analyticsとは？/ アットローン
[ 454] Googleの順位決定にGoogle Analyticsのデータが使われていたことが判明！ | Web担当者Forum
[引用サイト] http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2007/06/22/1529
|
サイトに訪れたユーザーが、最初の1ページを見ただけでサイトから離れてしまい（ブラウザを閉じたり他のサイトへ行ったり）、他のページを閲覧しないことを言う。「直帰率（バウンス率）」とは、サイトへの訪問全体に占める直帰してしまった訪問の割合を指し、アクセス解析ツールなどで調べられる。当然のことながら直帰率は低ければ低いほど良いと言えるが、サイトによっては直帰率が60%〜70%程度になることも珍しくない。 先日、感動的なブログを見つけた。Visioが書いた「直帰率とGoogle検索結果に関する調査データ」というタイトルのブログ記事だ。この記事は、Googleが検索エンジンのランク付けに検索者の行動データを利用していることを証明する、初めての実験を取り上げている。 同様に、ログによって検索結果を改善できる。検索した人が1番目の検索結果をクリックしているとわかれば、われわれは正しいことになるが、もし次のページに移動したり、検索クエリを再び作り直しているなら、われわれは間違っていることになる。検索企業が自社サービスを継続して改善していく能力は不可欠で、それは、こうしたデータの通常かつ予期される利用法の一例にあたる。 Visioのチームは2つの実験を行った。Google Analyticsをまったく使用しない実験1は、検索結果ページの項目をクリックした回数が順位に影響するかを調査したものだ。競合的なキーワードについては100人の参加者で実験し、非競合的なキーワードに関しては65人の参加者で実験した。非競合的なキーワードで実験したサイトは、2週間で順位を変えることができた。一方、競合的なキーワードで実験したサイトについては、順位を上げることができなかった。これを受けて彼らが出した結論はこうだ。 Googleの検索結果ページで行う特定サイトへのクリック数は、アルゴリズムの計算に反映されるが、わずかしか影響しない。 小規模な実験だったが、今後の調査のためにすばらしい出発点をもたらした。僕が知る限り、この種の実験としては初めてのものだ。このような実験を実施し、非常に先見的であったVisioと彼のチームに敬意を表したい。 （すごく足早に実験の概略を見てきたけど、決して、実験そのものをきちんと説明できたわけではない。詳細についてはぜひ自分で確認してほしい） これは、本当に刺激的な情報だ。ウェブサイトに例のコードを挿入するやいなや、Googleのコンピュータはそのサイトの訪問者に関して、役に立つさまざまなデータを引き出していくことがわかったんだ。最初は卑怯な感じがするかもしれないけど、率直に言って僕は、Googleがこうしたデータを利用していることを喜んでいる。これなら、実際にユーザーにとって検索結果が改善されるのだから。 ユーザーが望む結果を一発で得られるように検索技術の改良に様々な手法が取り入れられています。そして将来的にはより一層新たな技術を取り入... Googleは検索結果での順位の決定に行動データを利用していることを公式ブログで触れ、それを受けて実験をした人がいたのだ。その結果とは……。 システムの都合でコメントが表示されておらず、コメントの公開とお返事に時間がかかってしまいました。失礼しました。 実際のところ、記事で示されている実証実験だけでは、明確に「証明された」と断言するには厳しいのは、ご指摘のとおりです。 ただ、翻訳記事ですので元記事の意味を変えるわけにもいかず、内容もセンセーショナルでしたので、あえてそのまま掲載しました。 ご指摘の点などは、統計や論理を少し勉強した人ならば、記事に対して反論できる部分ですので、こういった形でのコメントを頂戴できたのは非常にありがたいです。 ですので、すばやいコメントを頂戴していたのにシステムの都合で非公開状態が続き、編集部がそれに気づくのが遅れてしまって申し訳ありませんでした。 |
[ 455] Analytics 日本版 公式ブログ
[引用サイト] http://analytics-ja.blogspot.com/
|
2008年 3月 25日Posted by 小杉 国太郎 クライアントサービス フィルタには前回の記事でご紹介した既定のフィルタとカスタムフィルタがあります。既定のフィルタは、カスタムフィルタのうち利用頻度の高いものを簡単に設定できる入力フォームで、機能はカスタムフィルタと変わりません。 たとえば、既定のフィルタの「サブディレクトリへのトラフィックのみ含める」は、カスタムフィルタの「次を含む (一致フィルタ)」とフィルタフィールドから「リクエスト URI」を選択したフィルタと、まったく同じデータのフィルタリングを行います。 [クリックすると画像が大きくなります]カスタムフィルタには、一致/除外フィルタ、検索と置換フィルタ、アドバンスフィルタが含まれます。このカスタムフィルタを使うと、特定のデータを含むセッションだけを抜き出したり、または除外したり、特定の文字列で記録されたデータを他の文字列に置換するなどの加工ができます。