ということでサイトの構造と指標の味方について少し。あれ、同じような話を書いた気がする…と思ったら書いてたけど、そこから拡張版で書きますっ！（サイトマップ、頭に入ってますか？／　コマースサイトのサイトマップ）

まずはハイレベルサイトマップ

自分がお客様と何かしら分析について話す場合は、なるべくハイレベルサイトマップを作り、最初に確認する用にしています。通常、サイトマップというとサイトに用意しているような、サイト全体のリンク集みたいなものや細かいURLとディレクトリの位置を記述したものを想像される方も多いと思います。

ハイレベルサイトマップとは、そういった詳細なものではなく、もっと、ざっくりとしたサイトマップで、サイト内の主要動線構造や機能の箇所、コンバージョンへのルートを確認するためのものです。

これを整理すると、サイト全体でどのようなルートでユーザーがフローを辿るのかが見やすくなります。

これを整理することでのメリットは

• サイトを俯瞰できるようになる。
• サイトの（マイクロ含む）コンバージョンの箇所が明確になる。
• フローの分析の手がかりになる。

といったことになります。分析する際の勘所がつけやすくなります。そして、何よりサイト全体の理解をするには早いわけです。なんでも細かいところからやってはダメです。大きくいきましょう。

一般的なサイト構造

ハイレベルサイトマップを整理することで見えてくることが多いのですが、サイトのフロー構造はいくつかに分類され、それらの組み合わせによって成り立っています。

メディアサイトやコマースサイトでも商品を探す部分などは、リンク構造が複雑にからみ合ったウェブ・回遊型などと呼ばれるものや、IRサイトや情報系サイトでは多く見られるヒエラルキー（階層）型、予約・購入などのフローで見られるライナー（線形）型などがあります。

さきほどのハイレベルサイトマップを作ると、サイトのどこがサイト構造として成り立っているかを俯瞰することができるようになります。

そしてこのサイト構造の大枠を理解しておくことで、ウェブ解析ツールでさまざまな課題点の分析をしていく際の、評価のポイントが見えてきます。というか、評価を分けなきゃおかしい部分もあったりするわけですよ。

コマースサイトやリード獲得系サイトの場合、ウェブ・回遊型と線形（ライナー）型の組み合わせパターンがほとんどです。ウェブ型で色々な情報を見せ、購買意欲が高まった時点でフォームに流すわけです。そしてフォームについてはライナー型で一直線なフローになってくるわけです。

このような組み合わせを考えた場合に、わかりやすい違いの例でいくと滞在時間や平均ページビュー数があげられます。ウェブ型の部分は、どんどん回遊をして購買意欲を高めてもらいたいわけで、滞在時間や平均ページビュー数の伸びを期待します。

しかし、ライナー型のフォーム部分はその逆です。滞在時間、平均ページビュー数が伸びているということは、何かしら詰まっているわけですよ。入力に手間取っているかもしれないですし、エラーをだしまくりかもしれないわけです。

この場合のライナー型の部分については、滞在時間、平均ページビュー数はある程度ひくくなった方がユーザビリティが向上しているとも言えるわけです。

まとめ

ということで色々とざっくりと、それでいてしつこくなく、まったりとした形でサイト構造について書いてみました。

ウェブ解析ツールの結果として出てくるものは数字です。ただ、これだけ眺めていても答えや課題は見つかりにくいものです。

サイト構造を頭に入れておいたり、実際にサイトと数字を見比べながら分析を行っていくことで、本質的な課題が見つかることが多くあります。

ということで特にハイレベルサイトマップなどはぜひぜひ一度作って頂くと良いと思いますよ！

ということで、たまにはお薦めの書籍でもご紹介しようかと思います。つまり、雰囲気の便乗です。

しかし、普通のWeb解析系本の紹介だと、恐らくほかでも十分に紹介されている気がするのでちょっと路線を変え、Web解析周辺で役立つものをご紹介。

ちなみにタイトルを押下するとAmazonに飛びます。ほら、あれですよ、お年玉ください。

Website Optimization（洋書）

O’reilly本になりますが、SEM、Conversion（CRO：Conversion Rate Optimization）、Web Performance という３点の最適化に絞って記述がされている、少し面白い視点の本になります。

