もちろん、興味を持って頂くことは重要で、それぞれのデータに意味があることも確かです。ただし、それを運用できるかは別だったりします。

データを見るのは楽しくなってくると時間も忘れてしまい、止めるものが無いと、平気で数時間見てしまう場合もあったりします。たまにならそれも良いと思います。

でも、それを毎日続けるには少し時間が足りないかもしれません。

以前に、解析のデータを集計／分析するのに前週のデータを３〜４日かかっているという話をお聞きしたことがあります。

つまり、何か前週に変化があったとしても金曜日１日で判断をして行動に移していくわけです。これじゃあ、何のために解析ツールを使ってるのか…となってしまいます。

これを短縮していくためには２つの方法があります。

• 見るべき範囲を絞り込むこと。
• ツールの機能を活用して自動化すること。

「見るべき範囲を絞り込むこと」はもっとも勇気がいり、かつ、重要なことだと思ってます。１つの方法としては、見たいと思っている数字を列挙してみて、そこから１０個に絞り込みます。これをさらに５つに絞りこむことで実は必要最低限が見えてきたりします。

決めている時は、なんだか物足りない気がすると思いますが、運用に入ればその重要性がわかると思います。

そうやって、ある程度絞り込んだとしても、やはり時間がかかってしまうこともあるもので、そういった時、ツールをうまく活用することは非常に重要です。

ツールによって違うので細かいことは割愛しますが、ツールの機能をうまく使うことで、時間や集計を大幅に短縮することは可能です。こうすることで、確認する数字が多かったとしてもある程度はなんとかなり、その分析に頭を使う時間を増やすことが出来るわけです。

まとめ

導入時に運用まで考えることって非常に難しかったりもするのですが、運用がまわらなくなるとツール自体が見られなくなってしまうので意味が無くなってしまったりもします。

いきなり、高い壁に登ろうとするのではなく、ステップを置いて行っていくことで、より高い目標に到達が早くなったりするかもしれないわけですよ。

まず、RSSから読み取れる数字ですが、以外と少なく、下記の２つになります。

• RSSからのクリック数
• RSS購読者数

RSSからのクリック数

RSSからのクリック数は、RSSで配信されたタイトルやら本文に記載されているリンクから、サイトに遷移をしてきた数字を指しています。

以前にWeb解析の視点（流入編）でも、書きましたが、RSSの場合は、リファラが取れる場合と、取れない場合があります。

これはWebサービスのRSSリーダーが利用されているか、クライアントソフトのRSSリーダーが利用されているかによって大きく違うと考えて頂いてほぼ問題ありません。

これを計測するには、通常、パラメータによる認識が利用されています。RSSに配信しているリンクにのみパラメータを付与することで、解析ツール側で集計が出来るようにコントロールするわけです。

あとはリダイレクトページを利用する方法です。リンクを一度リダイレクトさせ、そのリダイレクトの件数で遷移数をカウント、集計を行う訳です。

ちなみにWordpressの場合はwp-includes/feed-rss2.phpとかでRSSのフォーマット整形がされているので、ここで付与することが可能です。この際ですがパラメータを繋げる「&」を使う必要がある場合は、そのまま書くとXMLエラーになってしまうのでエスケープ記号で書いてあげましょう。

RSS購読者数

RSSの購読者数ですが、これが結構面倒くさい。基本的な考えとしては、RSSリーダーはWeb型であれ、クライアント型であれ、購読しているRSSfeedに定期的にアクセスしてくることになります。

基本的にはこれをカウントして、週別ぐらいで見ると、おおよその購読者数がわかるよって仕組みなわけです。

しかし、ここでいくつかの課題があったりもします。まず、Web型のリーダーの場合は、購読している人全ての件数を毎度、同じRSSfeedにアクセスしても無駄なので、１つのリクエストでまとめられてくるのが普通です。

じゃあ、どうやって知るかというと、ほとんどのWeb型のリーダーのリファラ情報に購読者情報が乗ってたりします。

livedoor FeedFetcher/0.01 (http://reader.livedoor.com/; 122 subscribers)

これを集計しないと正確な数字にならないわけです。残念ながらタグ型の解析ツールの場合は、この数字を取得することが出来ません。

実際には、Feedburnnerを利用したりとか、あとは、それぞれのWeb型のリーダーのツールを利用することで、かなりの情報を得ることは出来ます。BlogのRSSフィード登録人数を調べる方法まとめ : WebとPCのメモ帳がすごく参考になると思います。これらを自分で集計すれば、ツールによっては解析ツール上に件数を読み込ませることも可能です。