この特定のデータを抽出する際に利用するのがフィルタ フィールドとフィルタパターンです。＊フィルタ フィールドフィルタフィールドではフィルタの対象となる、データのフィールドを選択することができます。たとえば特定のページのアクセスのみを抽出する場合は、フィルタ フィールドから"リクエスト URI"を選択します。各フィールドの詳細につきましてはこちらのヘルプページをご覧下さい。 ＊フィルタ パターンと正規表現フィルタパターンではデータの抽出条件を指定することができます。条件の指定には正規表現を使うことができるので、複数の条件を定義することが可能です。たとえば、上図のサイトから /club/ 以下と/wear/ 以下の両方のアクセスを抽出する場合、フィルタパターンには下図のとおり OR 条件を意味する『 | 』と、複数の正規表現を一つにまとめる『( )』を使用します。『 ^ 』は前方一致として処理を行うための正規表現で、各ディレクトリ以下の全てのページを抽出することができます。＊複数の一致フィルタの注意事項『 | 』を使用せずに、抽出したいサブディレクトリ毎に複数の一致フィルタを作成して、それを1つのプロファイルに適用するとデータは表示されなくなります。これは複数の一致フィルタを適用した場合、データの絞込みがAND条件で行われてしまうためです。下図の例では、実際にはあり得ない、/club/ ディレクトリと/wear/ ディレクトリに同時にアクセスしたセッションを抽出するフィルタリングが行われ、結果的にデータは0となってしまいます。同一のフィルタ フィールドに複数の条件を指定したい場合は、必ず正規表現を使用して1つのフィルタで定義するようにしてください。＊AdWords ユーザーのアクセスのみを抽出するフィルタ複数のフィルタを作成して、それをプロファイルに適用すると、高度なデータ抽出ができます。たとえば、AdWordsのキャンペーンを行っていて、Google AnalyticsでAdWords広告経由のユーザーのみを抽出したい場合を想定しましょう。このデータを抽出するには下記の二つのカスタムフィルタを作ります。 1) 参照元が Google であるセッションを抽出するフィルタリングフィルタフィールドの[キャンペーンのソース]は、[全ての参照元]レポートの参照元にあたりますので、フィルタパターンはgoogleと入力します 2) メディアがcpcであるセッション抽出するフィルタリングフィルタフィールドの[キャンペーンのメディア]は、[全ての参照元]レポートのメディアにあたりますので、フィルタパターンをcpcと入力します。上記の2 つのフィルタをプロファイルに適用することで、AdWords ユーザーだけの経路分析を行う事ができます。なお、AdWords をAnalyticsでトラッキングするには、両アカウントの連携を設定する必要がございます。詳細につきましてはこちらのページにございます、各トピックをご覧下さい。※フィルタは設定方法を間違えると、データが表示されなくなる危険があります。フィルタはマスターデータ用のプロファイルではなく、複製したプロファイルに適用するようにしてください。詳しくはこちらのヘルプ記事をご覧下さい。ラベル: ヒント, フィルタ, プロファイル 2008年 3 月7 日Posted by 小杉 国太郎 クライアントサービス 3 月 6 日にを ベンチマーク機能 (ベータ版) とデータ共有設定を公開させていただきました 。これらはAnalytics をご利用の皆さまに、ご自身のサイトのデータをより有意義にご活用いただくための新しいサービスです。ベンチマーク機能 は自身のサイトを、あらやるカテゴリ、業界のサイトと比較できる機能で、以前より多くのユーザーの皆さまからご要望を頂いていました。このデータを使うと、サイトのアクセス状況を相対的に確認することができるので、サイトの現状把握にお役立ていただけます。たとえば、お客さまが旅行関連サイトを運営なさっているとします。ある週の月曜日に突然非常に多くのトラフィックがあった場合、同じ業界のサイトも同じように多くのトラフィックがあったのかどうかを確認したいと思ったことはありませんか。ベンチマーク機能を使うと、同じ業界やカテゴリに属するサイトの標準的なアクセスデータと、自身のサイトのアクセスデータを比較することができます。また同様に他の業界のデータも確認することができるので、たとえば、旅行業界のサイトのトラフィックが下降気味の時期に、トラフィックが増加している業界を確認することができます。[クリックすると画像が大きくなります]＊ベンチマークとデータ共有に関する、よくある質問Q) ベンチマーク機能を利用するには、どうすればいいですか？このベンチマーク機能をご利用いただくには、データ共有設定ページで設定を有効にしていただく必要がございます。もちろん、このデータ共有設定を有効にするか、無効にするかは、お客さまにお選びいただけます。Q) 他のユーザーに自分のサイトのデータを見られてしまいませんか？このサービスで、お客さまのアカウントのデータが、他のアカウントのユーザーに閲覧されることは決してありません。お客さまのウェブサイトを特定できるすべての情報を削除した上で、同業、同カテゴリの数多くの匿名サイトのデータと統合し、業界の標準的なデータとして提供させていただきます。