アクセス解析とは？Web改善に必要なアクセス解析のやり方、おすすめツール

最終更新日：2024/05/16

アクセス解析とは、自社のWebサイトに訪れたユーザーの行動ログを分析することです。

「Webサイトを作ってみたけれど、どのアクセス解析ツールを使ったらいいだろう？」
「Webサイトを評価したいけど、アクセス解析ツールをどのように活用していいかわからない…」
とお悩みの方は多いのではないでしょうか？

実際、自社のWebサイトを運用している場合、すでにアクセス解析を導入している企業は多いかもしれません。一方で、アクセス解析によって自社サイトの課題を洗い出し、Webサイト改善に活かせているケースは、まだまだ少ないのが現状です。

本記事では、アクセス解析の基本知識や主要な指標について解説し、デジタルマーケティングにおいて近年ますます重要性が高まっている「アクセス解析」について徹底解説します。基礎知識からおすすめのツールまで幅広くご紹介していますので、ぜひマーケティング施策やWebサイト改善にお役立てください。

CMS「BlueMonkey」を開発・提供しているクラウドサーカスは、ホームページ制作時のアクセス解析はもちろん、運用サポート、リード獲得支援まで、ワンストップでサービスを提供しています。ご興味のある方は、ぜひ資料をご覧ください。

資料のダウンロードはこちらから

アクセス解析とは

アクセス解析とは、Webサイトに訪問したユーザーの行動や属性を分析することです。サイト内でより成果をあげるために、自社サイトの課題を見つけて、サイトを改善する目的でおこないます。

アクセス解析でわかるのは、ユーザーがどこからアクセスしているか、どのような検索キーワードで検索してきたか、サイト内でどのように移動したか、といったユーザーの行動データです。これらのデータから、ユーザーの属性を特定して行動分析をすることで、サイトの課題や改善ポイントを見つけることができます。

またアクセス解析で用いられるユーザーの属性には、性別、年齢、興味関心、地域などさまざまな指標があります。これを用いて、自社サイトにどのようなユーザーが、どのような環境下でアクセスしているか可視化することが可能です。

アクセス解析の目的

アクセス解析の目的は、Webサイトを通したマーケティング施策の成果をあげること、そのためにWebサイトを改善することにあります。具体的には、あるキャンペーン企画へのアクセス数を増やしたり、お問い合わせや購入といったコンバージョン（CV）を増やすことです。

たとえばアクセス解析を通して、アクセス数に対して離脱率が高いページがあることがわかれば、ユーザーニーズを正しく汲めていない、デザインや動線がわかりにくい、といった改善点を想定できます。

また、人気のあるコンテンツや、逆に閲覧されていないコンテンツを研究することで、コンバージョンを増やすための施策改善にも反映できるでしょう。

アクセス解析をするとできること

アクセス解析の印象は、ざっくりと「Webサイトのアクセス数を知るためのツール」と認識している方も多いのではないでしょうか。しかしアクセス数が増えたから満足して終わり、という使い道では本来の力を発揮することはできません。

アクセス解析をおこなう目的は、Webサイトの課題を見つけて改善することで、施策の効果を上げることにあります。実際にアクセス解析では、どこのページからアクセスしてきたのか、特定のページから特定のページへどのくらいのユーザーが移動しているか、といったユーザー行動を細かく分析することができ、Web改善に役立てることが可能です。

ここでは、アクセス解析をすると実現できることを4つご紹介します。

自社サイトの現状把握

アクセス解析をおこなうことで、自社サイトの現状を把握することができます。訪問ユーザーの数やユーザーの行動ログを通して、自社サイトのどんなところが強みでどんなところに課題があるかを明らかにし、具体的な改善策を導き出しましょう。

たとえば、解析結果から

特定ページでの訪問ユーザーが急減した
特定地域のアクセスが異常に多い
特定チャネルからLPへの流入がほぼない
特定キャンペーンの反応が低い
特定検索キーワードでの流入が低下
特定デバイスからのアクセスが急増

といった情報をつかんだら、要因が特定できるはずです。

実際にWebサイト改善を検討する際は、PV数やセッション数だけでなく、コンバージョンに貢献するページを具体的に把握しておくことも大切になります。

ユーザー像の可視化

アクセス解析をおこなうことで、どのようなユーザーが自社サイトにおとずれているのか、といった人物像を可視化できます。どのような属性をもつユーザーが、どのような環境・経路で自社サイトにたどりつき、コンバージョンに至るのかを具体的に把握できれば、集客力向上につながるでしょう。

