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日経BP:アクセス解析勉強会

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2010-07-27に日経BP社で実施した社内勉強会での資料

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日経BP:アクセス解析勉強会

  1. 1. アクセス解析 勉強会 メディアにとってのWeb解析 可能性・今できること 2010-7-26 Rakuten, Inc. Web Analytics & Optimization Lead 清水 誠
  2. 2. 自己紹介『清水 誠』 1. Webにこだわり15年 SE→Dir→IA→CMS→SEO→解析 (1995~) 2. Webの運用改善を3社でリード IT運用改善・CMS導入 (2004~2008) 楽天グループのアクセス解析 (2008~) 3. 執筆・講演で実践ノウハウを還元 © 2010 Makoto Shimizu 2 / 46
  3. 3. 2010.5.27『アクセス解析サミット2010』より 楽天におけるアクセス解析 © 2010 Makoto Shimizu 3 / 46
  4. 4. 2010.5.27『アクセス解析サミット2010』より 楽天におけるアクセス解析 © 2010 Makoto Shimizu 4 / 46
  5. 5. 2010.5.27『アクセス解析サミット2010』より 楽天におけるアクセス解析 © 2010 Makoto Shimizu 5 / 46
  6. 6. Agenda A) メディアにとってのアクセス解析 B) 編集者にとってのアクセス解析 C) 記事の解析 D) まとめ © 2010 Makoto Shimizu 6 / 46
  7. 7. A.メディアにとってのアクセス解析 1.立場によって異なる 経営者・管理者 サイトの収支、状況、効果、等 制作 デザインの効果、設計時の仮説検証 編集・著者 カテゴリ・連載の閲覧状況、反響、ニーズ © 2010 Makoto Shimizu 7 / 46
  8. 8. A.メディアにとってのアクセス解析 2.アクセス解析の活用ヒント 仮説を検証する vs. 効果測定 デザインやリニューアル時の仮説を検証 改善やリニューアルのインプットに 粒度や切り口を変えて分析する サイト>カテゴリ>連載>記事 担当、著者、ジャンル、頻度、長さ、難易度 アドホック解析:手法をストックしておく 運用中の定期確認:KPIレポートを半自動化する © 2010 Makoto Shimizu 8 / 46
  9. 9. Agenda A) メディアサイトにとってのアクセス解析 B) 仮説の検証としてのアクセス解析 C) 記事の解析 D) まとめ © 2010 Makoto Shimizu 9 / 46
  10. 10. B.仮説の検証としてのアクセス解析 実践CMS*IAの事例 サイトの目的 1. IA・CMS・最適化を実践 2. ノウハウ・事例を公開 3. 個人活動の広報 構築・運用コスト 仮説を検証 90h(0.6人月)+2万円 してみました http://www.cms-ia.info © 2010 Makoto Shimizu 10
  11. 11. B.仮説の検証としてのアクセス解析 機能・コンテンツ:そもそも目的は? コンセプトダイアグラムで図解 事業会社 ベンダー マー ケ 制作 CM 実践メモ IT S 作 SI er 相乗 執筆記事 講演資料 制 お知らせ 融合 ブログ メディア © 2010 Makoto Shimizu 11 / 46
  12. 12. B.仮説の検証としてのアクセス解析 機能・コンテンツ:洗い出し 目的のため、どんなコンテンツや機能が必要? お知らせ :更新内容、執筆や講演のお知らせ ブログ記事 :軽い外部情報とコメント 実践メモ :プロジェクト別 講演の記録:概要・リンク・ダウンロード 執筆の記録:概要・リンク・補足 サイト説明 :趣旨・管理人・お問合せ・リンク © 2010 Makoto Shimizu 12 / 46
