アクセス解析とは

アクセス解析は、分かりやすく言えば、「どんな人が」「どこから来て」「どんな行動を起こしたのか」を分析することです。

具体的には、webサイトやSNSなどにおけるユーザー行動を数値として把握し、なぜそのような数値になったのかを予測したり、事業目標から割り出された理想の数値と比較したりして、サイトの状態を分析することを指します。今回はその中でも、Webサイトのアクセス解析を取り上げます。

サイト運営者はアクセス解析が必須！？必ず取り組むべき理由と、アクセス解析を行う目的

アクセス解析は、サイト運営者であれば必ず取り組むべきです。なぜなら、アクセス解析は、サイト改善を行う上でもっとも重要な施策だからです。

サイト改善は、大きく分けて3段階に分かれます。「現状把握」「問題の原因の予測」「問題の改善」です。

例えばあなたが、とあるECサイトの改善を任されたとしましょう。

おそらくあなたは、まず最初に、改善すべき箇所を探すことに着手するでしょう。これが「現状分析」です。そのECサイトの良いところ、悪いところを、さまざまな手法で洗い出していきます。

次に、そのサイトの悪いところに着目し、なぜそうなっているのか、原因を予測します。例えば、とある商品の売上が特に悪かったとします。その原因は、商品詳細ページに商品の写真が載ってないせいかもしれません。あるいは、その商品ページにお届け予定日が載っていないせいかもしれません。このように、原因を予測することで、改善の道筋が立てられるようになります。

最後に、実際の改善を行います。先ほど予測した原因を、ひとつひとつ潰していくのです。

この3段階において、アクセス解析は、「現状把握」に当たります。そのサイトの良いところ、悪いところがわからなければ、そもそもサイトを改善することすらできないのです。

ここから、アクセス解析の目的は、「サイトの現状を確認し、理想と現実のギャップを把握して、その差異を埋めていくためのカギを得ること」だと言えます。ギャップを把握するためには、そのギャップの大小を測る必要があります。そのため、ユーザー行動を数値化する必要があるのです。

とは言え、ページを訪れたユーザーの行動を数値化することは、自力ではほぼ不可能です。そのため、アクセス解析には、ツールを利用するのが一般的です。次章では、アクセス解析ツールの種類について解説します。

アクセス解析ツールの種類

アクセス解析ツールには、主に3種類あります。Webビーコン型、サーバーログ型、バケットキャプチャリング型です、目的やニーズに応じて、適切なツールを選択することが重要です。

Webビーコン型（JavaScript型）

Webビーコン型ツールは、ツールから指定されたJavaScriptタグを、解析対象のページに埋め込んで利用するツールです。タグを埋め込むと、ユーザーがそのページにアクセスした時にタグが動作し、ユーザーがページ内でとった行動のデータが解析マシンに送信されます。

アクセス解析ツールとして最も著名なGoogle Analytics4は、このWebビーコン型のツールです。

実装が簡単であることや、リアルタイムデータの取得が可能なこと、ユーザーの詳細な行動を把握することができるなどのメリットがある一方で、JavaScriptが無効化されているとデータ収集ができなかったり、プライバシーやセキュリティの観点から規制されたりといったデメリットもあります。

サーバーログ型

サーバーログ取得型は、Webサーバーに記録されたアクセスログファイルをもとに解析を行う」方式です。ユーザーが解析対象ページにアクセスするたびに、サーバーはそのアクセス情報（IPアドレス、リクエストURL、ユーザーエージェントなど）をログに記録します。

AWStatsなどが、このサーバーログ型のツールです。

サーバーログ型では、サーバーに対して行われた全てのリクエストをユーザー行動データとして記録するため、データが欠落することが少ないというメリットがあります。また、サーバーのデータを利用するため、JavaScriptが無効化されている場合でもデータ収集が可能であったり、クライアント側でのデータ収集が不要なので、プライバシーの観点からトラブルになることが少ないといったメリットがあります。

一方で、設定や解析は他のツールに比べて複雑です。また、リアルタイムのデータを取得することが難しかったり、ログファイルの管理やストレージが必要になったりといったデメリットもあります。

