ソーシャルメディアからバズったコンテンツに集客した新規ユーザーの定着率を確認して、その後のコンテンツ制作の方向性を決めるのに役立てたいサイトによってはブログやTwitter、Facebookなど各種ソーシャルメディアから多くのユーザーが来訪することだろう。しかし面白いタイトルやユニークなコンテンツなどで集客できたとしても、それはビジネスには何の役にも立たない、一時的なアクセス増をもたらしただけかもしれない。 たとえば以前にご紹介したこちらのサイトの例では、バズった記事から他のコンテンツへの回遊はまったくなく、実質的に直帰率が100％という惨憺たる結果だった。 バズったコンテンツに押し寄せた新規ユーザーは、単なる通りすがりなのか、見込み客なのか？（第40回）ほとんどのユーザーはせっかちだ。目的以外のコンテンツまで見てもらおうというのが甘いのかもしれない。しかし、そのときに回遊してくれないとし
アクセス解析といえば、圧倒的にGoogle Analyticsの一強で、他には大したツールはない。 そう思っていた時代が私にもありました。 ですが今回紹介する「Pt engine」を使ってみてその考えは見事に覆りました。これ、イイ。 まず、とにかく見やすい。パッと見で必要な情報が目に入るよう工夫されているのがわかります。 さらにGoogle Analyticsにはないヒートマップ解析（ユーザーがどこまで読んだか、どこをクリックしたか視覚的にわかる）や、パラメータをつけなくても流出先（リンクのクリック数）がわかるなどの独自の機能も搭載。 もちろん、各種アクセス解析やコンバージョンの計測などディープな機能も備えています。 2.5万PVまで無料で使え、個人ユーザーのKloutスコア50以上の人はある程度の機能を備えた無料特別プラン（200万PVまで）を利用可能。 Webサイトの運営者や、しっかり
メディアサイトであれば、記事間の相性の良さを知ることで、ある記事を見ているユーザーに対して、別の記事をお薦めするといったことが有効だろう。 多少気の利いたサイトであれば、レコメンドツールなどを導入し、その記事を読んでいる人がどういう別の記事を読んでいるのかを自動的に集計して、「この記事を読んでいる他の人はこういう記事も読んでいます」というお薦めをするのはよくある。 レコメンドツールを導入していないサイト、またツールを導入するほどではないコンテンツ系サイトやブログなどでも、記事間や記事カテゴリ間での閲覧傾向をデータから集計してみることは簡単にできる。相性のよいカテゴリなどはおおむね想像できると思うので、集計して見る前に事前に予想を立てておこう。想定外に相性のよいカテゴリも見つかればめっけものだ。 閲覧傾向分析をするのであれば、「セッション」レベルではなく、「ユーザー」レベルが望ましい。なぜな
この記事の内容はすべて筆者自身の見解であり（ありそうもないことだが、筆者が催眠状態にある場合を除く）、SEOmozの見解を反映しているとは限らない。 どのようなアクセス解析の指標（データ）をチェックするのがいいのだろうか？ 僕がこの記事で伝えたいのは、上記のような疑問に対する答えだ。 2011年5月に英国で開催されたSASconで、僕は分析から行動を把握するという話題について講演した。これは僕にとって特別に思い入れのあるテーマなので、ここにささやかな記事を投稿してSASconでの講演内容を発展させたいと考えた。 冒頭に示した疑問への答えは、簡単にいうと次の3つに大別できる。 行動につなげられる指標測定した結果について何も行動できないなら、測定することに何の意味がある？ 仕事を進めるうえで役に立つ指標データを使って内部の問題に対処していくことが必要不可欠だ。 その他のすべてまあ、これについて
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アクセス解析を行うと、一般にはランキングデータが表示される。ページごとに、訪問者やページビューが多い順に並べられた表ということになる。まずは表1を見てほしい。これは典型的なアクセス解析結果の1つで、ページとそれぞれの訪問者数が表示されている（表1）。典型的なアクセス解析結果の一種として、このランキングデータを読み解いていこう。 多くの場合、企業人は「数が多いことが良いこと」と考えているため、こうした表を読み取るのが難しくなるのではないだろうか。たとえばこの表1を見ても、ランキングの上位には「当たり前じゃないか」という項目が並んでいる。 最も訪問者数の多いのは「トップページ」である。当たり前だ。次に多いのが「製品情報 トップ」で、トップページの3分の2にあたる人が訪れている。続いて出てくるのが主力製品である「製品A 扉」のページ。トップページや製品情報トップで中心的な扱いをされているし、他で
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