  13. 13. B.仮説の検証としてのアクセス解析 機能・コンテンツ:位置づけを整理 マトリックスで位置付けや抜け漏れを確認 ● ● ○ 集客 ● ● ○ ○ ユーザー維持 ○ ● SEO ○ ● ● ブランディング 更新 独自 実践 PR 信頼 鮮度 文量 度 性 頻度 性 度 お知らせ ● ○ × × ○ ● △ ブログ記事 ● ● ● ○ ● △ × 実践メモ ○ ○ ● ● ● ○ △ 講演の記録 △ △ ○ △ △ ● ○ 執筆の記録 △ △ ○ ○ △ ● ○ サイト説明 × × × × × ○ ● © 2010 Makoto Shimizu 13 / 46
  14. 14. B.仮説の検証としてのアクセス解析 機能・コンテンツ:意図した効果は出たか 特性と効果を予測して数値化 2 ● 2 ● 1 ○ 集客 2 ● 2 ● 1 ○ ○ ユーザー維持 1 1 ○ 1 ○ 2 ● SEO 1 ○ 2 ● ● ブランディング 2 更新 独自 実践 PR 信頼 鮮度 文量 頻度 性 度 度 性 お知らせ 3 ● 2 ○ 0 × 0 × 2 ○ 3 ● 1 △ CMSブログ 3 ● 3 ● 3 ● 2 ○ 3 ● 1 △ 0 × 実践PRJ 2 ○ 2 ○ 3 ● 3 ● 3 ● 2 ○ 1 △ 講演・執筆 1 △ 1 △ 2 ○ 1 △ 1 △ 3 ● 2 ○ こどもIA 0 × 1 △ 2 ○ 0 × 1 △ 0 × 1 △ サイトについて 0 × 0 × 0 × 0 × 0 × 1 ○ 3 ● © 2010 Makoto Shimizu 14 / 46
  15. 15. B.仮説の検証としてのアクセス解析 機能・コンテンツ:意図した効果は出たか 「集客」効果はどう定量化できるか?分解し再定義 2 2 1 集客 2 2 1 1 ユーザー維持 1 1 2 SEO 1 2 2 ブランディング 更新 独自 実践 PR 信頼 鮮度 文量 頻度 性 度 度 性 “新鮮で独創的、具体的なコンテンツは役立つ。 話題性が高く、多くのユーザーを引き寄せる” …と考えた。 © 2010 Makoto Shimizu 15 / 46
  16. 16. B.仮説の検証としてのアクセス解析 集客効果:人と情報の流れを図解し、 新規 新規 (読者/参加者) リピータ (目的ありき) フォロー 間接RT 記事 外部 RSS (外部サイト) サイト 著者紹介 のURLを クリック TOP 検索 ブログ 記事 何のサイトか確認 © 2010 Makoto Shimizu 16 / 46
  17. 17. B.仮説の検証としてのアクセス解析 効果測定に使える指標を決定 言及回数 新規 新規 (読者/参加者) リピータ RT回数 (目的ありき) フォロー 間接RT RSSの 記事 クリック率 RSS 被リンク 外部 の本数 (外部サイト) サイト 著者紹介 のURLを クリック TOP 検索 ブログ 記事 何のサイトか確認 訪問 © 2010 Makoto Shimizu 訪問者数 17 / 46
  18. 18. B.仮説の検証としてのアクセス解析 予測してから実際を知る・・・ナットク RSSのCTR 計測期間:2009-11-13~2010-02-18 ○講演のお知らせ △実践PRJ(SEO・アクセス解析) © 2010 Makoto Shimizu 18 / 81
  19. 19. B.仮説の検証としてのアクセス解析 UI:じっくり読むための印刷用ページ 「じっくり読めるオリジナルコンテンツは印刷される」 印刷用ページを提供する © 2010 Makoto Shimizu 19 / 46
  20. 20. B.仮説の検証としてのアクセス解析 UI:印刷してじっくり読んだか? 印刷アイコンは使われていない 結果:半年で3クリックのみ ※分かりにくいためにクリックされなかった可能性はあるが、CMSなので改善できず、追求Stop。 © 2010 Makoto Shimizu 20 / 46
  21. 21. B.仮説の検証としてのアクセス解析 ナビゲーション:興味・関心に合わせたい コンテンツが増え、サイトのテーマが広がった場合、 全コンテンツが混在するRSSでは冗長ではないか RSSフィードもカテゴリで分類する 全部入りRSS 記事 © 2010 Makoto Shimizu 21 / 46
  22. 22. B.仮説の検証としてのアクセス解析 ナビゲーション:流入経路は想定通りか? 結果:購読フィードが分散。 更新やお知らせが届かない状態に © 2010 Makoto Shimizu 22 / 46