アクセス解析をもとにユーザーの特徴を可視化するためには、ユーザーの行動ログや属性、技術環境データを活用します。そのなかで、たとえば

Aというコンテンツを見たユーザーは、Bという製品を購入しやすい
あるSNSから流入したユーザーは、ある特定のコンテンツをシェアしやすい

といったユーザーの特定の行動を洗い出すことで、最適な改善策を提案できるようになります。

また、新規と既存、会員と非会員などの行動データ比較、特定のコンテンツ・キャンペーンの効果計測、性別・年齢といったさまざまな属性データをもとにターゲットユーザーの特徴を明らかにすれば、的を絞ったプロモーションが可能になります。

ユーザー行動を把握

アクセス解析によって収集できるデバイスやOSといった技術環境データによって、ユーザーがどのような環境で自社サイトを利用しているのかを理解し、ユーザーエクスペリエンスを最適化することもできます。

実際に、Webサイト内でコンバージョンに至ったユーザーをピックアップし、行動やニーズをログから把握し、パターンを分析しましょう。コンバージョン率が低いポイント、ユーザーが最も離脱するポイントで改善施策をすることで、より効果的なターゲティングが可能になります。

施策の効果測定

実際に、Webサイトでの施策の効果がどのくらいあるか、目視で測定するのはむずかしいものです。アクセス解析を活用すれば、Webサイトで施策を実施したときにどのような効果があって、どこを改善する必要があるかを計測できます。

具体例として、以下のような目標があったとします。

特定のページのアクセス数を増やす
特定のコンテンツのクリック率を向上させる
コンバージョン率を上げる

これに対して、アクセス解析を通じて、施策を実施したあとどのような影響があったか、それぞれの指標におけるデータを収集します。

目標と実績を比較すれば、どれだけ目標に近づけたかを判断できます。逆に、もし効果を得られていない場合は要因を特定していきます。たとえば、

閲覧数が増えない場合は、コンテンツの質やSEO
クリック率が低い場合は、ターゲティングの精度や、広告のクオリティ

をそれぞれ見直す必要があるかもしれません。

このように、目標設定、施策実施、数値の見直しをして施策に反映させるPDCAサイクルを回すことで、集客力を高めていくことができます。

モニタリング

モニタリングとは、Webサイトを運営するうえでの指標・目標に対する進捗状況を定期的に観測すること。アクセス解析を使ってデータを取得することで、リアルタイムなモニタリングも可能になります。

たとえば自社サイトにおける「週間新規ユーザー数」の目標を1,000人とした場合、翌週になってから結果を振り返るのではなく、仮に週のなかばで「新規ユーザー数が500人に届いていない」ということがわかれば、目標達成に向けて追加の施策を立てることができます。

Webサイトの成果を最大化するためには、目標までの途中経過を観測することで、必要に応じて迅速に対策を講じる必要があるでしょう。そのためには、アクセス解析による継続的なモニタリングが重要です。

アクセス解析をするうえで知っておきたい専門用語

アクセス解析をおこなううえではさまざまな指標が用いられますが、どの指標を使うかはサイトの特性や目標によっても変わります。ここでは、アクセス解析を使う際に知っておきたい専門用語を網羅して解説します。

セッション数

セッション数とは、ユーザーがWebサイトを訪れた回数を示す数値です。セッション数の計測には、一般的に以下の3つのルールが適用されます。

時間経過による新規セッション：ユーザーがWebサイトを訪れてから30分以上経過すると、新たなセッションとしてカウントされる。30分以上活動のない状態が続くと、次に行動した時点で新しいセッションが開始する。
日付の変更による新規セッション：日付が変わるごとにセッションがリセットされる。同一訪問内でも、午前0時をまたいで別のページに移動すると、新しいセッションとしてカウントされる。
さまざまな経路からのアクセス：ユーザーが異なる参照元（別のWebサイト、検索エンジンなど）から訪問があると、新しいセッションとしてカウントされる。

セッション数が少ない場合、ユーザーの回遊促進に課題があると考えられます。ユーザーがサイト内での行動を継続せずに離脱してしまう可能性が高いことを示唆しているからです。ユーザーエンゲージメントの向上やコンテンツの改善を通じて、セッション数を増やすための取り組みが重要になるでしょう。

ページビュー数（PV）

ページビュー数（PV）とは、ユーザーがある特定のWebページを表示した総数のことです。ひとりのユーザーがページにアクセスするたびに、1つのPVとしてカウントします。ページビュー数は、ページごとやコンテンツごとの閲覧頻度や人気度合いを把握するのに貢献します。

たとえば、ひとりのユーザーが自社サイト内の5つの記事ページにアクセスした場合、PV数は「5」となります。同様に、5人の異なるユーザーが同じページに1回ずつアクセスした場合でも、PV数は同じく5となります。

