IAとアクセス解析 その1

先日、せっかく IA Cocktail Party Tokyo Vol. 1 に出てきたこともあるので、情報アーキテクチャー(IA)とアクセス解析について少し考えてみたいと思います。

とはいえ、ものすごく考えすぎて力んでもしかたがないので、IA という単語から連想されるものを書いていく感じにしてみたいと思います。

コンテナとコンテンツ

現状のアクセス解析の課題として、 HTML という情報を載せるコンテナの計測は出来ているものの、そのコンテナに載っている情報は基本評価出来ていません。

1つのページに甲、乙、丙のコンテンツが掲載されていた時にそのページが見られたことがわかっても、どのコンテンツが読まれたかはわからないんですよね。

情報を主軸としている IA を評価するのに、これでは利用出来ない感じがしますね。

ただ、全く出来ないわけではなく、ClickTale ではどこをクリックしたか、どこをスクロールしながら見ることが出来ます。また、ヒートマップ的におおよその見ていた時間を知ることができたりします。

また、Crazy Egg ではクリックした場所を把握できるようになるため、誤ってクリックしてしまったなどはこれで知ることは出来ると思います。

まぁ、ただ抜本的な解決にはまだ遠いかもしれないですね。

存在するルートの利用しか記録しない

メニューの設計もIAの設計の醍醐味?なわけですが、これでユーザー動線が決定してくるわけです。

アクセス解析は、サイトが利用された「結果」しか記録されないので、「結果」の動線も作ったものだけしか表現されないわけです。つまり、作っていないリンクは動線として現れないわけです。

「テストを行えば…」ということも考えられるのですが、メニューの構成の場合は、ディレクトリの構成まで関わっている場合が多いので実際は難しいかもしれません。サイト全体がシステム化されていれば別ですが。。

この当たりはCMSとの連携で出来るようになると良いのかなぁと。いずれにしてもラベリングまで自動には出来ないですし。難しい部分もありそうです。

個々のラベリングが良かったどうかはCTRで判断出来そうなんですけどね。

アンケートとの連携

「セグメントごとの利用を想定してどのような構造に行っていくか?」を考えるのもIAのお仕事ですね。

会員が分かっていればおおよその属性をひもづけてサイトの動線を見ることが出来ますが、会員情報をひもづけて分かる事と言えばデモグラフィックデータなわけです。

しかし、どちらかというとその時の動機に近い部分でセグメンテーションを行うことが多いであろうIAでのアプローチの前ではほとんど意味がありません。

ただ、最近の優秀なアクセス解析ツールはアンケートと連携をさせることが出来るものがあります。

うまく利用すれば動機でのセグメンテーションをアンケートによって行って、それをパス分析にマッピングできます。

ということで、これはうまく使えば形になりそうですね。

まとめ

とりあえず思いつきで3つほど書いてみました。まだまだ、色々ありそうなので、タイトルもその1にしてみました。

といっても、こうやって書いて続いたものが少ないので、どうなるかはお楽しみ。

情報そのものを評価が出来ない、結果だけを取り込むアクセス解析にどこまで求めるのか?という部分はあるのですが、まぁ、考えてみる楽しみはあるんじゃないかなぁと思いますので、おつきあいくださいまし。

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