残念ながら日本語化はされていませんが、内容を読むと結構勉強になるところはああったりします。O’reilly本ということもあり、運営者向けというよりは、サイト運営に携わっている制作者向けといった本だと思います。

追記
コメントで日本語版の存在を教えて頂きました。t32kさんありがとうございます！日本語版はこちら＞オプティマイジングWebサイト ―SEO・サーバ・クライアントの最適化技術

Web Design for ROI（洋書）

これも洋書になってしまいますが、「ROIを意識したデザインをするには？」という視点で書かれた本になります。デザイン本なので、カラーで事例も豊富に掲載されています。

どんなところに気をつけてページデザインをすると良いのか？という視点を、得るにも非常に良い本です。インターフェース設計をされる方やデザイナー向けになると思います。

IA100 ユーザーエクスペリエンスデザインのための情報アーキテクチャ設計

コンセントの長谷川さんが書かれた本です。すごく良いです。IAに関する100個の項目について、丁寧に記載がされています。

デスクに置いておいて、リファレンスとして利用する形になりそうな本です。ちなみに、書籍発売記念でスペシャルサイトがコンセントのサイト内にあります。こちらも是非チェック。

Web情報アーキテクチャ

これまたO’reilly本になりますが、ここ数年、製作者の方には愛読されているかと思われる本です。もともと第１版では情報アーキテクチャについて書かれていたものですが、第２版でWebが付き厚みも倍になった本です。

いきなり読んでしまうとちょっとハードルが高くなってしまうのですが、長谷川さんの本と併読や読んだ後に読むと、理解がぐっと進むと思います。

消費者行動論

消費者行動論というと少し難しい学問的になってしまうことが多いのですが、この本は、ビジネス向けに記述されていることもあり、すごくわかりやすくまとまっています。

たまに何かを考える際にもフレームワークとしてリファレンスすることも多く、非常に重宝している本の１つです。

まとめ

ここでご紹介した本のほとんどは、ボリュームが多いのが多いこともあり、がっつりと読み込みというよりも、サーっと読んでおいてリファレンス的に参照するのが良いかもしれません。

ご参考になれば。

• Site-it!：DESIGN IT! w/LOVE
  コンセント長谷川さんが紹介／発案？されたページテンプレートを付箋にしたSite-it!。Web解析でもフローの話をすることは多いので、これはかなり有用な気がします。というより欲しい！
• link rel="canonical"によるURL正規化タグ——SEOにとって非常に重要な進歩（前編） | Web担当者Forum
  リスティング広告であったり、提携広告からの流入をトラッキングする方法の１つにそれぞれにパラメータを付けておく方法があるのですが、これがURLを複数生み出してしまう原因だったわけで、このcanonicalタグはかなり有用なものになりそうです。

全ての答えは４２である。まぁ、そんな明快な答えはWeb解析ツールは教えてくれないわけです。その行動の結果が４２であろうとしても、４２の意味は教えてはくれません。

Web解析ツールの一番の目的は俯瞰ツールと言っても良いのではないでしょうか。データを俯瞰しやすくするツール、Webサイトを俯瞰しやすくするツールなわけです。

• 時間軸による変化
• 他との比較による違い

この２つを見ていくことで問題点のおおよその場所を特定していくわけです。そして、重要度の高い部分から改善の対応をしていくわけです。

以前に「アクセス解析はユーザビリティの夢を見るか」というエントリーを書いたときに、そのプロセスについて触れました。

そのプロセスの最初にある「変化を調べる」という部分がデータの俯瞰により見えてくる部分です。そしてこの部分が解析ツールが最初に教えてくれる数字です。

後は、色々な問題点をもとに「その数字の裏」をとっていくわけです。それは解析ツールによる深堀かもしれませんし、ユーザビリティ的考慮かもしれないですし、IA的視点かもしれません。