ユニークユーザー数（UU）

ユニークユーザー数（UU）とは、Webサイトにアクセスしたユーザー数のことです。同じユーザーによる複数回のアクセスはカウントされず、あるユーザーが1日に複数回Webサイトを訪れたとしても、そのユーザーはユニークユーザー数1人に数えられます。

自社サイトがアプローチできているユーザー数を把握する際には、PV数よりもUU数が有用です。実際に存在するユーザーの数を示すため、特定の期間において、サイトへ訪れるユーザーの広範な層を把握するのに役立ちます。

ただし、同じユーザーが異なるデバイスでアクセスした場合、デバイスごとに別々のユニークユーザーとして数えられる点には注意が必要です。

ページ／セッション

ページ／セッションとは、1回のセッション中に、ユーザーが平均何ページを閲覧したかを示す指標のことです。セッションごとのページビュー数の平均値を表します。たとえば、ページ／セッションの値が「5」の場合、1つのセッション中に平均して5ページのページを閲覧したことになります。

ページ／セッションは、サイト内の回遊性と直結しており、ユーザーの行動パターンを把握するのに役立ちます。より多くのページを閲覧してもらう目的のWebサイトでは、とくに重要視すべき数値です。

また関連してよく使われる平均セッション時間とは、1つのセッション中、ユーザーがWebサイト内に滞在している平均時間を意味する言葉です。ユーザーが長時間滞在しているほど、Webサイトのコンテンツやユーザーエクスペリエンスが魅力的であると見なされます。

ランディングページ（LP）

ランディングページ（LP）とは、Webサイトにアクセスしたユーザーが、セッションの中で最初に訪れるページを指します。このページは、ユーザーがサイトに到達する最初の接点となるため、重要な役割を果たします。

一方広告業界で、ランディングページは特定のキャンペーンでアクションを促すためのページとして使われることもあります。ここでのランディングページは、「お問い合わせ」「注文」といった特定の行動に対するユーザーの反応を最大化するために設計された縦長1ページのサイトです。

アクセス解析の文脈では、ランディングページは前者の意味で用いられます。Webサイト全体において、最初のアクセスポイントとしてユーザーに提供されるページを分析することで、ユーザーの最初の行動やサイトへの最初の接触点を理解し、改善に役立てることができます。

コンバージョン（CV）・コンバージョンレート（CVR）

コンバージョン（CV）は、Webサイトにアクセスしたユーザーが、設定した目標を達成することを指します。例えば、お問い合わせや資料請求、予約、見積もり依頼、商品購入などがコンバージョンに当たります。

ケースによってはコンバージョンだけでなく、中間目標として「マイクロコンバージョン」を設定することもあります。

コンバージョンレート（CVR）は、Webサイトに訪れたユーザーがコンバージョンに至った割合を示す数値です。こちらは「コンバージョン数÷セッション数」の算式で求めることができます。

CVRは、Webサイトを評価する上で重要な指標の一つです。CVRが高いほど、サイト設計やコンテンツが効果的であり、ユーザーがコンバージョンしやすい状態にあるといえるでしょう。また業界の市場規模などで流入数を増やすことができない場合などは、CVRがさらに重要なポイントとなります。

直帰率

直帰とは、サイトに訪れたユーザーが、最初の1ページだけ見てサイトから離脱すること。直帰率とは「1ページ目しか閲覧していないセッションの割合」を示す数値です。直帰率は、直帰したセッション数を、すべてのセッション数で割る計算式で算出されます。

ただし直帰率は、「ユーザーが目的を達成し満足してすぐにサイトを離脱するケース」があったり、自社の業界やサイトの種類・流入元によって数値に差があったりと、一定の基準で測ることがむずかしい項目です。

直帰率が高い場合、コンテンツ内容がユーザーニーズに合致しているか、ページの表示速度は遅くないか確認しましょう。ほかのページと比べて著しく数値が異なるページ、直近で急に直帰率が下がっているページ、ページ内の情報量に対して離脱が早すぎる場合などは見直すことで改善が見込めるはずです。

回遊率

回遊率とは、1回のセッションのうちに、ユーザーが同じサイト内の他ページを閲覧する割合を示します。回遊率は「ページビュー数÷セッション数」で計算でき、特定のページからほかのページに移動する際に発生する「ページビュー」の連続で表されます。

回遊率が低い場合は、サイト内ナビゲーションの効果やユーザーエクスペリエンスを再評価しましょう。一般的に、回遊率が高いページは、ユーザーが関心を持つコンテンツであり、閲覧しやすい動線が提供されている可能性が高いです。