Q) データ共有を有効にしたのですが、ベンチマーク機能が使えません。データ共有を有効にしていただくとすぐにレポートをご利用いただけるわけではございません。 データの収集から加工に時間を要すため、ベンチマーク機能がデータを表示できるようになるまで、2 ~ 3 週間程度かかります。その他、ベンチマーク機能の詳細につきましては、こちらのヘルプ記事をご覧ください。さらに、データ共有設定では、Analytics 以外のGoogle のサービスで、データを共有できるオプションを選択していただくことで、ベンチマーク 以外の新しい機能（例えば、AdWords の Conversion Optimizer など）を提供させていただきます。今後この共有データを利用した新機能やサービスはデータ共有を有効にした方のみが利用可能となりますので、あらかじめ有効に設定していただくことをお勧めいたします。その他、データ共有設定の詳細につきましては、こちらのヘルプ記事をご覧ください。ラベル: お知らせ, レポート機能, 新機能 2008年 1月25日Posted by 江 建 クライアントサービス広告費をかけて自社のサイトにトラフィックを集めた場合、広告のリンク先ページには費やした金額分の価値があります。そのページの直帰率が高いと、費やした金額が大きな損失となります。前回の投稿では、Google Analytics のレポートを利用して、パフォーマンスの悪いキーワードの分析を行いましたが、今回はその続編として、リンク先ページの改善についてご説明いたします。広告をクリックした際に誘導するランディングページとして、どのようなクリエイティブが最もユーザーに受け入れられるかを客観的に特定するためには、候補となるページを複数用意してテストすることが適切です。クリエイティブテストを行えば、異なるクリエイティブが訪問者に与える影響を計測することができます。 テストの結果により、ユーザーの反応が最もよいコンテンツを特定できるため、費用対効果の高いランディングページを制作することができます。ランディングページの改善は、以下の点で、通常のウェブサイトのリニューアルと異なります。1．キーワード広告の費用対効果を高めることにフォーカスする2．サイト全体を作り変えるのではなく、１ページの小さなテストを繰り返す3．テスト結果でクリエイティブ良し悪しを判断し、ウェブサイト制作の経験や勘だけに頼らないランディングページのテストには、Googleのプロダクトである「ウェブサイトオプティマイザー」を活用しましょう。ウェブサイトオプティマイザーには、ABテストと多変量テストの二つの方法がありますが、より簡単にご利用頂けるABテストについてご説明します。ABテストは、直帰率の高いランディングページに対して、改善案をAとBの2パターン用意し、ウェブオプティマイザーの設定により、一定の割合でAとBの２つのコンテンツを振り分けて配信し、どちらのパターンがより効果的にユーザーをゴールに導けるかを比較するものです。ＡＢテストのポイントは、AとBの比較箇所を1箇所に絞ることです。掲載画像、キャッチコピー、フォントやカラー、リンクボタンの位置など、両者の違いが複数ありますと、どの要素が結果に影響を与えたかを判断できなくなります。複数の要素が異なるページを比較する際には、多変量テストを利用しましょう。では、どのような要素に着目して、ABテストを行えばよいでしょうか？一枚のリンク先ページを構成するいくつかの要素のうち、テストすべき要素は次の3つが基本です。1．アイキャッチ2．オファー3．アクションデバイス[クリックすると画像が大きくなります]アイキャッチは、サイト訪問者の注意を喚起するために非常に重要です。訪問ユーザーへの直感的印象が良くなければ、ユーザーは離脱します。商品やサービスのベネフィットを簡潔に示すデザインやキャッチコピーを作りましょう。たとえば、求人ポータルサイトの場合、メリットが複数あり、求人件数が最大規模、非公開求人情報が他社よりおおい、専門分野の特化、キャリアコンサルタントによる相談や年収交渉がある、外資系に強い、多くの利用者の存在のどれをアイキャッチとなる要素に盛り込めばよいか判断に迷った際にはテストしてみるとよいでしょう。オファーは、今それを購入してもらったり、会員登録してもらったりするために後押しするための仕掛けです。ドラマチックなオファーを仕掛けることで、ユーザーのコンバージョン率が変わります。割引を提示したり、締切日を設定したり、顧客にとって価値のあるプレゼントを提供したりしましょう。最後に、アクションデバイスは、ランディングページからユーザーに次に行ってもらいたいことを示し、誘導させるための要素です。多数の情報が混在するなかで、一目でどこから商品購入やお申し込みができるかをわかりやすくすることが重要です。そのためには、ボタンの配置や配色だけではなく、ラベリングも重要になり、そのボタンやリンクをクリックすると、どんなページに遷移するかを簡潔かつ明確に示す必要があります。上記のポイントさえ踏まえれば、簡単に設定してテストできますので、ウェブオプティマイザーをご活用し、キーワード広告の費用対効果を高めていきましょう。過去の関連記事へのリンク・キーワード広告の最適化 - 概要編 -・キーワード広告の最適化 - 問題分析編 -ラベル: A/Bテスト, lpo, 最適化 |
アットローンのサイトです。
