先日のCSSniteはnobsatoさんによるIAについてのお話だったわけですが、この中で、最後に思い出したようにお話されていたのが
IAを学ぶのに一番良いのは良く出来た（IBMとか）のサイトマップを手書きしてみること
by nobsato
というもの。
解析ツールをサイトに導入するのは、場合によっては１日で終わったりもします。もちろん、数ヶ月もかかる場合もあります。これはツールによっては、事前の設計が必要だったりするからです。
この導入についても解析ツールが時間がかからないでも無いところなわけですが、もう少し範囲を拡大して考えると、「データを貯める」行為が必要になります。
連載をさせて頂いているWeb StrategyのVol.22が発売されました。
今回は流入の分析をブレイクダウンしていく方法について書かせて頂いています。流入に変化を見つけた際に、どのように流入を捉え、原因を捕捉するかについてです。
以前に勉強会の実施いろいろをしてくださいった みどりかわさん と、ちょっと前にお互いのブログで会話もあった（アクセス解析はユーザビリティの夢を見るか） ほりうちさん のやるPodcasting Message Plantsに参加をしたときのが公開されたので、ここでも紹介させていただきます。
Web解析を知り始めると、「これも知りたい」「あれも取れる！」と色々なデータをわくわくしながら見て回ります。
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。
リファラの情報を分析をする際に、ドメイン単位でまとめる方法があります。ドメイン別にまとめる方法も、サブドメインを切り落としてドメインでまとめるツールもあれば、サブドメインを含めてドメインでまとめる場合もあったり。
サブドメインを切り落としてしまう方法の場合、これはこれで、大きくとらえる時は非常に良いのですが、場合によって非常に大きなドメインからの流入の場合は、その情報だけでは捕捉できない場合もあります。
なんとなく流入について考えていたところ、サイト流入について語られる場合にとある１つだけで語られることが多いなぁと。
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。