ちなみにWordpressではFeedLoggerというダッシュボードでRSS件数を表示してくれるプラグインを公開してくださっている方もいて、これである程度は把握可能です（アクセスタイミングでブレるけど）。

もう１つの知る方法として、RSSの記事内に画像情報を埋め込んで、これが呼び出された回数をカウントする方法です。これならば、がんばればタグ型でも可能…かもしれません。

実際にやってみたところ、これでもある程度の計測は出来ましたが、やってみた感じでは下記が課題な感じです。

• 全てのRSSリーダーが画像まで表示するわけではない。
• 画像を表示するには記事情報を見てもらう必要があり、それなりの更新頻度が必要。

数字を照らし合わせてみたところ、１週間の期間（２回更新）で、おおよそ７割ぐらいの数字は取れていたりしました。

なので、手作業なんて面倒だし、でも複数のサービスなんか見てられないし、なんとかならないっすかね？という人は試してみても良いかもしれません。

まとめ

色々書きましたが、本来は計測することが重要なのではなく、コンテンツがきちんと伝わり、サイトへの流入効果を生み出し、さらには、コンバージョンに結びついていることが重要です。

なので、購読者数ももちろん重要ですが、まずはサイトへの流入としてRSSはどのくらい貢献し、そこからのコンバージョンはどの程度生み出しているかを把握することが重要だと思いますので、テクニックばかりに走らないようお気をつけくださいませ。

いわゆるSEOと呼ばれているものはSearch Engine Optimizationということで、より検索エンジンの結果の上位に表示させるための色々だったりするわけです。つまり、自然検索に特化した話なわけですよ。

広告だったら広告についてだけ語られることも多いわけですよ。

とはいえ、本来、「サイトの流入」と考えた場合は、全体をまとめて流入なわけで、サーチエンジンからの流入も、広告からの流入も、メールからの流入もすべて同じベースで見た上で、企業としてどこに資源を投下していくかを考えていくことに直面するわけです。

流入の種類

流入をいくつかに分解していくと下の図のようになります。サーチエンジンからだったり、サイトからだったり、リファラが無かったり。

サイトによって、この割合は大きく変わってくるわけで、それに対して、１つだけを考えて、他のサイトもうまくいってるから同じ費用をかけた最適化をしましょうってちょっと違う気もするのですよ。

もしかしたら、サーチエンジンからはそれなりに確保できていて、流入した訪問者のコンバージョン率も高いかもしれないけど、実際に広告は無駄に投下してしまっているとかも十分に考えられます。

サーチエンジンだけ見たって、自然検索からの流入が増えれば、同じキーワードを買わなくても良くなる可能性だってあるわけです。そうすると、流入は変わらずに、投下資源だけを押させることができるわけです。これも結果は企業にとっては大きなメリットなはず。

もしかしたら、メールアドレス確保しているのにメールマガジンを送らずに、きょと〜んとしているだけなのかもしれません。

そうやって全体の資源と効果、改善ポイントに対する優先順位の付け方を全体の流入で考えると、もう少し見えていくるものが変わるんじゃないかなぁと思う訳です。

まとめ

さっき思いついたので、まだ、細かい施策や考え方はこれから考えようと思っているのですが、きちんと考えればものすごく意味があることだと思うので、流入全体を最適化する考え方や手法はこれからもこのブログで練っていきたいと思います。

ということでSite Entry Optimizationってあっても良いんじゃない？って話でした。

kana76

先日ご紹介した問題解決のタイプに「Improvement Opportunity追求型」というものがあります。

これは本の解説によると「現状に甘んじず、よりベターな状況を目指して行う問題解決」ということになります。

よりベターの状況を目指すためには、まずは改善すべき問題点を捉えている必要があるわけです。

とはいえ、サイトの問題点の洗い出しといっても、沢山のページ、沢山の指標の中からどのように見つけ出しのかは非常に難しいことだったりもします。

ということで問題点の洗い出し方について考えるところを少し。

全ては２つを整理することから

問題点の切り口は細かく見ていけば色々あるのですが、２つを整理することで見え易くなるのかなと。

• どのくらい来たのか？
• どのくらい行ったのか？

これらのバランスが大きく狂っているところが改善点になってくるわけです。あとは指標の組み合わせで見ていけば良いわけです。

「どのくらい来たか？」という部分では、外部からの流入もあれば、その中の特定の流入もあります。ページ間の移動もあるわけです。流入数やPV数、訪問回数などがそれらの指標にあたります。

