していきましょう。「行動」「サイトコンテンツ」の中の「すべてのページ」を開きます。
すると、PCでReferral経由でトップを訪れたユーザと、その条件でCVしたユーザが閲覧したページがすべて出てきます。
このデータをExcelにエクスポートし、CVRを算出しましょう。
そうすることで、CVRの高いページを把握することができます。
以上が、CVとの相関性を評価するGoogleアナリティクスの使い方です。PCで他サイトのリンクをクリックし（Referral）トップを訪れたユーザを誘導するべきページがわかります。
このような集計を、複数のボリュームゾーンに対して行っていくことによって、Googleアナリティクスをサイトの運用に活かしていくことができます。
もっと簡単に分析がしたい！という方は…
ここまで読んで頂き、Googleアナリティクスのアクセス解析を使ったサイトページ分析は「面倒そう…」と思った方もいらっしゃるかもしれません。確かに、この分析を様々なデバイス×流入元×入口ページの組み合わせに行うのは非常に大変な作業です。
そもそも、Googleアナリティクスのような膨大なデータを、人間の手で集計すると、余計な工数や、ミスも起こります。では、どうしたらいいのでしょうか。
サイトページの分析と改善は人工知能に任せる、という手法がオススメです。AIなら、人間よりも圧倒的に早く、網羅的に、ミスもなくデータを集計することができるのです。
（2016年2月29日執筆）
執筆者情報
執筆者：林駿佑
企業名：株式会社WACUL（https://wacul.co.jp/）
WACULは、自動でアクセス解析を行う人工知能「AIアナリスト」を提供しています。
