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Articles tagged with: Site Optimization

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[29 5月 2011 | 選択しない選択肢をつくる はコメントを受け付けていません | ]
選択しない選択肢をつくる

日々、人生は選択の連続。もちろんWebサイトでも選択の連続です。どの商品、どのリンク、これを買うのか?買わないのか?と。

以前にCMで選択肢が多いために選択をしない決定回避の法則なども紹介されていることがありましたが、選択肢をどう考え、どう見せていくかはWebサイトにとって重要です。

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[1 11月 2010 | One Comment | ]
サイト最適化のステップは大きく2つ

サイトの最適化とは言い換えれば「サイトのポテンシャルを最大化すること」です。ポテンシャルの最大化とは、同じ投資で最大の効果を得ることだったり、同じ効果を最低限の投資で行えるようにすることだったりします。

最適化のための改善アプローチとは複雑に考えようと思えば、いくらでも考えられてしまったりもするのです。しかし、それではアクションがしにくくなってしまいます。そこでアプローチを出来るだけ単純に出来るよう<大きく2つ>に分けてみました。

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[28 3月 2010 | 4 Comments | ]
サイト最適化のアプローチ

サイトを最適化していくためには、大きく「問題点の発見する」→「仮説を作る」→「検証する(テスト)」というアプローチをとりながら、徐々によくしていく感じなわけです。

最近のWeb解析の話は、比較的この最初にある「問題点の発見」にフォーカスがされているものの、実際にそのあとの改善アプローチは語られていないことがほとんどだったり。

ということで、非常にざっくりではあるものの、問題点を発見したあとにどんな改善アプローチがあるのかというのをざっくりと図でまとめてみました。

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[29 10月 2008 | 間接的コンテンツの必要性 はコメントを受け付けていません | ]

ストイックにサイトを分析していくと、コマースサイトやリードジェネレーションサイトなどのコンバージョンポイントが明確なサイトの場合、その設定されたコンバージョンポイントを中心に評価をしていくことになってきます。
これ自体はなんの間違いもなく、むしろ、そうすべきことなわけで、「そのページからどのくらいのコンバージョンが生まれたのか?」「コンバージョン率が低いページはどこか?」などを確認しながら最適化をしていくわけです。

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[5 8月 2008 | 増改築されたサイト構造の陰で はコメントを受け付けていません | ]

URL は基本的にサイト構造によって決まってくるわけです。あんまり深く考えずにサイトが出来てしまっていたり、増改築を繰り返したサイトだと結構めちゃくちゃになってることもしばしば。

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。

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[30 4月 2008 | テストを行い最適化を行う。 はコメントを受け付けていません | ]

Web 制作において、クライアント、訪問者の全てを100%満足させられるようなものを作れることはほとんど無かったりします(もしそういう人がいれば NHK に出れるかも)。
ただ、やっぱりサイトとして機能し、目標を達成するには100%に近づけていく努力は必要なわけです。
それを行うためにはテストを行うのが一番なわけです。
ランダムテストが簡単な Web
Web の場合は、来訪者ごとにページを出し分けることが出来ます。リアルの広告や店頭レイアウトに比べて、無作為のランダムテストが非常に行いやすいのが Web のメリットの1つです。
テストを行う場合の大事な条件として、テストで比較する項目以外の要素を出来るだけ同じものとするということがあります。
訪問者の属性も同じです。 A と B を比較するときに、訪問者の属性は出来るだけ同じ条件にしておく必要があります。
この際、非常に有効なのが、無作為摘出によるテストグループの作成です。これはつまり、ランダムでページを振り分ければいいということなんですよね。
つまり、 Web が非常に簡単に出来るわけです。
一番簡単な A / B テスト
テストを行うのに一番簡単なのは、 A / B テストです。要は訪問者に対して、AかBかのどちらかを見せて、その反応率の差を見るというやつですね。
ランダムに出して、その反応率の差を見るのであれば、難しい統計解析などを行う必要もありません。つまり、結果の判定も簡単なんです。
時間をずらす方法
この A / B テストを行うにあたって、最も行いやすいのは、ページを2つ用意して時間をずらして行う方法です。
例えば、5月の第1週は A.html を見せて、第2週は B.html を見せて比較をする方法ですね。これはページを入れ替えるだけなので、非常に簡単に出来ます。
但し、この場合は比較する項目以外の変動要素が非常に大きくなります。第1週の終わりに、ソーシャルブックマークサイトで人気にでもなってしまったら、もうそのテストは意味が無かったと割り切る必要があるでしょう。
また、上記例では1週間としていますがテストを切り替える期間も気を配る必要があります。曜日変動が大きいサイトの場合は、そういった曜日変動を無くすためにも、1週間単位で行うなどの工夫が必要です。
ランダムで表示分けをする方法
テストを行う際は、その場でランダムに表示できることが一番望ましいです。出すクリエイティブをランダムで変えることで、それを比較するわけです。
JavaScript をお手製で行うことも出来ないことは無いですが、インプレッションを取得するのが難しかったりします(全く不可能では無いと思います)。
最近では LPO ツールという名前でこの辺りのテストがしやすくなっているものもありますので、そういったものを活用しても良いかもしれません。
多変量解析テスト
テストの方法として A / B テストが最も分かりやすい方法ですが、多変量解析を利用したテストの方法もあります。
海外では MVT ( Multi-Variate Testing ) と呼ばれ、 LPO ツールではほぼ確実に実装されている機能です。
通常、ページ内の複数の箇所をそれぞれ複数パターンでテストをしてみたいと思った場合、ページの箇所×パターン数分のテストケースを考えなくてはいけなくなります。
しかし、数が多くなればなるほどページを実際に作って行うのは不可能です。そこで、上記のパターンよりも少ない組み合わせでどれが有効かを判定をしようという方法がこの MVT になります。
これは手でやると大変なので、実際にはツールを使った方法でのテストになると思います。
何を比較する?
最終的に比較をしたものを何かしら良い悪いを判断をしなければなりません。この判断する項目はテストの対象によっても変わってきます。
ページの場合
ページの場合は、そのクリエイティブを比較するというよりも、そのページの目的自体をテストするという捕らえ方の方が良いかもしれません。
こういった場合は、ページからのコンバージョン率や離脱率(ランディングページなら直帰率)などがその対象になると思います。
訴求クリエイティブの場合
ページ内の訴求クリエイティブなどのパーツの場合は、ページの目的は同じものの、どちらがその先に進みやすいかということが目的となります。
使っている写真やイラスト、文言などを変更しながらのテストになると思います。この場合はCTRを見ていくのが最も良いと思います。
合わせてコンバージョン率を見ておくのも良いと思います。
UI 変更の場合
コンバージョンフローなどのボタンなどの位置や文言を変更してテストを行う場合もあります。これはユーザビリティの向上が目的ですね。
こういった場合は、そのページからの離脱率とCTRを合わせて見てみると良いと思います。
テストによっては入力画面を分割したり一部を移動したりすることもあると思います。こういった場合は、追加した場所ではなく、移動元に変化がある場合もあるので、一緒に確認をすると良いと思います。
まとめ
UI やクリエイティブのテストであれば全く問題はありませんが、特典を一部の人に提供をしたり、価格を別のものを提供するなどのテストは後で問題が起きやすくなります。
テストを行う際は、こういった問題が起こりそうな内容の場合は避けるか、最終的には提供されなかった側の方にも提供するようにするなど工夫が必要です。
とはいえテストはサイトを最適化していく上で非常に良い方法だと思ってます。
操作している人の気持ちを知りたいのであれば、聞いてみるのが早いのと同じで、良いものを選択していくのもテストを行っていくのが近道だと思うんですよね。

