［解析］googleアナリティクスの使い方をマイレポートを使用して解説します。
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解析データを用いる事で問題や課題を”より理論的”に解決する事ができます。Googleの提供するGoogle Analyticsは無料の解析ツールのなかではもはや右に出るものはいない誰もが最強と認めるツールではないでしょうか。
そんなGoogle Analytics。皆さんは上手く活用されてますか？使ってるけど、いまいち活用出来ていない、ページビューぐらいしかみていない、そんな方の為に今日は私が使っているマイレポートを使用して、ポイントを解説したいと思います。
- 本記事内容に向いている人
Analyticsを導入してみたものの活用の仕方が分からない人、具体的な活用法が知りたい人。又はこれから導入をする人。 - 逆に向いていない人
解析データを用いた課題抽出やそれらの実務経験のある方。
マイレポートの共有
まず始めに、私が設定しているオリジナルのマイレポートを共有します。Google アカウントにログインした状態で以下リンクをクリックすると私のデフォルト設定が反映されますのでお試しください。
→ GA Default Report（Ver.1.45）
※ マクロレベルの解析の説明は話が膨らみ過ぎる為、また別の機会に説明したいと思います。
それでは早速解説します。マイレポートでは追加出来るウィジェットが最大12個までなのでポイントのみをまとめました。
※ 大分削ったのですが長文になってしまいました。。既に理解している箇所はすっ飛ばして必要な部分のみ確認をお願いします。
- ユーザー
- ページビュー
- セッションの種類（ユーザー）
- 参照元（ユーザー）
- OSのバージョン（ユーザー）
- ランディングページ（セッション）
- 画面の解像度（ユーザー）
- 地域別（ユーザー）
- リアルタイム
- 性別
- 年齢
- ブラウザ別のユーザー
1. ユーザー
名前の通りユーザー（ユニークユーザー）です。指定期間内にあなたのサイトに訪れたユーザー数となりますので同じ端末からの複数回のアクセスはどれだけあっても1ユーザー（1UU）となります。
後記するページビューの改善は、UI/UX改善やコンテンツ企画で比較的どうとでもなるので、まずは単純にどれだけのユーザーが皆さんのサイトを利用しているかが大切です。
また、前提条件として、皆さんが運営されているWEBサイトのコンテンツが「市場規模としてそもそもどれくらい需要があるか」も大切ですので、この辺はオンライン・オフライン問わず調査し、確保できるであろうユーザー数を目標設定してください。例えば前提条件として日本圏のユーザーを対象とした場合
- 日本のインターネット利用者数がおよそ9500万人
- 日本のスマートフォンの契約台数が約6,900万
- 日本の20才〜39才までの人口合計が約2900万人
これに加え、競合サイトの会員数や、狙っているコンテンツ（例えばグルメ領域等）の今現在の需要・関心度・成長率。続けて、狙っている（各キーワードの）月間検索ボリューム数の累計。そこから見込まれるサイトへの流入数。おおよその数値ははじき出すことが出来ますよね。
このあたりのプロジェクト開始前の調査、仮説のたて方については別途記事にしたいと思っています。ひとまずユーザー数は大事になんだ！！って事を覚えておきましょう。
2. ページビュー
説明不要だとは思いますが、あなたのWEBページが見られている回数です。単体での指標としては勿論の事、その他の指標と組み合わせる事でサイト単位、ページ単位で様々な課題を見つけだす事ができます。ユーザー数の次に大事な項目と思っていてください。
魅力のあるサイトであれば、1UU（ひとりのユーザーが）複数ページを訪問します。ひと月に何回もあなたのWEBサイトを利用する事もあるでしょう。ページビューの多いサイトは単純にあなたのサイトの人気度を示すバロメーターです。
3. セッションの種類（ユーザー）
