Udemy でグーグルアナリティクスの講座を受けた

Udemy でパフォーマンス改善のための Google アナリティクス活用法という講座を受けました。ブログのアクセス解析に Google アナリティクスを使っているので、ちょっとでも見識が深まればいいなぁと軽い気持ちで受けました。

自分の時間を使って講座を受けるのだからと、せっかくなのでメモとして残しておいたテキストを公開します。自分の興味があるところだけざっくりととっているので、このメモ自体はかなり適当ですが、本編は 11 時間程度ありボリューム満点でした。

本業でウェブマーケターをやっている人、目指している人にとってはかなり参考になる講座だと思いました。

講座ページ：https://www.udemy.com/course/google_analytics/

2020 年 7 月 29 日に確認したところ、定価の 75%OFF で\3,750 でした。

Udemy の講座はほとんど低下で売られることはなく、半額から 75%OFF になっていますね。

以下の書き方をしている部分は私的メモです。

私的メモ

私的メモ(重要)

パフォーマンス改善の方法論 (1 時間 15 分)
グーグルアナリティクスを活用するための準備 (1 時間 52 分)
1. Search Console とのリンク
主要指標の定義と意味
データモデルとレポートの使い方(59 分)
主要なレポートの見方・使い方(1 時間 54 分)
ラストクリックモデル以外でチャネルを評価(40 分)
パフォーマンス改善(1 時間 39 分)
効率の良い効果測定と定点観測(1時間13分)
出てきたディメンション

パフォーマンス改善の方法論 (1 時間 15 分)

KGI と KPI を効率よくモニタリング
KGI と KPI の変動要因を特定
KGI と KPI を改善していく

サイトタイプ別に解説

KGI

KGI とは、Key Goal Indicatorのことで、サイト運営の目標
サイトごとに異なるが例えば広告料

KPI

KPI とは、Key Performance Indicatorのことで、KGI に向けた具体的行動

例えば以下、

記事数を増やす
○ 回ツイートする

KPI になる条件

KGIと正の相関がある
定量的に測れる
自分で何とか出来る

メディアサイトだとどうなる

メディアサイトの KGI は広告収益の向上である。

KPI 指標は以下の通りになる。

ユーザ数
訪問頻度
セッション当たり PV 数
1 ページの広告掲載数
広告のクリック率
広告のクリック単価

それぞれに対してどういったことが有効か

SEO
シリーズ記事、メルマガ
ページ送り、関連記事
広告掲載位置、ページデザイン最適化
広告カテゴリの最適化
記事テーマの選定

実際やれるのはSEOとシリーズ記事と記事テーマの選定くらい
4, 5はグーグル任せ
エンジニア向けのものは広告単価が高いが、クリック率が超絶低い

グーグルアナリティクスを活用するための準備 (1 時間 52 分)

重要度を高と中に分け、それぞれ 5 個ずつ、計 10 個紹介されていました。

実際の Google Analytics 画面を用いたハンズオンもあります。

実際に EC サイトを運営されている方はかなり参考になると思います。

私はこのチャプターはほぼがっつり飛ばしました。

Google アドセンスのリンクのやり方や、目標設定の方法も知りたかった…

Search Console とのリンク

便利そうなのでこれだけやりました。

ドメイン取得に AWS の Route-53 を使っているので、以下の記事がとても参考になりました。

【入門版】Google Search Consoleの登録・設定方法&使い方 | Web幹事

Google Search Consoleは、Webサイトの表示回数やクリック数などを見える化する無料ツール。サイトの分析・改善に大きく役立ちます。本記事ではサーチコンソールの登録・設定方法、基本的な使い方、対策したいページの分析方法まで解説します。

プロパティをドメインにすると設定できないので注意してください、以下が参考 URL です。

Google AnalyticsとSearch Console(ドメインプロパティ) の連携ができません - Google 検索セントラルコミュニティ

主要指標の定義と意味

主要指標はプロパティ設定によって変化する。

講座では、1 指標あたり 4 つ程度例を用いている。

ユーザ

ユーザ=ユニークな訪問者

本当の人間の数は推定が難しいので、ブラウザで近似する。(ブラウザ違えば別ユーザ)