パケットキャプチャリング型

パケットキャプチャリング型ツールは、ネットワークを流れるパケット（データの断片）を監視・収集するツールです。ネットワーク層でデータをキャプチャし、解析するため、すべての通信を記録できます。

非常に詳細なデータを収集でき、Webページの表示速度やトラフィックの流れなど、サーバーログやWebビーコン型では収集できないデータも取得・解析可能です。また、リアルタイム解析も可能です。

しかし利用には、専門的な知識が必要です。また、データが詳細なぶん、量が多いため、ストレージや処理能力が必要となります。

また、プライバシーやセキュリティの観点から導入が難しい場合があります。

各タイプのアクセス解析ツールにはそれぞれの利点と欠点があります。目的やニーズに応じて、適切なツールを選択することが重要です。例えば、ユーザーの詳細な行動解析が必要な場合はWebビーコン型が適していますが、すべてのリクエストを網羅的に記録したい場合はサーバーログ型が有効です。パケットキャプチャリング型は高度な解析が可能ですが、導入や運用には専門的な知識が求められます。

ユーザー行動を把握する際によく使われる観点

ツールを選んだら、次はそのツールを使って、どんな観点からアクセス解析を行うかを理解しましょう。

アクセス解析では、非常に多くの観点から分析を行いますが、その中でもよく使われる観点は、次の7点です。

• 何で来ているか？（デバイス）
• どこから来ているか？（チャネル）
• どこから入ってきたか？（ランディング）
• 入ってきてからどうしたか？（ランディング評価）
• どこを見ているか？（ページ閲覧）
• ページの中でどの様な行動をしているか？（各種カスタムイベント）
• 総合的に見て、あるいは上記の各項目において、どのくらいCVしたのか？CVRはどうか？

この7つの観点を確認すれば、サイトの大まかな状況は把握できます。もちろん余力があるのであれば、これらの項目の中で、さらに各種指標を見ていく必要もありますが、まずはこれらの項目を確認してみることから始めましょう。

また、これらの定量的な確認と並行して、「実際にユーザーとしてサイトを使ってみる」という定性的な確認も大切です。テストとして実際に商品を購入してみたり、申し込みをしてみたりしましょう。使う立場になって初めて気づくこともたくさんあります。可能であれば、サイトを初めて訪れる人に実際に使ってみてもらい、その感想を聞いてみると良いでしょう。

アクセス解析の目的と、必要な準備

前述した通り、アクセス解析の目的は、「理想と現実のギャップを把握して、その差異を埋めていくためのカギを得ること」です。そのため、アクセス解析を行う際には、以下のものを準備する必要があります。

KGIとKPIを決める

理想と現実のギャップを把握するには、まず、理想の状態を定義する必要があります。この理想の状態をKGIとよぶこともあります。

アクセス解析は、数値で状態を把握していく作業です。そのため、KGIも数値である必要があります。一般的には、そのWebページやサイトで獲得すべき売上額などが当てはまります。

KGIを決めたら、次はKPIです。KPIは、KGIを達成するための中間目標のようなもので、KGIを因数分解することで割り出すことがほとんどです。

例えばECにおいて、売上をKGIとおいている時、次のように因数分解することができます。

売上（KGI）＝単価　×　客数（Web集客数　×　CVR）　×　回数

この式において、売り上げを伸ばす鍵となるのは、Web集客数とCVRの数値です。そのため、Web集客数とCVRをKPIと設定することができます。

ここから、目標となる売上を達成するためのWeb集客数、つまりPV数/ユーザー数と、CVRを割り出せば、KPIの設定は完了です。

ただし実際は、デバイスやチャネル（流入元）などによって、Web集客数の増やしやすさや、CVRを高めやすさなどは異なります。以下の指標から、どこに注力するか、どう対策するかを決定すると良いでしょう。デバイスごとやチャネルごとにKPIを設定するのも、良いかもしれません。

• どのチャネルが貢献度（量と質（CVR））が高いか
• どのランディングページが貢献度（量と質（CVR））が高いか
• どのページ接触が貢献度（量と質（CVR））が高いか