  23. 23. B.仮説の検証としてのアクセス解析 サイト名:覚えやすかったか? ブランド系キーワードのバリエーション うろ覚え度やスペルミスが分かる 結果:ほぼOK 改善:メニューを「ブログ」に変更 ※流入しなかったKWは含まれない 計測期間:2009-08-01~2010-11-30 © 2010 Makoto Shimizu 23 / 46
  24. 24. Agenda A) メディアサイトにとってのアクセス解析 B) 仮説の検証としてのアクセス解析 C) 編集者にとってのアクセス解析 D) 記事の解析 E) まとめ © 2010 Makoto Shimizu 24 / 46
  25. 25. C.編集者にとってのアクセス解析 1.ターゲットにリーチできたか? コンセプトダイアグラムで再確認 事業会社 ベンダー 実践メモ 相乗 執筆記事 講演資料 お知らせ 融合 訪問回数 ブログ 訪問者数 訪問頻度 メディア リピート率 © 2010 Makoto Shimizu 25 / 46
  26. 26. C.編集者にとってのアクセス解析 1.ターゲットにリーチできたか? 会社数、人数、訪問回数が分かる http://nakanohito.jp セグメントし浸透度を算出できる © 2010 Makoto Shimizu 26 / 46
  27. 27. C.編集者にとってのアクセス解析 2.長いページは是か否か スクロールしないで どこまで見えていたか 1 20% スクロールした量 2 どこまで表示させたか 3 65% 100% Makoto Shimizu © 2010 27 / 46
  28. 28. C.編集者にとってのアクセス解析 ページ分割 vs. スクロール © 2010 Makoto Shimizu 28 / 46
  29. 29. C.編集者にとってのアクセス解析 3.粒度を変えてみる サイト>カテゴリ>ページ サイト>ドメイン>大カテゴリ>小カテゴリ>ページ グループ>サービス>サイト>ページタイプ 遷移、入口、出口、直帰、UU、時間、頻度は? © 2010 Makoto Shimizu 29 / 46
  30. 30. Agenda A) メディアサイトにとってのアクセス解析 B) 仮説の検証としてのアクセス解析 C) 編集者にとってのアクセス解析 D) 記事のアクセス解析 E) まとめ © 2010 Makoto Shimizu 30 / 46
  31. 31. D.記事のアクセス解析 1.画像の効果は? 視線を推測できるツールもある © 2010 Makoto Shimizu 31 / 46
  32. 32. D.記事のアクセス解析 2.外部リンクのクリック 目的別に分類して計測&分析 TOP ブログ サイト外の自 記事 コンテンツ SlideShare, LinkedIn, Hatena 寄稿した 関連リンク 自分の記事 © 2010 Makoto Shimizu 32 / 46
  33. 33. D.記事のアクセス解析 2.外部リンクのクリック 1クリックで自動更新(しないと運用が続かない) 結果:Web担へコンスタントに送客できている © 2010 Makoto Shimizu 33 / 46
  34. 34. D.記事のアクセス解析 3.SEO:検索キーワード キーワード別の分析は時間がかかり過ぎる CMS 知りたい 困った IA アクセス解析 お知らせ コンバージョン CMSブログ プロフィール閲覧者数 実践PRJ 記事 外部サイト誘導数 講演・執筆 こどもIA イベント告知閲覧者数 サイトについて © 2010 Makoto Shimizu 34 / 46
  35. 35. D.記事のアクセス解析 3.SEO:検索キーワード 訪問意図別にグループ化 キーワード キーワード キーワード キーワード キーワード キーワード キーワード キーワード CMS 知りたい 困った IA アクセス解析 © 2010 Makoto Shimizu 35 / 46
  36. 36. D.記事のアクセス解析 訪問の意図はズレていないか? 現状 目指す理想 結果:CMSが多すぎた 最適化に着手 計測期間:2009-08-01~2009-11-30 1,131の流入キーワードを分類 © 2010 Makoto Shimizu 36 / 81