別の日に同じユーザが訪問した場合、1 ユーザとしてカウントされる。

セッション

ユーザのひと続きのページ閲覧

時間経過(30 分)、日またぎで別セッション

新規ユーザ

初めて訪問したユーザのセッション

ページビュー数

ページが表示された延べ回数

リロード、同じセッションでもカウント

ユーザあたりのセッション

セッション ÷ ユーザ

平均しか取れない(ユーザ A が 99 セッション、ユーザ B が 1 セッションのとき 50 になる。)

新規セッション率

新規ユーザ ÷ 全セッション

ページ/セッション

ページビュー ÷ 全セッション

平均セッション時間

セッション時間合計 ÷ 全セッション

離脱時間がわからないため、最後に見たページをどのくらい見たかわからない。

1 セッション 1 ページビューの場合 0 分になる。

直帰率

直帰セッション ÷ 全セッション

直帰セッションとは、1 セッション 1 ページビューしかなかったセッションの数。

コンバージョン率

コンバージョン数 ÷ 全セッション

コンバージョン(目標)設定をしている必要がある。

e コマースのコンバージョン率

e コマースコンバージョン数 ÷ 全セッション

e コマーストラッキングをしている必要がある。

データモデルとレポートの使い方(59 分)

データモデルの理解

スコープの大きさが重要

ユーザ > セッション > ページビュー

- あるユーザが 10PV したとき、どのページがどれくらい見られたかという分析はできる。
- しかし、1 つのページビューがあったとき、それより大きいスコープの分析はできない。
- 例えば、1 つのページビューがあったときにはすでにどのユーザのどのセッションか決まっているため、分析にならない

ディメンションと指標の理解

●● 別の ×× 数
ディメンション別の指標

例えば、

ランディングページ別の PV 数
ランディングページ別の新規ユーザ数
ランディングページ別の平均セッション時間

グーグルアナリティクスでは大体以下のような表になっている。

(ディメンション) 例えばランディングページ	指標 1	指標 2	指標 3	…
ページ A	1500	780	486	2130
ページ B	1865	542	121	6560
ページ C	1489	251	104	4230
ページ D	1478	864	789	4210

レポートの使い方

左列のレポートから見たい所(ユーザとか)をクリックする。

実際にグーグルのでもアカウントを紐づけてレポートを見るハンズオンもある。

以下を設定してレポートを見てみる。

カレンダー
表示する行数
並べかえ(指標をクリック、割合だと加重にしたほうがいい)
表 → 各種グラフなど切り替え
セカンダリディメンション
フィルタ・アドバンスフィルタ(検索窓)
ピボット
グラフに表示(要因分析できる)

主要なレポートの見方・使い方(1 時間 54 分)

レポートは 100 個以上ある。しかし、全部を見るわけではない。この章では重要なものを紹介する。

アナリティクスのレポートは階層分けされていて、ホーム、カスタム、リアルタイム、ユーザ、集客、行動コンバージョンがある。

Web 分析に ABC 分析というものがあるが、集客(Acquisition)、行動(Behavior)、コンバージョン(Conversion)が対応している。

ユーザ-ユーザ属性: ユーザの年齢や性別のデータ
ユーザ-地域: 国ごとのデータ、クリックすると州、市区町村も見える
ユーザ-行動-新規とリピーター：新規とリピーター別のデータ、セカンダリでセッション数をかけると何回目の訪問か別に分けれる
ユーザ-モバイル：デバイスカテゴリ別のデータ
集客-全てのトラフィック-チャネル：どこから来たか、検索かメールかソーシャルメディアかキャンペーンか…
集客-AdWords：Google Adwords(グーグル広告)系、どの広告が効果的か
集客-Search Console：Google Search Console を設定、検索クエリが見れる、ランディングページも便利
集客-キャンペーン-全てのキャンペーン：utm_campaign の値
行動-サイトコンテンツ-全てのページ：ホームページ内のどのページが見られているか
行動-サイトコンテンツ-ランディングページ：セッション開始時のページ
行動-サイトの速度-ページ速度：ページが表示されるまでの速さ、表形式で見たほうがいい、速度についての提案も参考
行動-サイト内検索：サイト内検索が使われているか、キーワードは何か
コンバージョン-概要：目標で設定したもの、全ての目標から各目標を見る
コンバージョン-ゴールフロー：目標までの道筋、どこで離脱しているか
コンバージョン-eコマース-概要：e コマース系
コンバージョン-eコマース-商品の販売状況：商品がどれだけ売れたのか

