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第107号(2024年11月号)
特集「進むAI活用、その影響とは?」

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アイレップの現場担当者に聞く「アクセス大幅向上作戦」

Web解析ツールで実践すべきたった2つの事柄


 人は大きな自由を与えられると、何をすべきか戸惑ってしまうもの。Web解析ツールを目の前にした時にまず何をすればよいのか迷ってしまうのも、その自由度の高さゆえだろう。本稿ではそんな悩みに応えるべく「Webサイトの収益を最大化させる」という目的に対してWeb解析ツールをどのように活用すればよいかを大きく2つの方法に分けて紹介する。Web解析を実践する際の指針として参考にして欲しい。【バックナンバー】

収益最大化のための2つの方法

 Webサイトからの収益を最大化させる方法を、誤解を恐れずにざっくりと言うと

  • できるだけ多くの質の高いユーザーをサイトへ流入させる。
  • そのユーザーにできるだけ多く購入(あるいはそれに準じる成果行動=コンバージョン)まで進んでもらう。

の2つである。Web解析ツールも基本的にはその2つを実現させるべく活用していけばよい。すなわち「流入ユーザーの最適化」と「サイト内コンバージョン率の最大化」の2つがWeb解析ツールを使って成し遂げるべきことになる。

流入ユーザーの最適化

 まず「流入ユーザーの最適化」をどのように進めればよいか確認していこう。流入ユーザーを分析する観点は「量」と「質」の2つである。量の分析は、

  1. 流入数全体の把握
  2. 1.に対する大まかな内訳(検索エンジン、他サイトからのリンク、オンライン広告、ブックマーク 等)
  3. 2.に対する詳細な内訳(検索エンジン→[自然/有料][検索エンジン別]、他サイトからのリンク→[サイト別]、オンライン広告→[媒体別])

の三段階程度で把握しておけば、とりあえずはよいだろう。

 続いてユーザーの質の分析。こちらは多種多様な切り口があるが、主要なものとしては

  • コンバージョン率
  • 流入元サイト
  • 流入キーワード
  • ページ遷移数
  • 滞在時間
  • 訪問曜日
  • 訪問時間帯

 といったものが挙げられる。この辺りのデータが取得できるかどうかは使用するツールによっても異なってくるため、中には現在使っているツールでは取得できないものがあるかもしれないが、この後行う改善施策のバリエーションを増やすために、できるだけ多くのデータを揃えておきたいところだ。

 さて、ここまでで揃ったユーザーの量と質に関するデータを元に「流入ユーザーの最適化」を図っていこう。ここで重要なのは「最大化」ではなく「最適化」であるという点だ。最大化と最適化の違いは「そのサイトに来ることを望んでないユーザー」を含んでいるか否かという点にある。最大化はそれらのユーザーを含み、最適化は含まない。

 サイトへのユーザー流入が多いことは基本的には望ましいことではあるが、そのユーザーの中に当該サイトへの訪問を望まないユーザーが含まれていることは

  • 集客に対するコストパフォーマンスが下がる
  • 自分の意図に反するサイトに入ってしまったことで、ユーザーに不満感が発生する

 といった理由で、好ましくないことが多い。なので、基本的には最大化ではなく最適化を目指すのがよいだろう。

 さて、その最適化の方法であるが、基本的な方針は「質の高いユーザーが集客できる手法にリソースを集中させていきつつ、適宜流入量を把握する」である。具体的な施策としては、上記で挙げたユーザーに関するデータを元に、

  • 成果のよいキーワードでのリスティング広告出稿を強化しつつ、逆に成果の良くないキーワードの出稿を抑える
  • 自然検索、有料検索のどちらか片方でのみコンバージョンが挙がっているキーワードに対し、もう一方での施策を強化する
  • スポンサードサーチで成果の良くないサイトからの流入は「配信対象外サイト」設定を行う
  • リスティング広告の出稿をコンバージョンにつながりやすい、曜日、時間帯に集中させる

 といったアクションを取りつつ、継続的に流入数を把握していくことになる。以上が「流入ユーザーの最適化」の基本路線である。

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この記事の著者

高木 龍平(タカギ リュウヘイ)

株式会社アイレップ グローバルオペレーショングループマネージャー。

1976年生まれ。2000年早大理工卒業後、EDSジャパン(現 日本HP)を経て2005年アイレップ入社。各種マーケティングツールの開発、Web解析業務に従事した後、現在は海外へのソリューション提供を画策中。

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※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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2010/06/16 18:33 https://markezine.jp/article/detail/10145
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