最初は全ての指標を網羅しなくても構わないですが、「何がわかれば良いのか」をある程度しっかり決めておく必要があります。

計測のための環境を整える

KGIとKPIを決めたら、それがどのくらい達成されているのか、あるいはあとどのくらいで達成できそうなのかを、正しく計測する必要があります。ツールの導入だけでなく、タグ設定などの設定の完了、計測設定したものが正しく計測されているかの確認（デバッグ）まで、抜け漏れのないように注意しましょう。

また併せて、組織内でモニタリングしていく数値を統一化しましょう。KGIやKPIの共有はもちろんですが、具体的にツール内のどこの数値を見るのか、すり合わせを行っておくと、議論がスムーズにすすみます。もしリテラシーに差がある場合は、Looker、Tableau等を用いたダッシュボード構築等でカバーしましょう。

アクセス解析の流れと確認すべき指標

ユーザー行動をざっくりと把握するための観点は、第3章で解説しました。しかし、実際にアクセス解析を行う場合は、さらに細かな指標を確認したり、複数の指標を掛け合わせて確認していく必要があります。本章ではその中でも、特に確認すべき指標を解説していきます。

基本となる指標

まずは、基本となる2つの指標です。この2つを、さらに他の指標と掛け合わせて見ていくが、まずはこの基本指標について解説します。

セッション数/ユーザー数

セッション数は「ユーザーがサイトを訪れた回数」のこと、ユーザー数は「サイトを訪れた人の数」のことを指します。

セッション数とユーザー数を比較することで、既存ユーザーが多いのか、新規ユーザーが多いのかなどを把握することができます。

一般的に、食品や雑貨のようなリピート購入や、同一サイトからの購入が複数回発生しやすい商材に関しては、セッション数を確認した方が良いと言われています。

逆に、不動産のように、１ユーザーにつき1回の購入で終わるような商材に関しては、セッション数と併せてユーザー数も確認すると良いと言われています。

なお、ユーザー数を確認する場合は、新規ユーザーと再訪ユーザーの割合も把握しましょう。それにより、1度の訪問で購入してくれる人が多いのか、それとも長期間に渡って検討して購入する人が多いのかがわかり、訴求ポイントやページ構造などもそれに沿って変えていくことができます。

また、月次でのセッション数/ユーザー数を算出し、季節や時期によって大きく変動する場合は、その原因を把握するようにしましょう。

• セールが多く行われる
• 引っ越しが多い時期である
• 旅行シーズンである　など

コンバージョン率

コンバージョンとは、「資料請求」や「購入」など、Webサイト上で目標とする行動をユーザーが取ることです。解析するページごとに、あらかじめ何を「コンバージョン」とするかを定めておく必要があります。

コンバージョンに設定する行動には、以下のものが考えられます。

• メルマガ登録
• ホワイトペーパーダウンロード
• 会員登録
• 資料請求
• 購入
• 問い合わせ

上記それぞれのコンバージョンについて、セッション数を分母とした場合と、ユーザー数を分母とした場合で、各コンバージョン率を算出します。

また、セッション数/ユーザー数と同様、月次でのコンバージョン率も出し、季節や時期によって大きく変動する場合は、その原因を確認・把握しましょう。

掛け合わせる指標

次に、基本指標であるセッション数/ユーザー数とコンバージョン率を、どんな指標と掛け合わせて見ていくかを解説します。

デバイス

PC、スマホ、タブレットのそれぞれについて、セッション数/アクセス数、コンバージョン率を算出します。

どのデバイスに注力するかによって、ユーザー行動や改善施策も大きく変わります。デバイスごとの値を出すことで、どのデバイスを軸として改善していくかを決めることができるのです。