「どのくらい行ったか？」という部分では、サイトの外へ行ってしまった場合もあれば、誘導したい先のページに進んでいない場合もあります。もちろんコンバージョンもそうです。ということで直帰数、離脱数や次ページ、コンバージョン到達有無などが見えてくる訳です。

これらは視点によってサイト全体でみたり、カテゴリやディレクトリ、特集、もちろんページという単位で見る場合もあるわけです。

組み合わせる

ということであとはこれらを組み合わせて考えることで見つけ易くなるはずです。サイトに対して入口数に対して直帰数が多い、つまり直帰率が高い上で、入口数が多い箇所は修正が必要な箇所になります。

それらが落ち着いたら、Call-To-Action（行動喚起）に注目します。ランディングページから次のページへの遷移も、リンクが複数あれば複数に散らばります。いかに、次に進んでもらいたいページに進んでいるかを見ることも重要です。

そして、それら遷移がコンバージョンに辿り着いているかを見るわけです。ということで１つの指標をみていくというよりも、指標と指標の組み合わせてで見ていくのが良いかと。

まとめ

まだ、荒削りですが、サイトの問題点を洗い出すポイントとしてはここを意識していれば洗い出し易くなるんじゃないかと思ってます。

考え方という部分にはなってしまいますが、洗い出しのとっかかりの一助となれば幸いです。

おさらいと整理

まずは、少しだけおさらいと整理をしていきたいと思います。コンテキストとしては、KPIをウォッチしていた時の原因を探る場合のフローとなります。

サイト全体のコンバージョンやPVに変化があった場合に、その原因の調査としてまず、「流入」が原因であるか「サイト内」が原因であるかを切り分ける必要があります。

そして、これが「流入であろう」と切り分けた場合に、さらにその中のどこが原因であったかを見ていくわけです。

タイプ別にまとめる

まずはタイプ別にまとめられたもので見ていくと良いでしょう。Google Analyticsでもサマリとして表示される下記３つです。

• 検索エンジン
• リファラなし
• その他のウェブサイト（参照サイト）

これらが流入をもっとも大きく分けるものとなります。まずは、このどれに変化があったかを特定するわけです。

ここでは大きく２つの視点で見ていくと良いでしょう。１つが「それぞれの絶対数の変化」もう１つが「３つの割合の変化」です。これらを時系列で見ていきます。

全体で変化している場合は、絶対数の変化があり、割合の変化は少なくなります。逆に特定のものだけ変化している場合は、絶対数、割合ともに変化していることが多くなります。

EmailとRSSの注意点

注意点として、メルマガなどのEmailからの流入やRSSからの流入の場合は「参照サイト」と「リファラなし」が混在します。

これはアプリケーション系からリンクをクリックして遷移をした場合は、リファラが付かないのに対して、Webサービス系（EmailであればGmailなど）の場合はリファラが付くためです。

ということで、EmailとRSSなどの流入については、別途URLにパラメータを付けることで一括で認識できるようにしておきます。

さらに落とし込む

タイプ別に落とし込めたら、後はさらに細かく分類していくだけです。検索エンジンの場合、「検索エンジン別」と「検索キーワード別」の２つから整理をしていくと良いと思います。

また、リスティング（有料）広告などを行っている場合は、自然検索と有料検索で分類し、さらにキーワード別へと落とし込んでいくと良いと思います。

このように整理をしていくことで、「特定のリスティングキーワード」であったり「キーワード」であったりと見えてくるようになります。

参照サイトの場合、まずは「広告とそれ以外」に分けると良いと思います。広告を出稿している場合、そこでトラフィックが多くなる可能性があるため、まずはここで分けるのが良いと思います。

EmailやRSSと同じようにURLにパラメータを付けておくことで分類ができるようになるので広告出稿の際は付けておくと良いと思います。

「広告とそれ以外」に分け、「それ以外」が多いようであれば、ドメイン別に分類したレポートを見ていくと良いと思います。そして、特定のドメインからの流入が増えているようであれば、リファラでそのドメインだけ絞り込んでみると良いと思います。

