8月の結果

その他

このブログを始めて、もう1ヶ月半がたちました。
ここで、1度振り返ってみたいと思います。

使用するデータは、
Blogでアクセス解析をすること（1）
で挙げた3点

  1. どのようなキーワードで検索されているか
  2. どのサイトから訪問しているか
  3. どのエントリーがみられているか

に焦点を当てて分析したいと思います。



1.どのようなキーワードで訪問されているか

訪問数

  1. analytics 30
  2. google analyticsとは 17
  3. google analytics とは 7
  4. postfix フィルタリング 3
  5. google analytics　とは 2
  6. analyticsとは 2
  7. ＨＩＴ　ＰＶ 　　　　　　 2

PV数

  1. google analyticsとは　35
  2. analytics 33
  3. google analytics とは 9
  4. google analytics　とは 9
  5. postfix フィルタリング 3
  6. analyticsとは 2
  7. ＨＩＴ　ＰＶ 2

（PV数＝訪問数×ページビュー数/訪問数　で算出）

やはり、基本的にgoogle analyticsの使い方を知りたい方が集まっているのではないかと仮定していたのですが、ある意味、中心的なワードである「google analytics」を軸としたワードの検索からの訪問が多くなっています。
まあ、中にはこんなワードも含まれていましたが、

安田美沙子

・・・ (ﾟДﾟ)ﾊｧ
何でやねん。



2.どのサイトから訪問しているか

訪問数

  1. Google（自然検索） 89
  2. Yahoo（自然検索） 31
  3. はてな（リンク） 4
  4. お気に入りなど 4
  5. はてなブックマーク（リンク） 2
  6. ブログ検索エンジン - JRANK 2
  7. goo（自然検索） 2

PV数
Google（自然検索） 141
Yahoo（自然検索） 35
はてな（リンク） 17
お気に入りなど 4
はてなブックマーク（リンク） 29
ブログ検索エンジン - JRANK 2
goo（自然検索） 2
（PV数＝訪問数×ページビュー数/訪問数　で算出）

正直、このコンテンツだからGoogle有利かなとは思っていましたが、ここまで歴然とした差が出るとは思いませんでした。実際Yahooの自然検索には嫌われているようです。
誰か、Yahooにやさしくしてもらえる方法を、ご教授ください。
「お気に入りなど」はいわゆる「no referer」のことです。以下の3つのパターンが考えられます。

  1. お気に入りから来た
  2. メールなどのURLから来た
  3. 直接URLを打ち込んだ

2はメルマガをやっていなく、3は確率的に非常に低い値と思われますのでこの場合は1であると考えられます。この数が増える様、様々な施策、コンテンツを練らなきゃいかんなぁと思ってます。



3.どのエントリーがみられているか

PV数

  1. ＰＶ、セッション 20
  2. Blogでアクセス解析をすること（1） 15
  3. ダウンロードしたCSVデータをExcelで開くと文字化けするのですが･･･ 13
  4. サイトへのアクセス数を増やしたいのですが（その1） 5
  5. サイトへのアクセス数を増やしたいのですが（その2） 5
  6. リファラURL、リファラキーワード 5
  7. サイトへのアクセス数を増やしたいのですが（その3） 4
  8. セッション（訪問回数） 3
  9. ダッシュボードについて 3
  10. ナビゲーションの分析 3
  11. ページビュー（以下：ＰＶ） 3
  12. リファラURL（リンク元URL） 3

訪問者は大別すると2種類に分類できそうです。

  • 基本的な用語を理解する目的の訪問者
  • 読み物として、見に来てくれている訪問者

どちらも、書き手としてはうれしいお客様ですが、今後は読み物系中心にやっていきたいと思っています。なぜならこのエントリにも書いたように、全機能紹介はサイト、ブログがたくさんあり、結構競合が多いことが分かったためです。


