更新日: 2024.06.05
今回は、『Googleアナリティクス(GA)で分析する際に押さえておきたい指標』をご紹介します。
Googleアナリティクス(Google Analytics)では、以下のようなデータを確認することができます。
何人の人がサイトに訪れたか
サイトに何分滞在していたか
どのページがよく見られているか
上記のデータ以外にも、Googleアナリティクスでは様々なデータを確認することができますが、項目数の多さゆえにどの指標を特に優先して見ればよいのかわからず困っている、といった担当者の方もいらっしゃるかもしれません。
そこで、本記事では特に確認するべき指標や、分析時に意識すべき点についてご紹介いたします。
目次
Googleアナリティクス(GA)とは、Googleが無料で提供しているアクセス解析ツールであり、多くの企業で導入されています。
Googleアナリティクスでは、訪問してきたユーザーの属性やどのページがよく見られているか等のデータを計測することができ、これらのデータを見ていくことで、サイトの現状分析や改善策を立案することができるようになります。
ユーザーサマリーでは、一定期間内にサイトに訪れたユーザーの訪問状況を確認することができます。
特に確認すべき項目は以下の通りです。
指標の説明
ユーザー:サイトを訪れた人数を指します。同一のブラウザで複数回訪問した場合、セッションは複数回カウントされますが、ユーザー数は1人として計測されます。
セッション:サイトへの訪問数を指し、訪れた回数分カウントされます。
ページビュー数:サイトで見られたページ数を指します。
ページ/セッション:1回のセッションで見られたページ数を指します。
平均セッション時間:サイトにユーザーが滞在した時間を指します。
直帰率:全セッションのうち、「1ページ目のみを確認して、他ページへ遷移することなくユーザーが離脱した」セッションの割合を指します。
これらの項目を日々確認することで、大まかな課題点を発見することが出来ます。
CVサマリーでは、設定されているCV(コンバージョン。お問い合わせなどの成果点。)の完了数を確認することができます。
CVの代表例としては「お問い合わせ」「商品購入」「会員登録」などがあります。
WEBサイトを運営する目的はCV数を増加させることにあります。
また、GoogleアナリティクスにおけるCVは自動登録されるものではなく、ご自身での設定が必要となります。
チャネルでは、ユーザーが自社サイトへどのような経由で訪問してきたかを確認することができます。
流入経路の各指標は下記の通りです。
Organic Search:GoogleやYahooといった検索エンジンからの流入を指し、自然検索と呼ばれています。
Direct:ブックマークやQRコードからの流入を指します。アプリやURLの直打ちもDirectとして計測されます。
Referral:ランキングサイト等、外部リンクからの流入を指します。
Paid Search:GoogleやYahooといった検索エンジンのリスティング広告からの流入を指します。
Display:ディスプレイ広告からの流入を指します。
Social:FacebookやTwitterなどのソーシャルメディアに設置されたリンクからの流入を指します。
Email:メールマガジンに記載されたリンクからの流入を指します。別途、パラメータという設定を行う必要があり、パラメータ設定をしないままだとDirectとして計上されます。
ランディングページでは、ユーザーが自社サイトに流入した際、最初に閲覧したページを確認することができます。
デフォルトでは「セッション順」で表示されるようになっているため、上から順によく見られているページだということになります。
すべてのページでは、先程のランディングページの様に最初に閲覧したページのデータだけでなく、サイトを回遊した際に閲覧された場合も含めてユーザーが訪問したページを確認することができます。
デフォルトではPV順に並んでいます。
分析を行う際に最初に意識すべき点は、マクロからミクロへ深堀りしていくということです。
いきなりミクロな点に着目しても、改善に繋がる施策の立案は困難です。
全体を把握した上で流入チャネルや男女別、新規ユーザー・リピートユーザー、CVユーザー・非CVユーザーといったセグメントなど、より詳細な視点で数値変動を見ていくことで、改善に効果的な気づきを得られるでしょう。
過去のデータとの比較を行うことで、分析や仮説立案が可能となります。
施策の前後などで同一のスパンを設定して比較することで、その施策の成果や影響を数値として確認することができます。
例えば、平常時は一定数の流入をキープしている企業が、ある1日だけ大きく流入が上昇したと仮定します。その際、1ヶ月前や1年前等と比較して同様の傾向がないのであれば、流入の増加した日に何らかの施策を行ったと推測することが出来ます。このとき、流入チャネルを確認してみて自然検索からの流入が伸びていれば、「例えばTV番組で紹介されたのではないか」という仮説を立てることが出来ます。
このように、一定期間のデータを過去のデータと比較することで分析の一助となります。
データは点ではなく線で見ることが肝要です。
何故なら線で確認することで、ユーザーの行動意図を掴むことが可能になるためです。
例えば、ユーザーがサイトに流入してからCVを達成するまでの流れを確認した際、料金ページなど特定のページを閲覧しているユーザーが非常に多かったと仮定します。この場合、そのページはユーザーからの需要が大きく、CVへの寄与度が高い重要なページと判断できます。そのページへの接触率を高めることで態度変容が起きやすくなり、CVに繋がりやすくなると考えられます。
具体的には、TOPページに「料金はこちら」といった形で導線を設置するといった方法があります。
このように、データは線として見ることで、新たな気づきを得ることが出来ます。
今回は、分析を行う際に確認するべき指標や分析時のポイントについてお伝えいたしました。
Googleアナリティクスを用いてデータを定量的に分析することで、数値に基づく具体的な目標設定や改善施策の立案が可能になります。
データは取得するだけなく改善に活かして初めて有用なものとなります。
数字から読み取ることのできる情報を深掘りしていくことで、最終的な目標達成が近づいていくことでしょう。
最後に、センタードは、WEBディレクター×WEBコンサルタントが連携し、『貴社のビジネスを成功に導く』サポートをします。
WEBの売上の作り方に関してお困りのことがございましたら、お気軽にご相談ください。
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まずは自社の現状を知り、可能な改善施策はどういったものがあるのか、
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監修者プロフィール
木島 怜史
株式会社センタード WEBマーケティング本部 エキスパート
前職のWEB営業経験を経て、株式会社センタード入社。現在WEBマーケティング本部にて技術統括。 WEBマーケティングの全体戦略設計からWEB広告、SEO、WEBサイトの課題抽出・改善立案までを管轄。 顧客目標としてWEBの目標達成はあくまで通過点と捉え、部分最適化、全体最適化を経てビジネス改善を目指す。 Web Designing誌に「ユーザーの行動特性を捉えたイベント集客施策」「Web戦略全体の視点から広告予算を考察」など寄稿。 「WEB改善の流れがわかる!目標設定とPDCAの考え方講座」など多数のセミナー講師も務める。 ウェブ解析士、GAIQ、Google広告等各種資格保有。業界歴10年以上。
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