セッションについてはここでは割愛しますが、セッションに対するトラフィックの種類を表示させています。下記に簡単ですが概要を説明します。
■ オーガニック（organic）
Yahoo!やGoogle、その他Bingや（携帯端末の）Docomoの検索エンジン等、全ての検索エンジンからの流入がここに含まれます。サイトによって様々な流入経路があるかと思いますが検索エンジンからの流入は必須ですし一番おさえておかなければいけない項目です。
■ ダイレクト（direct）
directには以下のような流入経路が含まれます。
尚、後者についてはパラメータの付与などで、参照元が不明な状態を回避出来ますが話が長くなるので割愛します。
また、直接的な訪問に関して、単純にサイトのファンであれば良いのですが、社内アクセスや関係者による影響も考えなければいけません。
IPによるフィルタ、もしくはクロームのエクステンションなどでフィルタを掛けておきましょう。
次の説明に続きます。
■ リファラー（referer）
参照元になります。大手メディアサイト、ブログなどによる紹介、最近話題のキュレーションアプリなどもここに含みます。詳しくは「4.参照元」で解説します。
また、キャプチャにTwitterが含まれていますが一旦無視してください。ここでの把握すべき項目は、オーガニック、ダイレクト、リファラー、ソーシャルの分布状況が分かればOKです。
■ ソーシャル（social）
Facebook、Twitter等のソーシャルサービスを意味します。
4. 参照元（ユーザー）
参照元を確認出来ます。先ほど紹介したオーガニック検索からの流入もYahoo・Googleと分類して確認する事が可能です。また、Yahoo!とGoogleはユーザー層が異なり、掲載している広告クリック数も違ってくる事が多いで覚えておきましょう。
また、今年は様々なソーシャルメディアの連鎖で、アクセスが突如急増する事が多々あります（通称 ”バズる”）
参照元の gunosy.com はまさに良い例で、元々検索エンジンで上位表示されていた記事がgunosyに掲載、その後複数のキュレーションアプリ、Facebook、Twitterでも拡散が広まり数時間で数万のアクセスを記録しました。
しかしながら私の管理サイトでは上記データでも分かるように検索エンジンからの流入が大多数を占めるも、まだまだソーシャル領域でのブランディングが弱い状態です。
つまりここでおさえるべきは参照元を見ることで自社サイトを強み・弱みを知ること。今後のサイト改善に活用する事が出来ますね。
5. OSのバージョン（ユーザー）
指定した期間中のオペレーションシステムの分布を表示しています。図のとおりモバイルユーザーが圧倒的に多いので「優先的に解析・改修」を行うべきはモバイルページと言えるでしょう。
モバイルファースト（PCページより先にモバイルページを優先する事）の言葉どおり、解析データからも、これらの根拠を理論的に説明出来ますね。
また、本サイトを対象としたネイティブアプリの開発を行う場合、iOSの多さから見ても、iPhoneアプリを先に開発すべき事が読み取れます。
6. ランディングページ（セッション）
指定した期間中によく読まれているページです。この辺はAnalyticsがデビューした方でも間違いなく見る項目だとは思いますが、このデータからきちんと対策はしていますか？
公開したコンテンツはほったらかしにせず記事の加筆、流入元の調査、ページの離脱防止の為のUI改善、他ページへのレコメンドの強化などなど、より質の高いページを作るように手を加える事が大切です。
リアルビジネスでも同じ事が言えますが、新規顧客を獲得するより、既に足を向けているお客様にアプローチしほうが結果が出やすいのは言うまでもありません。
7. 画面の解像度（ユーザー）
画面の解像度です。前記したOSのバージョンでスマートフォンユーザーが多いことは分かっていますが、画面の解像度でもそれらを確認する事が出来ます。
またPCのディズプレイサイズも確認出来ますので、ワイヤーフレームを引く際の「サイト幅の決定」の数値として活用してください。
