【MUP-tv海チャンネル】Googleアナリティクスの読み解き方

※ 以下の記事は,MUPカレッジのウサギクラスの会員に限定で公開されているMUP-tv「海チャンネル」の動画を参考にして作成しております。

(ウサギクラス専用ページではこの動画を視聴することができます。)

テーマ

 ネットビジネスをされている方であれば,Googleアナリティクスを利用されている方は多いのではないでしょうか。

 「Googleアナリティクス」とは,集客やユーザーの行動を指標で確認することができるツールですが,様々なグラフや図表が表示されていたり,専門的な用語が使用されているため,いまいち見方が分からない方もいらっしゃるのではないでしょうか。

 しかし,Googleアナリティクスのグラフや図表等を読み解くことで,自身のブログやウェブサイト等の然るべき道筋が見えてくるため,是非ともGoogleアナリティクスを使いこなせるようにしておきたいところ。

 そこで,本稿では,Googleアナリティクスのどこに着目すればよいのかを説明したいと思います。

説明

 まず,Googleアナリティクスのトップページを開いてください。

 そうしたら,ユーザーサマリーと書かれている箇所をクリックしてください。

(中略)

 開かれたページにこのようなグラフが表示されている箇所があると思います。

 このパートが,Googleアナリティクスで自分のサイトの状況を分析する際に,まず見るべきところです。

 それでは,画像左側にユーザーとか,セッションとか色々書いてあると思いますが,それぞれの意味について説明していきたいと思います。

 ちなみに,表示されているデータは,デフォルトだと,最終更新日から遡って1週間分のデータ(以下,「表示期間」といいます。)です(上図だと,2020年3月28日から2020年4月3日)

ユーザー

 「ユーザー」では,表示期間にサイトに訪れたユーザーの数を読み取ることができます。

 したがって,上図だと,3月28日から4月3日の間に775人の人がサイトに訪れたということを読み取ることができます。

新規ユーザー

 次に,「新規ユーザー」では,表示期間にサイトに新規で(=リピーターを含まず)獲得したユーザーの数を読み取ることができます。

 したがって,上図によれば,3月28日から4月3日の間に新たに734人の人がサイトに訪れたということを読み取ることができます。

 逆に,「ユーザー」の数と「新規ユーザー」の数の差がリピーターの数ということになりますので,上図によれば,この期間に41人のリピーターがいたということを読み取ることができます。

 なお,「新規ユーザー」の多さは,どれだけ検索流入で集客に成功したかということを表しますので,SEOの観点からは,「新規ユーザー」の数が重要な指標になってきます。

 ですので,新規ユーザーの数が順調に伸びていれば,自身のSEO対策が奏功しているといえますし,逆に,新規ユーザーの数が減少傾向にある場合は,自身のコンテンツのいずれかがGoogleに評価されず,検索順位が下がってしまっている可能性があるため,コンテンツを見直してみる必要があります。

セッション

 次に,「セッション」では,表示期間の間に,ユーザーがサイトを訪れてから,サイトを離脱するまでに訪問した回数を読み取ることができます。

 この「セッション」っていうのは,慣れない方にはよく分からない概念だと思います。

 なので,なるべくかみ砕いて説明すると,例えば,あなたがお肉屋さんに行き,牛肉を買ったとします。そして,店を出ようとしたところで,豚肉も買わなければならないことを思い出し,豚肉を追加で購入したとします。

 このとき,牛肉の購入と豚肉の購入は,一連の買い物であり,まったく別の機会の買い物だとは普通みないですよね。

 逆に,牛肉購入後,一旦帰宅し,ロケ番組を観ていたら,豚肉も食べたくなって,再びそのお肉屋さんに戻って,豚肉を購入した場合は,先ほどの牛肉の購入とは別の機会の買い物と普通みますよね。

 その上で,この買い物を「セッション」に置き換えると,「セッション」の意味が分かってくるのではないかと思います。

 つまり,「セッション」というのは,同一機会におけるサイト訪問のことであり,セッション数とは,同一機会におけるサイト訪問を1カウントとして計上したサイト訪問数の総計です。

 逆に,別個の機会におけるサイト訪問は別個のセッションとしてカウントします

 そして,この同一機会か別機会かの基準をGoogleは次の基準で定めています。

  • あるページを訪問後,30分以上経過してから再びそのページを訪問したときは,別機会の訪問
  • 訪問中に午前0時を経過した場合は,午前0時経過以降の訪問は,前日の訪問とは別機会の訪問