以上、8月の当Blogのデータを分析してみました。少しでも皆様のご参考になれば幸いです。

書評「google analytics 入門」かわちれい子/CreatorsNet

コラム

この本を読んでの感想ですが、
「google analyticsの全機能紹介とかやんなくて良かったー」
です。
最初はなんだかマニュアルっぽいなと思ってみていましたが、読み物としても参考になります（ただ、google analyticsをやっていることが前提ですが）。
最初の第一章、第二章、最後の第七章以外は、
「表題」→「手順」→「結果の読み方」→「ポイントの抽出」
という構成になっていて、「結果の読み方」→「ポイントの抽出」のところで、「如何に使うか」、「どう考えるか」を解説し、「ポイントの抽出」で重要点を指摘しています。この部分があるので一度通して読むと、「どうしたい？」、「どうする？」の所の全体像が浮かび、改善策の全工程を見渡すことができるようになります。第一章、第二章はgoogle analyticsを使い始める為のマニュアル的な内容となっており、第七章は、具体例を挙げてサイト改善の考え方のケーススタディ（実際あったケースではないですけど）となっています。
私が
「google analyticsの全機能紹介とかやんなくて良かったー」
と思ったのは、これ一冊で全機能の70％（私の直感）ほどは確保しており、ほぼほぼ、使いこなせるようになると感じたからです（実際、「google analytics」をどう使うかに焦点を当てたエントリーの方が読まれてますし）。
しかし、この本は企業のサイトを想定してかかれており、個人サイトやBlogでどう使うかについては書かれていません。また、企業の担当者が一番困るであろう、「Flashコンテンツへの対策」、「javascriptへの対策」、「eコマース対策機能の使い方」についてはほとんど言及しておらず、専門家と相談してください、という風な記述になっていますので、「使いながらなんとなく覚えちゃったけど、高度な機能を使いたいな」という方には向かない一冊です。

まあ、いろいろ書きましたが、1480円なので十分元は取れると思います。サイトやBlogみながらgoogle analyticsの管理画面を調整するのは骨が折れるので、これからgoogle analyticsを始めようという方や、使いはじめで使いこなせないと感じている方にはお勧めの一冊です。

妄想（１）：リファラキーワードを分類する

コラム

アクセス解析をしていると、リファラキーワード（検索エンジンで検索したワード)の数の多さに辟易することがある。


あーもう、さくっと見れるようにしてくれぇ〜〜


そこで考えた。こうすれば簡単に且つ自動的にキーワードをグループ分けできる。
まずデータベースを用意する、内容はこうだ。
1.
現在存在するWebサイトのソースの中に同時に出現する2個のワードの組み合わせをクローラーで取得する（ちなみに日本語だけだと広辞苑の第五版では23万余語、助詞、助動詞を省いてもほぼ変わらないので約23万語とする）。
2.
その組み合わせの出現数で総組み合わせ数を割ったものを距離データとし、n×nの正方行列に表示する（方向を考えないので実際計算に使うのは左下の二等辺直角三角形の部分、つまり（n^2-n)/2、上記の日本語の語数で計算すると、264億4988万5千パターンになる）。
3.
当該サイトのリファラデータのn×nの正方行列を作成し、そこに上記のデータを当て込んでゆき距離行列を作成する。
4.
それをクラスター分析にかけ、適当なクラスター数に分類する。


ほらできた



･･･実際、上記のデータは検索エンジンにとって重要な機密事項なので、ほぼ間違いなく頂けません。かといって自分で作るとなると上記のデータ数ですから無理です。

やはり妄想は、妄想に過ぎないってことで。

Blogでアクセス解析をすること（1）

コラム

このブログのタイトルは「Google Analyticsとは何だ？」ですので、もちろんGoogle Analyticsを入れてあります。はてなダイアリーにしたのも、Google Analyticsが簡単に導入できるという理由でした。

Blogと普通の企業サイトとの大きな違いは、前者の情報構造がほぼ2層で大きく広がっているのに対し、後者は多層構造になっていてサイト内のリンク構造がツリー上になっていることです。また前者が目的ページを設定しにくい構造であるのに対し、後者はそのほとんどに目的ページが設定されていることも大きな違いとなります。