まとめ

ば〜っと書き出してしまったのですが、おおよそ、流入の原因を特定していく場合はこんな感じになると思います。

順番がどうこうというよりは、大きな視点からブレイクダウンしていく時の、大きな視点のまとめ方などを参考にしていただくと良いと思います。

ただ、実際にどのくらいの流入アップがあると、どのくらいコンバージョンがあがるとかがいまいち考えるのが面倒だったりするわけで、なんとなく簡単に考えを試行錯誤できる方法がないかなぁと思って作ってみました。

Excelで作っても良いのですが、せっかくなのでブログに公開しておくのもありだろうということで、JavaScriptで作ってみました。

計算機

上２つのテーブルのフォームの中に、任意の数字を入れてボタンを押してみてください。流入数だけがアップした場合や、コンバージョンだけがアップした場合など色々試して頂くと面白いと思います。

まとめ

ここで、知って頂きたいのは、意外と流入増やすだけでは伸び率は悪いよ〜ということだったりもするわけです。サイトの内部に目を向けながら、両方のバランスを見ていって頂きたいわけです。

ご自分の関われているサイトの数字などを入れて頂くことで、かなり、現実味がある数字が出てくると思いますので、まぁ、興味がある方は使ってみてください。

#金額を入力できたりするとまた、面白いと思うのですが、あまりやりすぎると入力項目が多くなりすぎてしまうのでやめました。気が向いたら、別のバージョンやら、ExcelバージョンをDLできるようにしたりもしたいと思います。

とりあえずMindmapで分類をしていたのですが、これだけでも結構使えそうなので公開してみます。

想定としては、実際にWeb解析ツールの担当の方が「数字が沢山あるけど何を見るんだっけ？」といったことにならないよう、アンカーとなるようなものを考えています。（画像をクリックすると大きいのが見られます）

例えば、一番重要な「視点」という部分では３つに分けています。自分が見ようとしている数字は、どの視点のものなのかを整理するものです。恐らくチャートを作っていく中では、ここからブレイクダウンをしていくことになると思います。

あとは、場所であったり、指標だったりを出し始めてます。基本的にはここで選んでいくことで、ある程度見る方向が定まる形にしようかなぁと。

まだ、微妙にMECEになってない感じもありますが、まぁ、それはそれということで、何かご意見等あればコメントや直接ご連絡くださいませ。

#ちなみにMindmapはXMindを使ってます。これはドリルダウンも出来るのでかなり良いです。

ここのところ、しゃべり不足な感じだったので、今日もたんまりと話てしまいました。取り急ぎ資料をアップ。Flashにしたのですが、結構重かったのでリンクにしておきます。

• 勉強会スライド [8.7MB]

いや〜楽しかった。

ただ、実際は現状行われているテストはかなり割合は少ないとのことですし、下記のような文章も出ていますので恐らく大丈夫でしょう。

It is not our intention to disrupt referrer tracking, and we are continuing to iterate on this project.
Google AJAX Search Results = Death To Search Term Tracking?

とはいえリファラがどのような場合に送られているのかなどは整理しておくと良いとおもいますので、ここに書いておきたいと思います。

リファラが送られるタイミング

リファラが送られるのは、ブラウザがWebサーバへHTMLのリクエストを行った際（URLで指定された情報を読み込みにいった際）に環境変数の１つとして送られます。

この環境変数とはアクセスしたブラウザが保持している情報を送るもので、ブラウザのバージョン情報やOS、Cookie情報などが含まれています。リファラもそこに含まれる情報で、ブラウザがその前に参照していたページのURLを渡しています。

リファラはあくまで「参照ページ」を表すものなので、あるサイトAのページを開いいて、ブックマークからサイトBのページを呼び出した場合はサイトAのページはリファラ情報としては送られません。

ちなみに、検索ワードの取得についてはこのリファラを利用して解析がされているものになります。検索エンジンからのリファラ情報を見て、その中に含まれている解析ツールが解析をして集計を行っています。

リファラが送られないケース

似たようなケースでもリファラ情報が送られる場合と送られない場合があるので、そこも注意が必要です。

まず最初に、先ほども触れたブックマークからの呼び出しですが、これは呼び出した画面にどんなページが表示されていようとも、そのページから参照されたわけではないので、リファラ情報は送られません。同じく、URLを直接手で打ち込んだ場合についてもリファラ情報は送られません。