まぁ、何より重要なのは「究極の問いに対する答えはWeb解析ツールは持っていませんよ」ということ。

４２の数字を与えられた時に、その４２をどう自分の行動に結びつけることができるか？それが解析ツールなわけです。

あなたのWebサイトが売れない理由は「なぜ？」（1/2） − ＠IT

個人的な見解として、アクセス解析を利用して改善を行っていくためには、ヒューリスティックな判断をしていく必要があると思っています。

そのときに知っておくと良いのが「ユーザビリティ」「 IA（情報アーキテクチャ）」「インタラクションデザイン」など。これらを理解しておくことで、よりディープにアクセス解析を活用できるようになるのではないかなぁと思っています。

もともとが４回連載の予定だったので、色々と詰め込んで書いてしまった部分もあるのですが、よろしければご参考くださいませ。

以前にリニューアルを担当した時に、担当の方から言われた一言です。これは何かというと、数ピクセルずつ広げることで、フッターにあった余白を無くしたんですよね。

何故、その余白を無くしたかったかというと、そこに別部署からの要望を受け付けられないようにするため。TOPページは大きな組織にとって、陣取り合戦なわけです。

組織であること

ある程度、落としどころが見えたデザインにとって、もう、マーケティングやらIAやらアクセス解析などは関係ないわけです。そこにあるのは組織内での調整。

ユーザー視点は重要だと思います。しかし、企業のサイトではそれだけでは済まない部分は多々あるわけです。

ユーザーにとってのメリットとともに、そこには企業の利益を追求すべき部分が必ずあるわけです。その両方のバランスをとっていかないと、企業サイトとしては意味がないわけです。

SONYのコーポレートサイト

先日、SONYのコーポレートサイトがリニューアルしたそうです。そこでTOPページにある「銀行・保険」というリンクをクリックすると画像のようなページに遷移します。

本来であれば、デザイナーさんやIAの方々の努力によって、もっと良い見せ方はあるはずだと思うのですが、これは恐らく組織の壁にやられたんだと思います。

でも、これも実は重要だったりするわけです。本当のことはわかりませんが、こういった見せ方をあえてしたことで、次のステップできちんとした統合を見せるということを考えられているかもしれません。ただ、単純に…というのも十分に考えられるわけですが。。

まとめ

特に大きな組織にとっては、こういったグループとしてのブランドの見せ方と、実際の業務がまだまだ壁が多いことは事実なわけで、組織である以上、サイトにも組織が反映されちゃうんですよね。

これって、運用に関わってないと結構見えないようで、制作の方でも以外と知らないことが多いようですね。ということを、先日のIA Cocktail Hour Tokyoに参加して思いましたという話。

昨日顔を出してきたIA Cocktail Hour Tokyoの主題です。これって結構難しいですよね。そして、やはりみなさんも苦労しているっぽい。

社内ブログや社内SNSはやはり、Postする人が限定されてしまうのはどこも同じらしい。いくつか出ていたのが「自分がどう書いていいかわからない」「この人に意見なんて出来ない」「自分のレベルが低いかもしれない…」など。

情報共有の目的

情報を共有することの目的としては、その状況に応じて様々なわけですが、プロジェクト内部の情報共有のような、進行具合や状況を把握するための情報共有と、こんなサイト知ってる？といった、参考情報の共有があるわけです。

どっちも難しいと言えば、難しいわけですが、状況の把握の場合、特にそれがプロジェクトなどであれば、仕事の中で必要なわけですし、受け取る側も受け取る意欲があるわけで、まぁ、なんとかなる場合も多いわけです。おそらく。

ということでこれは誰かにおまかせして、今回はもう１つの参考情報としての共有についてもう少し考えてみたいなぁと。

これって、直接的に業務に関係ない場合もあったりするので、実は状況把握としての情報共有よりはるかに難しい気がしています。

仕事に役に立つかもしれないし、役に立たないかもしれない。でも、それを知っておくことで、チームやグループの幅は広がるといったものです。

ある人から見れば、「無駄な情報」かもしれないし、他の人がみれば「のどから手が出るほどありがたい」情報かもしれないわけです。

情報を集める方法と知らせる方法

気にする部分は大きく２つ。「情報を集める方法」と「情報を知らせる方法」です。

情報を集める方法といっても、RSS使えとか新聞読めとかそういうことではなく、ピックアップされた情報を集約する方法です。

これは出来るだけ簡単な方が良いのかなぁと思ってます。それこそ、Bookmarkletなどを利用してPostしたりTamblooぐらいになってしまうとさらにうれしい。