ラストクリックモデル以外でチャネルを評価(40 分)

ほとんどのレポートはラストクリックモデルで評価されているが、他にもモデルがある。

ラストクリック
マルチチャネル
アトリビューション

ラストクリック

複数回のセッションがあった場合、最後のセッションのみがコンバージョンしたとされてしまう。

コンバージョン前の同じユーザのセッションも評価したほうが良い
ダイレクトトラフィックも評価する

ダイレクトトラフィックの例は以下

- ブックマーク
- URL を直接入力
- アプリから訪問

マルチチャネル

コンバージョン発生より前のセッションを評価

起点コンバージョン：初回訪問
アシストコンバージョン：終点コンバージョン以外・重複しない

コンバージョン-マルチチャネルから確認できる。

ルックバックウィンドウでどこまでさかのぼるか設定できる。

アトリビューション

複数回のセッションでコンバージョンしたとき、それぞれのセッションに貢献度を紐づける。

線形、減衰などのモデルが選べる。

パフォーマンス改善(1 時間 39 分)

トラフィックが少ない

コンバージョン率 1%でも目標達成していないとき、トラフィックが少ないとする。

トラフィックが少ないと分析がやりづらいので、増しておくというのもよい。

SEO
SNS
コンテンツ拡充
メールマガジン
広告
シリーズものコンテンツ

直帰率が高い

ベンチマークレポートを確認、ベンチマーク直帰率に比べて 10%以上高ければ直帰率が高い。

ユーザ-ベンチマーク-チャネル、業種や地域、サイズを選んで一番右の直帰率を見る。

直帰率とコンバージョン率の相関を確認する。横軸直帰率で縦軸コンバージョン率の散布図を描く。

ランディングページの種類ごとに施策を打つ。

コンテンツをよくする
スクロールしない範囲に見せる。デバイスごとにも調査
Call to Action、「申し込んでみましょう」、「こちらからダウンロード」みたいな
ページ読み込み速度を早くする

商品詳細ページ到達率が低い

拡張 e コマースレポートで確認する。商品詳細到達率が 50%以下だと改善したほうが良い。

ページ遷移の商品ページ → カートページ → 確認ページのような流れを目標登録しておく。

トップページ改善、人気商品、季節の商品を置く
ナビゲーションを改善、商品フィルタリング機能とか
サイト内検索の改善、検索窓を目立たせ、並べかえ、フィルタ機能強化
リコメンド機能の追加、閲覧数、販売数などで掲載

リコメンドには推薦アルゴリズムを使うとよいかも

参考 URL：

推薦アルゴリズムの今までとこれから from cyberagent

カート投入率が低い

商品によりけりなので、基準は言いづらい。

写真や説明
レビュー、返品ポリシー、送料の記述
接客ツールやチャットボット
カートに入れるボタンのクリエイティブの A/B テスト
送料閾値、送料無料キャンペーン(セールなど)

カート完遂率が低い

商品によりけりなので、基準は言いづらい。

安心感を与える、返品ポリシー、商品記述
ユーザビリティ、フォームの改善、ゲスト購入、ソーシャルログイン、決済バリエーション
カート落ちを考慮、カート落ちしたユーザにリマーケティング、メールを送る

購入単価が低い

ついで買い、合わせ買いを促進する。

カスタムレポートで作成できる。

関連商品の案内、「これを買った人は…」
まとめ買いの促進、「Buy one Get one 50% off」
送料無料になる閾値を設定する

その他

ページの価値でキーとなるページを確認
特集ページ組んだ場合は、特集を見たセッション見てないセッションの価値を比較(アドバンスセグメントを利用)
ページ価値と閲覧開始数で散布図を作る
- ページ価値が高く閲覧開始数が多い → なにもしない
- ページ価値が低く閲覧開始数が多い → ページ価値が高いほうに誘導する
- ページ価値が高く閲覧開始数が少ない →SEO 対策、他ページからリンク
購入個数÷商品詳細訪問数で商品力を解析
ユーザ-ユーザエクスプローラでユーザごとに解析
アドバンスセグメントでシナリオ分析、シーケンスを使う(何して何して何するみたいな)