次に、メールに記載されているURLをクリックした場合です。メーラーソフトを利用してメールを読んで、URLをクリックした場合はリファラ情報は送られません。これはブラウザとは別のソフトを利用して参照しているためです。

しかし、Yahoo!メールやgmailなどのWebメールからメールを参照し、URLをクリックした場合はメーラーのドメイン情報がリファラ情報として送られることになります。

同じようにRSSリーダーなどでも別のRSSクライアントソフトなどを利用している場合は、リアファラ情報は送られず、WebサイトでのRSSリーダーのサービスからはリファラ情報が送られます。

※もちろんメールやRSSなどはパラメータやシステムを利用することで、別の方法できちんとクリック集計をする方法は存在しています。ここではあくまでリファラ情報として見た場合ということでの話なのでご注意を。

意外と不安定なワケ

リファラ情報は結構簡単に偽装できます。こんな事を書いてしまうと問題になるのかもしれませんが、ブラウザが送る情報をコントロールできてしまえばリファラ情報をコントロール出来てしまうわけです。

自分はテストを行う際に利用するのですが、FirefoxではRefControl :: Firefox Add-onsというAdd onがあります。

これは指定したURLに対してのリファラ情報の送信をブロックしたり、別のものを指定したりすることが出来ます。これによってサーバ側で集計されるリファラ情報をコントロール出来てしまうわけです。

ただ、あまりに面倒なのとわざわざこれを利用するほど情報を拒絶する人もいないでしょうし、あくまでテスト用として使うことをお薦めします。

他にはクッションページを使うことで、リンクされているページを隠すことが出来ます。これは2chなどでも利用されてますね。

リファラ情報が送られないもう１つの例として、Ubiquityなどの新しいWebサービスの発展が考えられると思います。このUbiquityはFirefoxのAdd onでコマンドラインで検索やら様々なWebサービスの利用をできるようにするものです。

このキャプチャはGoogleで「あんけい」という単語をUbiquityで検索したものになります。この検索結果はAPIを利用したもので、ここをクリックするともちろん検索結果へ遷移するわけですが、これは新規ウィンドウを表示するのと同じでリファラは送られません。

つまり「あんけい」と検索されて遷移をしてきているのに、遷移先には情報が送られないわけです。

という事で様々なシーンでリファラ情報は送られていないわけです。

まとめ

以上のように、リファラ情報を取得した集計結果は、そういったノイズもあるんだよということを十分認識した上で分析をしていく必要があるわけです。

とはいえ、リファラ情報から得られる検索ワードの情報などは、サイトのニーズを知るうえでは非常に重要なもので、それをベースにした市場も非常に裾野が広く存在しているわけです。

ここは個人的な見解ですが、ここまで市場が大きくなってしまったものを崩すことはやはり大変な事になってしまうわけで、もし、検索エンジンがリファラを送らなくなったとしても、別のパラメータなどを使って取得する方法を確立してくれるんじゃないかなぁと思う次第です。

なので、結構、安心して見ていて大丈夫なんじゃないかなぁと。

もちろんこれが王道で最も効率が良い方法なのですが、これ以外にもデータから知見を見いだすことも出来る方法もあったりします。

最適化を行っていく場合に、軸を１つ決めてそこを中心に様々な集計数字を見ていくことで、問題点や傾向を見つけ出していく方法です。

例えばサイト内にある特定の機能を「軸」として考え、そこを中心にデータを集めていってみるわけです。１つの例として下記のようなデータを抽出していきます。

• 機能のコンバージョン
• その機能へのパス
• 利用時間帯や曜日
• 機能を利用したユーザーの入口ページ
• 機能を利用したユーザーの検索ワード／参照ドメイン
• セグメント情報

上記のような様々な視点のデータをクロス集計したりグラフで可視化していくことで、今まで見えていなかった部分から、なんとく見えてくることがあったりします。そこでやんわり仮説を作って、そこからさらに集計の軸を少しずつ足していくわけです。

この方法は「軸」があることで、そこを中心とした分析を行っていくことができ、それによってサイト全体との違いなども見つけ易くなります。

時間もかかるし、何もわからない場合もあるのですが、それでも新しい発見も多い方法なので、たまには「軸」を決めて分析をしてみるのも良いと思いますよ。という話。