離脱率

離脱とは、サイトにおとずれたユーザーがブラウザを閉じたりほかのサイトに移動することで、サイトから離れることです。離脱率とは、サイトから離脱したユーザーが、特定のページでどのくらい発生したかを示す数値です。

離脱率の求め方は「離脱したセッション数 ÷ すべてのページビュー数」となり、特に、コンバージョンポイントやその直前のページでの離脱率は、改善のポイントとして注目され、コンバージョン率の向上に寄与する可能性があります。

直帰率は、ある特定のページでセッションが始まり、そのページのみを閲覧した後にサイトから離れたセッションの割合を示します。一方、離脱率は特定のページでセッションが終了した場合の割合を示します。

アクセス解析ツールの種類

アクセス解析ツールには大きく分けて3つの種類があります。
1.サーバーログ型
2. Webビーコン型
3.パケットキャプチャリング型
ここではそれぞれの特徴について解説していきます。

サーバーログ型

サーバーログ型は、Webサーバーに記録されているアクセスログファイルを分析する方法です。サーバー側がデータを収集し、Webサイトへのアクセスや、サイト上での行動を追跡します。

サーバーログには非常に詳細な情報が含まれているため、ウェブサイトのアクセスに関する包括的な洞察が得られます。サーバーがサイトに訪れるユーザーのリクエストやアクセス情報を記録するため、コードなどを埋め込む必要はありません。サイトの利用状況やトレンドを把握し、必要に応じてサイトの改善や最適化を行うことができます。

一方で、データ量が多くなる程サーバーに負担がかかることから、1日に1回までの更新となることがほとんどです。

Webビーコン型

Webビーコン型では、HTML内に「JavaScript」タグを埋め込んで、ユーザーの行動や、サイトのパフォーマンスに関するデータを収集します。Google Analyticsが使用している方法でもあり、アクセス解析のなかでも主流のタイプといえます。

WebビーコンはページのHTMLコード内に挿入され、ユーザーがそのページにアクセスすると、ブラウザからサーバーに対して情報を送信します。この情報には、ページの訪問日時、ユーザーのIPアドレス、使用されたブラウザやデバイスの情報、ページ内での行動などが含まれており、Webサイトのトラフィックやユーザーの行動パターンを把握するために使用されます。

パケットキャプチャリング型

パケットキャプチャリング型では、ネットワーク上を流れるデータパケット（通信データの塊）をキャプチャして取得し、その内容を解析します。

Webサーバーに流れるトラフィックを、専用のソフトウェアやツールを使用してキャプチャ（取得）します。このときネットワーク上の全ての通信データがキャプチャされるため、通信内容やプロトコル、送受信元・宛先などの情報、ネットワーク上での通信パターンやトラフィックの流れ、通信内容なども把握することが可能です。

メリットとして、ネットワーク上の全ての通信データをキャプチャできるため、ネットワークの問題やセキュリティ上のリスクを特定し、詳細な分析が可能であることがあげられます。一方で、大量のデータを処理する必要があり、高度な技術やネットワーク知識が必要とされる場合があります。

アクセス解析の事前準備

アクセス解析ツールを導入して、ただ数字を眺めているだけでは成果につなげることはむずかしいでしょう。アクセス解析を正しくサイト改善につなげるには、事前に準備しておくべき6つのことがあります。

1.自社サイトの構造を理解

アクセス解析をおこなうサイトが、どのような構造になっているかを理解しましょう。またユーザーにとってほしい行動を起点にサイトの構造を把握しておくことで、課題を明確にできます。

BtoB企業のWebサイトの場合、たとえば以下のようなページがあると思います。

製品・サービスの概要ページ
個別の製品・サービス詳細ページ
問い合わせページ
見積もり依頼ページ
資料請求完了ページ

アクセス解析によってこれらのページ間リンクの遷移や離脱を可視化することで、どのような課題があるか発見しやすくなります。どこで離脱している、どこのリンクボタンがクリックされていない、といった課題は、そのままサイト改善のポイントに反映できます。

具体的には、ユーザーがサイト内を簡単に移動できるようなナビゲーション、適切なカテゴリー設定や、メニューの配置、ページ間のリンク構造などを見直してみましょう。

2.全体のアクセス数を把握

Webサイトの全体的なアクセス数を把握しましょう。日ごとに数字を追うのではなく、解析したい期間を選択し、日別、週別、月別に分けて把握することが重要です。

たとえばGoogleアナリティクスを利用する場合を例にとって説明します。

「ユーザー」→「概要」セクション：期間を月別・週別・日別に設定しておくことで、把握したい期間内のセッション数や新規ユーザー数を確認できます。
「行動」→「概要」セクション：ページビュー数を確認できます。
「コンバージョン」→「目標」セクション：設定した目標に対するコンバージョン数を確認でき、購入やお問い合わせなどのアクションがどれだけ達成されたかを把握できます。