つまり、いちいちテキストエリアを目の前にして何を書くか考えてしまうことでハードルがあがってしまうわけで、この際、もうそういった事すらやめてしまう。

あとは、誰かがそれを再編集していく。どこかで繋がるものもあるかもしれないし、そうでないものもある。ちょっと、違うものもあるかもしれないから、それは別にしてしまうか削除する。

これをやっておくと、だいぶ情報の質が高まるわけです。編集という作業であれば、自分の意見を書く訳ではないので、誰でもできるわけです。そして何より、編集という作業を通して、その情報について考えるし詳しくなれる。ということで、グループで仕事としてローテーションでも良いかと。

次に情報を知らせる方法ですが、これはRSSで配信しておくことは重要だと思います。ここである程度取捨選択ができますからね。

それと、ホワイトボード。オフィスなどのどこかに書かれたものがアップされてれば、もしかしたら目につくということにもなるかも。最近のはやりの企業だと、マインドマップとかを会社の廊下とかに用意してますよね。

これは月間ASCIIに載っていたのですが、株式会社内田洋行では、同社が提供しているパーフェクトプロジェクションアダプター（PPA）というのを利用して、会社の壁に並べた複数のディスプレイに、誰でも簡単に自分のPCから情報を掲示できるそうです。

これで集約した情報の新着を載せていたら面白いだろうなぁと。

まとめ

ということで、情報共有について少し考えてみました。偉そうな理想を並べましたが、結局は、メールで情報共有、リアルに顔を突き合わせてコミュニケーションが一番盛り上がったりするものです。

おぉ、そういえば情報共有で思い出したのですが、FrindFeedというサービスを利用して、はてなのアクセス解析タグとDeliciousのWebAnalyticsタグを１つのRSSになるようにしています（WebAnalytics – FriendFeed）。

一応、ニュースだったりブログのエントリーを中心にしているので、わたくしめが勝手に不要なリンクは削除したり、コメントを入れていたりもします。なので、パブリックというよりは、かなり偏った感じの情報ですが。ご興味があれば是非。これも情報共有。

アクセス解析ツールで集計するのはこの URL 単位であることがほとんどなわけで、集計や分析に URL を検索することはしょっちゅうあるわけです。

だから、 URL がめちゃめちゃなものになっていると、集計もものすごく大変になるわけです。それこそ URL を見てカテゴリも推測出来ない場合はもう大変。

URL にルールがあると非常に集計がしやすい。

ということで、アクセス解析を行う人間からしてみても、サイト構造がしっかりしていて、 URL の構造がしっかりしている方が非常に良いわけです。

ただ、昔、超大規模ディレクトリ再編集をやって、失敗した経験もあり、サイト構造を簡単に変えた方が良いよとも言えなかったりもするわけで…

まぁ、いかに最初に構造を考え、運用でもそれをきちんと踏襲できるかが重要なわけですかね。

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。

今回に関してはIAということを軸に集まった人と、結果的に懇親会となった感じ。若干、会社で隣に座っている同僚の案件担当の方に出会ったりと同様はありましたが…

結局、色々な視点で参加されている方が多いんだなぁというのが実感。様々な視点でIAということに触れて、自分の立場からIAの視点を見いだそうとしているんだろうなぁと。

ちなみに自分は IA の PDCA というか、最終的にWebアクセス解析と IA を結びつけられたらいいなぁとこです。

この部分はそのうちこのブログに書いていこうかと。現状では IA 自体は少しずつ認知されてきているものの、まだ評価のプロセスが無いんですよね。この辺がアクセス解析ツールを利用して出来ても良いんじゃないかと思ってます。

IA って画面の中だけの情報操作だけでは無く、フローだったり全体の流れの中で実現されてくるものだと思ってます。

この辺りを評価する部分というのは、やっぱりアクセス解析に近い部分になるんだろうなぁ…というよりはそこでやるべきだと思っているので、そこで実現を是非していきたいと。

以上、最終的に所信表明でした。