一般的に、toCであればスマホが、toBであればPCが多い傾向にあります。

流入元（チャネル）

広告、自然検索など、流入（チャネル）別でのセッション数/ユーザー数、コンバージョン数を把握しましょう。

考えられる流入元としては以下があります。

• Direct　URLを直接ブラウザに入力したり、ブックマークからアクセスして流入
• Organic Search　検索エンジンでの自然検索結果からの流入
• Paid Search　有料の検索広告（検索エンジンマーケティング、SEM）からの流入
• Organic Social　SNS（Facebook、Instagramなど）上での投稿や共有からの流入
• Paid Social　SNSの有料広告（Facebook Adsなど）からの流入
• Email　メールキャンペーンやニュースレターからの流入
• Referral　他のウェブサイトのリンクからの流入

チャネルごとに基本指標を確認することで、どの流入元であれば集客/コンバージョンしやすいか、あるいはどの流入元がボトルネックとなっているかが分かります。

ディレクトリ/ページ

各ディレクトリ、各ページごとのセッション数/ユーザー数、コンバージョン数を把握しましょう。それぞれのディレクトリやページが、集客に向いているのか、コンバージョンに向いているのかを把握することで、ページの役割が明確になり、掲載する内容などを絞りやすくなります。

そのほか、確認すると良い指標

• 滞在時間

webサイトに滞在していた時間のことです。人気のあるWebページやWebページの読みやすさなどが計測できます。

滞在時間が長ければ、ユーザーがじっくり読んでくれる人気の記事であると判断できますし、滞在時間が短ければ、ユーザーが興味を惹かれない可能性があると判断できます。

ただし、滞在時間が短くても、知りたい情報がすぐに見つかりその場でブラウザを閉じた場合は、良質なコンテンツである可能性もあります。滞在時間のみでコンテンツの良し悪しを判断しないよう注意しましょう。

• PV数

それぞれのページが「何回閲覧されたか」という数値です。

PV数を確認することで、どのページにどれくらいコンバージョンのチャンスがあるかを把握することができます。また、不自然なPV数の増加は、サイト内での導線の改善が必要かどうかを判断する材料にもなります。

• 回遊率

Webサイトを訪れたユーザーが、他のページを見て回ることを「回遊」といいます。

回遊率とは、1人のユーザーがWebサイトの中をどれだけ見て回ったかを示す指標です。なお、回遊率を調べる際には、どのページからどこのページにどのくらい回遊したのか（遷移先）という、サイト構造も含めた把握を行います。

• 直帰率

ユーザーが最初にアクセスしたページを見た後、そのままWebサイトを離れることを直帰といいます。直帰率は、直帰したユーザーの割合のことです。

直帰率が低ければ、ページの内容がユーザーのニーズにマッチしている、良いページだと判断できます。一方、直帰率が高い場合は、ユーザーが求めていることとWebページの内容がミスマッチを起こしていることが考えられます。

タイトルや広告の打ち方によっては、ページの内容と合わないユーザーを流入させてしまっている可能性もあるので、注意が必要です。ページだけでなく、広告や見出しなどが適切かどうかも、併せて確認しましょう。

• 離脱率

離脱とは、ユーザーがWebサイトを離れることを指します。離脱したユーザーの割合が離脱率です。

各Webページの離脱率を割り出すことで、Webサイトのどのページを見て離脱したのか、Webページのどこに問題があるのかを割り出すことができます。

注意が必要なのは、「ユーザーが求めている情報を得て満足して離脱した場合」と「そのページに魅力がなくて離脱した場合」の両方があることです。離脱率の高低を機械的に見るのではなく、そのページの性格を確認しておくことが必要です。

離脱率の高さが問題にならないページとしては、購入完了ページや登録完了ページなどが挙げられます。逆に、ユーザーが目標とする行動の途中で離脱した場合には、注意と改善が必要です。

• フォーム到達率/フォーム入力完了率

フォームがあるページの場合は、どのくらいの人がフォームの入力を始めたのか、そのうちどのくらいの人がフォームの入力を完了したのかを算出しておきましょう。

この2つの数値の差が大きければ、フォームを改善することでコンバージョン率が上がる可能性があります。

こうした分析を行うことで、現状把握と、理想とのギャップを把握することができます。この分析の結果から、集客に注力（SEO）するのか、成果の最大化（CRO）を行うのかといった施策の方針や、具体的にどのページをどう修正するのかという細かい施策などを組み立てていくのです。