  37. 37. 事例:仮説に基づく設計 4.コンテンツを貯めて活かしたい コンテンツが増えた10年後を考えると... 柔軟に変更できるカテゴリ分類も必要 増えたらカテゴリを細分化したい 人気が無いカテゴリは格下げ・統廃合したい • リンク切れ防止のためURLは変えたくない 同じページを複数のカテゴリに入れたい • ただしページは複製したくない © 2010 Makoto Shimizu 37 / 46
  38. 38. 事例:仮説に基づく設計 4.コンテンツを貯めて活かしたい 埋もれたコンテンツへ誘導するため、 トラフィックをコントロールできる状態にしたい カテゴリ 一覧 記事 記事 © 2010 Makoto Shimizu 38 / 46
  39. 39. D.記事のアクセス解析 ナビゲーション:古いコンテンツは埋もれていないか? 新旧の割合、減衰速度を確認 計測期間:2010-01-27~2010-02-23 訪問 旧 : 新 最新 最新 ページエイジ 結果:12ページ以外は埋もれた © 2010 Makoto Shimizu 39 / 46
  40. 40. D.記事のアクセス解析 ナビゲーション:古いコンテンツは埋もれていないか? カテゴリとタグの調整でトラフィックをコントロール 価値が下がったらタグを外す 増えたタグは細分化 © 2010 Makoto Shimizu 40 / 46
  41. 41. D.記事のアクセス解析 ナビゲーション:古いコンテンツは埋もれていないか? 4ヶ月目と7ヶ月目で推移を比較すると... 計測期間:2009-11-01~2009-11-30 計測期間:2010-01-27~2010-02-23 結果:減衰の速度(傾き)が重要 一過 性の 話題 作△ ◎ る くり伸び 長くゆっ 空振り× © 2010 Makoto Shimizu 41 / 46
  42. 42. (参考)アクセス解析は目的別に複数導入 目的に応じて使い分けた Google Analytics: 基本。複雑。時差あり Clicky: iPhoneでリアルタイム確認 なかのひと: 企業名 UserHeat: クリックや視線 GRC+SWC: 検索キーワードと順位 Woopra: 個人単位の動き FeedBurner: RSSの効果測定 楽天:SiteCatalyst+ユーザーローカル(一部) © 2010 Makoto Shimizu 42 / 46
  43. 43. Agenda A) メディアサイトにとってのアクセス解析 B) 仮説の検証としてのアクセス解析 C) 編集者にとってのアクセス解析 D) 記事のアクセス解析 E) まとめ © 2010 Makoto Shimizu 43 / 46
  44. 44. E.まとめ アクセス解析の活用ヒント 仮説検証 と 効果測定 は別物 デザインやリニューアル時の仮説を検証 効果測定は定期レポートを自動化する 粒度や切り口を変えて分析すると有益 サイト>カテゴリ>連載>記事 担当、著者、ジャンル、頻度、長さ、難易度 解析ツールに何を求めるか? 要求仕様をメモ 組み合わせて使うという方法も © 2010 Makoto Shimizu 44 / 46
  45. 45. ご清聴ありがとうございました。 過去の講演資料や最新情報は下記のサイトまで 実践 CMS @mak00s 実践CMS*IA 実践★SiteCatalyst http://www.cms-ia.info http://google.cms-ia.info © 2010 Makoto Shimizu 45 / 46
  46. 46. 記事のご案内 2010 2010年3月 『楽天の最適化担当者がOmniture Summit で感じたこと』 http://markezine.jp/article/detail/9983 2010年5月21日 『楽天経済圏を支える アクセス解析の全貌』 http://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/1005/21/news003.html 2010年6月~ アクセス解析実践日誌 http://markezine.jp/article/detail/10542 © 2010 Makoto Shimizu 46 / 46

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