 このような基準で,セッション数をカウントしているので,同じ日に30分以上の休憩を入れず,そのサイトを再訪しても,同一機会の訪問とみなされますので,セッション数はずっと1です。

 逆に,サイトを訪問後,お腹が減って,外に食べに行ってる間に30分以上経過し,帰宅後,そのサイトを再訪した場合,セッション数は2になります。

 そうすると,上図によれば,3月28日から4月3日の間にサイトに訪れた775人のユーザーは,別個の機会の訪問を合計893回行ったということが読み取れますね。

ユーザーあたりのセッション数

 続いて,「ユーザーあたりのセッション数」では,表示期間における1ユーザーあたりの平均セッション回数を読み取ることができます。

 計算式で表すと,「表示期間のセッション数÷表示期間のユーザー数」になります。

 上図によると,「ユーザーあたりのセッション数」は1.15となっていますが,これは3月28日から4月3日にサイトに訪れた775人は,一人あたり平均して1.15回(別個の機会の)訪問したということが読み取れます。

 ちなみに,この1.15というのは,かなり低めだと言われています。

ページビュー数

 次に,「ページビュー数」についてです。

 これは,直感的に分かりやすいと思います。

 つまり,表示期間における全ユーザーが,表示期間中に,サイトのページを合計何ページ閲覧したかということを読み取ることができます。

 そうすると,上図の例では,3月28日から4月3日の間に775人のユーザーは,この期間中に合計1600ページ閲覧したということを読み取ることができます。

ページ/セッション

 次は,「ページ/セッション」です。

 これは,要するに,1回あたりの訪問のうちにユーザーは全部でいくつのページを閲覧してから,サイトを離脱するかということを示しています。

 上図の例では,「ページ/セッション」は1.79となっていますが,これは,3月28日から4月3日の間にサイトに訪れたユーザーは,平均して1.79ページを閲覧してから,そのサイトを後にしたということが読み取れます。

 この「ページ/セッション」の値を高めれば高めるほど,サイトの多くのコンテンツが1人あたりのユーザーの目に触れるため,広告収入やアフィリエイト収入等に関し,1ユーザーあたりの収益性が高まることになります。

 そして,この「ページ/セッション」の値を高めるためには,次のような対応を行い,サイトの回遊性を高めることが考えられます。

  • オススメ記事や関連記事のリンクを記事に貼ってみる
  • タグを設置してみる
  • トップページのカテゴリー構造を改良してみる

平均セッション時間

 「平均セッション時間」は,1回の訪問あたり,どれくらいユーザーがサイトに滞在してくれたかということを示すものです。

 一般に,滞在時間が長い方が,より多くのコンテンツがユーザーの目に触れているということがいえ,1ユーザーあたりの収益性が高くなる可能性があるため,「平均セッション時間」を伸ばすことが重要です。

直帰率

 最後に「直帰率」についてです。

 この直帰率というのは,ユーザーが1ページだけを閲覧して,そのままサイトを後にしてしまった割合のことです。

 直帰率は高すぎても低すぎてもよくないと言われます。

 高すぎると,コンテンツがほとんどユーザーの目に触れていないということだからです。

 しかし,直帰率が高いということは,ユーザーがそのページを閲覧することで悩みや疑問等を解決して,満足して帰った可能性もあるため,直帰率が高いことが悪いとは一概には言えません。

 翻って,直帰率が低いと,ユーザーがそのページで満足できず,サイトを彷徨った可能性があり,もしかするとコンテンツの質が低かったり,サイト構造がユーザーフレンドリーでない可能性があります

 以上を踏まえ,MUP-tvの講師である海藤さん曰く,直帰率は大体65%~75%くらいに収まっているのが良いそうです。

 そうすると,上図の例だと,直帰率が85.22%になっており,少し高すぎるので,直帰率を下げるための対策を行う必要があります。

 では,直帰率が高すぎる場合や,低すぎる場合にどのような対策をとればいいかについてですが,直帰率が高すぎる場合には,「ページ/セッション」のところで説明した回遊率を高めるための対策をとればよいと思います。

 他方,直帰率が低すぎる場合については,ユーザーが満足するような質の高いコンテンツを作成すること,サイト構造を簡明なものにすることなどが挙げられるのではないかと思います。

おわりに

 いかがだったでしょうか。

 基本的には,海藤さんの受け売りなんですが,自分なりに解釈を加え,分かりやすく説明してみたつもりです。

 もし本稿が,各位がGoogleアナリティクスを読み解き,各位のサイトを改善するための一助になれば,これに勝る歓びはありません。

 以上,長文を読んでくださり,ありがとうございました!

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