アクセス解析の要件の多くは、目的ページに至る過程や要因を計ることにあります。つまりブログでアクセス解析をする意味はあまり大きくないといえます。
しかし、全く意味が無いわけではありません。実際このブログ「Google Analyticsとは何だ？」のアクセス解析で重要視しているのは以下の項目です。

1.どのようなキーワードで検索されているか
2.どのサイトから訪問しているか
3.どのエントリーがみられているか
です。

どのようなキーワードで検索されているかは
[マーケティングの最適化]⇒[検索エンジン マーケティング]⇒[キーワード全体のコンバージョン]で、
どのサイトから訪問しているかは
[マーケティングの最適化]⇒[訪問ユーザー セグメントのパフォーマンス]⇒[参照ソース]で、
どのエントリーがみられているか
[コンテンツの最適化]⇒[コンテンツのパフォーマンス]⇒[上位のコンテンツ]or[タイトル別のコンテンツ]で、
それぞれ確認できます。

「Blogでアクセス解析をすること」の意味はこれからも追求すべきテーマですので、これからもいろいろ考察していきたいと思います。

ダウンロードしたCSVデータをExcelで開くと文字化けするのですが･･･

FAQ

google analyticsからダウンロードしたデータは、UTF-8という文字コードを使っており、このコードにExcelが対応していないのが原因です。
対処法としては文字コードをUTF-8からShiftJISに変換してあげることです。変換ツールは検索エンジンで検索すると見つかると思います。（私はこれを使っています。）

CSVにアウトプットすることで違うデータを見ることが出来ます。
例えば[すべてのナビゲーション]のレポート画面は各ページへの進入ページのトップ10と出先トップ10を見ることが出来ますが、エクスポートすることにより、「リンク先」｜「リンク元」「リンク先→リンク元の移動をしたセッション数」という数字に変化します。これによりどのページ間の移動が頻繁かを見ることが可能になります。
また、Excelでフィルタをかけることにより特定のページから（特定のページへの）移動の傾向を見ることが可能です。

[すべてのナビゲーション]へは
[コンテンツの最適化]⇒[ナビゲーションの分析]⇒[すべてのナビゲーション]でいけます。

ページビュー数を増やしたいのですが

FAQ

ページビュー（以下PV）を増やすには以下の方法が考えられます。

  • アクセス数を増やす
  • コンテンツを増やす
  • コンテンツ間のリンクを密にする

アクセス数を増やすことに関しては

で述べていますので、是非ご覧頂きたいと思います。

「コンテンツを増やす」、「コンテンツ間のリンクを密にする」のは、検索エンジンの検索結果やリスティング広告などで興味を持ったユーザに更なる興味を持ってもらうことを目的とします。
上記の施策の初期段階では結構コンテンツ案が出てくるものですが、やはり、途中で息切れすることになります。
簡単かつ有効な方法としては「コンテンツを分割する」ことが考えられます。

特にブログの場合は１エントリーに費やす時間はそう多くないと考えられますので、「長いコンテンツ」⇒「後に新しいエントリーで分割して意図の説明」という施策が有効だと考えられます。

そろそろこのエントリーも長くなってきましたので、本日はこの辺で・・・

サイトへのアクセス数を増やしたいのですが（その3）

FAQ

前回と前々回ではアクセスアップの施策として、外的要因から

の施策について考察しました。
今回は、内的要因から考えられる施策について考えてみたいと思います。
内的要因を考える上で有効な施策としては、

  • SEO
  • コンテンツの増設

が考えられます。
SEOの効果としては、特定のキーワードに特化することによって検索意図を明確にし、その目的を具体化することによってユーザの訪問を増加させることを目的とします。つまり「入り口を入り口として明確にする」効果を狙います。
コンテンツの増加の効果としては、「入り口を多くして、訪問者がサイトへ入り易くする」ことがあげられます。
内的要因を考える上で有効なデータとして、「ページ別のページビュー」が挙げられます。
「ページ別のページビュー」は

[コンテンツの最適化]→[コンテンツのパフォーマンス]→[上位のコンテンツ]

でご覧になれます。