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[13 4月 2008 | 大きな視点で考えること はコメントを受け付けていません | ]

サイトがある程度以上の規模の場合に、ある程度大きい範囲で考えることも必要になる場合もあります。
いくつかのカテゴリに分かれているサイトであれば、それで行うことも良いかと思います。もしくは、第1階層のディレクトリなどで分類するのも良いかと思います。
入口率
このカテゴリごとに分類をした場合に、Web解析ソリューションによってはカテゴリごとの入口数などを知ることが出来るツールがあります。
この入口数をカテゴリの訪問数で割ることで、そのカテゴリに来ている人が外部から直接来訪しているのか、内部のフローで遷移してきているかを知ることが出来ます。
これだけで参考にすることは難しいかもしれませんが、入口率があまり高くなく、訪問数が高い場合は、人気カテゴリであるものの、外部からの引きが弱い可能性が高いということになります。
内部フロー
うまく設計してあるソリューションであればカテゴリごとのフローを見ることができるようになるものもあります。
こういったことを見ることで、どういったカテゴリを見たあとに、どのカテゴリに進んで、その後…という流れを見ることが出来るようになります。
こういったものもうまく利用すれば、全体のナビゲーションの設計に反映させていくことが出来るようになります。
また、どのページが人気かを知ることも大事ですが、人気のカテゴリを知ることでさらなるコンテンツ戦略を行うことが出来るようになると思います。
まとめ
細かく見ていくことで色々なことがわかります。ただ、細かく見すぎることで、部分最適化はされるものの、全体最適化には程遠いものになってしまうこともあります。
ある程度大きい規模のサイトの場合は、このようにサイトをいくつかに分けてみることで、全体の流れを把握し、サイトの構造や戦略の方向性を見つけやすくなるかもしれません。

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[19 10月 2007 | Web STRATEGY vol.12 はコメントを受け付けていません | ]

Web STRATEGY vol.12が発売されました。連載させて頂いている「WEB解析ツールの実践的活用指南」の3回目が掲載されています。
広告費ばかりかけて流入ばかりを増やすよりも、サイト内を最適化することで効率よくコンバージョンに導いていく方が、より良いサイトになると考えています。
そこで、今回はWeb解析ツールを使いながらサイトの悪い部分を見つけ、サイトを最適化へと導く方法について書いてみました。
是非、読んでみてください。

また、感想や要望を頂ければ次回以降に出来るだけ反映していきたいと思いますので、よろしくお願いします。

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[20 8月 2007 | Web STRATEGY vol.11 はコメントを受け付けていません | ]

Web STRATEGY vol.11が発売されました。連載させて頂いている「WEB解析ツールの実践的活用指南」の2回目が掲載されています。
WEB解析というと数字で結果だけを評価しがちですが、今回はWEB解析ツールで得られた数字を基に目標値をたて、どうアプローチをしていくかを考えるためのフレームワークを「緻密などんぶり勘定」として紹介させて頂きました。
是非、読んでみてください。

また、感想や要望を頂ければ次回以降に出来るだけ反映していきたいと思いますので、よろしくお願いします。