→ 画面解像度 - Wikipedia
PCに関しては昔と違って大画面化が進んでいますので、あまった両脇のスペースを広告枠やサイトの告知枠（新商品情報等）にも活用する手法が増えています。
8. 地域別（ユーザー）
IPアドレスからアクセス元の地域を特定する事が可能です。
- 住宅関連のサイト
→ 東京を中心とした賃貸情報をより充実させる必要がある。
→ 逆に「田舎で暮らそう」と言う企画コンテンツの立案を行える。 - グルメ情報のサイト
→ 都内で働く人向けにおすすめのランチ情報のコンテンツ企画を行う。
→ 都心部の中に佇む落ち着いた隠れ家的カフェの企画を行う。
などなど活用例としては色々な改善案が見つかりそうですね。
またアクセスが多い地域が分かると言う事は、まだアクセスを集められていない地域もあると言う事が読み取れます。
前記した内容と同じになってしまいますが弱みと強みを知る事で より具体的な改善案を練ることが出来ます。
9. リアルタイム
名前のとおり、今リアルタイムで見られているアクティブユーザー数です。私の場合は下記2つのパターンで見ることが多いです。
特にソーシャルでの投稿では時間帯や曜日によって反応が違う為、リアルタイム検索を使うことでそれらを可視化する事が可能です。
10. 性別
Googleの機能でユーザー属性、例えば年齢、性別、趣味（スポーツ好き、料理好き）などが判別出来るようになりましたのでここもポイントとして覚えておきましょう。
例えば、ターゲットユーザーに女性が多い場合、配所やフォントの指定にも気を配る必要があります。
良いデザインは可視性や可読性だけではなく、最終的にはユーザーをサイトのコアユーザー（ファン）に導きます。
デザインは専門分野じゃないから…こんな事を平気でいってしまう人はWEB担当者、サイト管理者、マーケティング担当者として失格ですよ。
11. 年齢
性別と同じ要領でおおよその年齢も推測する事が可能です。例えば、クリック測定をすると分かりますが
- 公的機関のWEBサイトにあるフォント数の繰り返えボタン（大・中・小）
- レシピサイトにある印刷するボタン （印刷する）
どれもパソコンのキーボードショートキーを使えば可能ですが、年齢象が上がるにつれ、画面上にボタンとして設置したほうが良いケースがあります。
その他にも例えばサイト内にて飲食店を紹介する場合、18-24才のユーザーが多いのにも関わらず、割烹の高級料理店の記事を書いても仕方がないですよね。（逆に”母の日にプレゼントしてあげたい！”という打ち出し方も企画としてはありです）
性別のデータと合わせうまく活用してゆきましょう。
12. ブラウザ別のユーザー
アクセスブラウザを調べる事でブラウザ対応のガイドラインを設定出来ることが可能です。最近はかなり統一がされてきましたが、使用ブラウザによってHTMLやCSSのレタリングは異なりますし、JavaScriptに至っては最悪動いてない。。なんて事もよくあります。
バージョン別の詳細なデータ知りたい方は、サイドバーの集客＞全てのトラフィック＞チェネル＞プライマリディメンションからその他を選択＞ユーザーの環境からブラウザを選択。
さらに、セカンダリディメンションからユーザー＞ブラウザのバージョンを選択します。すると一覧でブラウザのアクセス情報を調べる事が可能です。
開発をしているとどこまで対応する？と言う話はよく出てきますが（コスト面で大きく違ってくるので）既に既存のサイトを持っている場合はこれらのデータを参考に対応範囲のガイドラインを設定する事が出来ますね。
終わりに
以上、ざざざざっとポイントのみ解説してきましたが、如何でしたでしょうか？
Google Analyticsに関しては全ての機能を使いこなす必要はないと思いますので、まずはあなたのWEBサイトに当てはまる指標を見つけてください。そしてそれらの指標とじっくりと向き合ってみてください。
データはただのデータでしかありませんのでそれをどう利用するかはWEB担当者のあなたの手にかかっています。
それではまた次の記事にて。