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アクセス解析を行うメリット

アクセス解析を行うメリットは、「課題発見」と「効果検証」ができることです。

課題発見

サイト全体のアクセス（PV・セッション）コンバージョン数、特定のユーザー行動などに基づいて分析を行うことで、サイトの課題発見・改善、効果検証に活用することができます。

例えば、「新しくWebサイトは作ったものの、売上に繋っていない」といった場合に、アクセス解析を行うことで、「売り上げに繋がっていないのが事実かどうか」「どのくらい繋がっていないのか」を数値ベースで確認することができます。

効果検証

アクセス解析は、改善施策がどれだけ効果を発揮したかといった「効果検証」にも有効です。改善施策を行なったあとのデータを定期的に確認することで、「本当に効果があったのか」「どのくらい効果があったのか」を把握することができます。

そのデータを基にPDCAを回していけば、より効果的なWebサイトの改善を行うことができます。

アクセス解析ツールの種類と特徴

アクセス解析のツールはいくつかあります。

主流なのは、googleが提供している、GA4とGoogle Search Consoleです。ただし、この2つのツールは、用途が少し異なります。

Google Search Consoleは、ユーザーがページに流入するまでの分析を行います。一方GA4は、ユーザーがページに流入した後の分析に用いられます。

Google Search Console

Google Search Consoleは、SEOからの流入のパフォーマンスを確認するために用いるツールです。具体的には、以下のようなことが分かります。

• Googleの検索画面での表示回数・クリック回数・クリック率・平均順位など（検索トラフィック）
• どのようなワードで検索されてサイトに流入しているか（検索クエリ）
• ページがGoogleにインデックス（読み込み）されているか（インデックス登録状況）
• Googleのクローラーの回遊頻度（クローラー状況）

計測を開始するには、以下の手順で設定を行います。

• まずサーチコンソールにログインをし、登録したいサイトのURLのプロパティ追加をすると、HTMLのタグが発行されます。
• 発行されたタグをWebサイトのhead内に貼り付ければ、計測を開始します。
• なお、Googleアナリティクスとの連携も可能で、アナリティクスの管理画面からパフォーマンスを確認することも可能。

参考記事：Googleサーチコンソールとは？できること6つ・使い方の基本をわかりやすく解説！

Google Analytics4

Google Analytics 4（以下、GA4）」は、ユーザーがサイトに流入した後の動きを分析するツールです。

具体的には、以下のようなことが分かります。

• サイト全体のアクセス数（PV数、ユーザー数）
• 広告、自然検索など、「どこから」来たか（流入経路）
• それぞれのページでどれくらいのコンバージョンが発生したか

GA4は、アクセス解析を行う上で必要な指標を全て計測することができます。そのためGA4は、アクセス解析には欠かせない、必須のツールと言えるでしょう。

参考記事：【2024年最新】Google Analytics4（グーグルアナリティクス4）とは？何ができる？わかることから主機能を紹介

参考記事：Google Analytics 4（GA4、グーグルアナリティクス4）とは？UA（Universal Analytics）との違いや移行するメリット・デメリットを解説

おすすめの書籍

ここまで、アクセス解析について解説してきましたが、「うまくイメージできない」という方も多いのではないでしょうか。アクセス解析は、数字や専門用語が多く、実際にユーザーがどういった動きをしているのかをイメージしづらかったり、知識を身につけるのに時間がかかったりすることが多い分野です。

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最後に：ミエルカでは、サイト改善・アクセス解析のコンサルティングをご提供しております

アクセス解析は、様々な視点から様々な施策を行う必要があり、また専門的な用語も大分め、初心者にはハードルが高いと言えます。

また、GA4やsearch consoleなどのツールは、様々なデータを確認できるものの、そのデータから具体的にどんなことがわかるのか、どういった施策が考えられるか、といったノウハウは、身につけるのに時間がかかります。

ミエルカでは、アクセス解析に関する様々なコンサルティングをご用意しております。お客様に併せた形でご支援・伴走が可能です。

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