このように期間ごとの数値を比較することで、数値の急な増減やトレンドの変化に注視できます。必要に応じて、対策を講じましょう。

3.KGI（最終目標）を設定

自社サイトの全体像や現状が確認できたら、Webサイトによってどのような成果を出したいのか、目的に合わせた「KGI（Key Goal Indicator／最重要指標）」を設定しましょう。

売上の増加、利益率の向上、顧客獲得数の増加などはKGIとして最も多く用いられる指標ですが、業界の特性などによって変わってくる部分です。以下は業界やサイトの種類ごとの一例です。

ECサイトの場合：コンバージョン率・平均注文額・リピート率など
BtoB企業の場合：リード数・デモンストレーション予約数・受注率など
SaaS企業の場合：利用率・チャーンレート・顧客満足度など
メディアサイトの場合：ページビュー数・平均滞在時間・SNSシェア数など

最終的なゴールが決まることで、アクセス解析上でどの数値に注目するとよいかといった活用法もさらに明確になります。

4.KPI（中間目標）を設定

大きな目標であるKGIを設定できたら、KGIの達成に向けて「KPI（Key Performance Indicator／中間目標）」を設定します。

たとえばKGIが「コンバージョン数の増加」であれば、達成に向けて重要なKPIには、コンバージョン率、セッション数や平均セッション時間、CTR（クリックスルーレート）などが設定されることが多いです。

KPIは最終目標を達成するためのステップであり、重要なのは具体的な数値目標を設定して進捗をモニタリングすることです。ビジネスの成果を定量的に評価することで、より効果のある戦略を策定し、サイト改善することが可能となります。

5.コンバージョンにつながるユーザー情報を把握

つぎは、サイトに訪れるユーザー層を流入経路の観点で理解し、コンバージョンにつながるパターンを特定しましょう。

パターンを特定するには、コンバージョンに多くつながっているユーザーの年齢・性別・地域などといった属性と、興味・関心の分野を把握します。コンバージョンに至ったユーザーがサイト上でどのような行動を取っているかを分析し、どのような流入経路を通じてサイトに訪れているか、どのようなページをよく閲覧しているかといったポイントを確認しておきます。

6.コンバージョンにつながるページ情報を把握

コンバージョンにつながるユーザー情報が見えてきたら、コンバージョンの多いページを把握しましょう。

まずはどのページが重要なコンバージョンポイントであるかを明確にします。よくコンバージョンポイントとなるのは、購入完了ページやお問い合わせフォームの入力完了ページなどです。行動ログを活用して、どのページからどのページに遷移しているかも確認しましょう。

また流入経路ごとにコンバージョン率を確認し、数値の高い経路に予算を投下することで成果を増やす方法もあります。さらにデバイスごとにコンバージョン率を確認して、デバイスごとのユーザーインターフェースを最適化するのも有効でしょう。

このようにコンバージョンするユーザーが経由しているページや、ランディングの多いページ、アクセス数が多いページなどを分析することで、短い期間でも大きく成果を出せる改善施策を実施できます。

アクセス解析の進め方4ステップ

事前準備ができたら、Webサイトをよりよく改善するために、アクセス解析をどのように活用していくかを4ステップでお伝えします。

1.正しく計測がおこなえるかをチェック

まずは自社が使っているツールで計測が正しくおこなえるかを確かめます。

たとえばGoogleアナリティクスであれば、トラッキングコードが正しく設置されているか、不正アクセスや社内アクセスなどの不要なトラフィックが含まれていないか、セグメントの設定が正しくできているか、といったポイントを確認します。

また、ページビューやセッションの数が、妥当な数値であるかも見ておきましょう。GoogleアナリティクスのようなWebビーコン型の解析では、誤ってタグを重複して埋め込んでいることで二重測定が起こることもあります。とくに担当者が代わるときなどは、ある期間から極端に低すぎる・高すぎる、というように数値が変化する場合には注意が必要です。

Googleアナリティクスでの二重計測は、GoogleChromeの拡張機能「Tag Assistant」を利用して、トラッキングコードが重複していないか確認してみましょう。

さらにコンバージョンに関連の深い、特定のボタンクリック・フォーム送信ボタンなどの重要なアクションについて、適切に追跡されているかを確認するのも大切なポイントです。専門的な知識がなく不安だという方は、マーケティング支援会社に依頼するのもひとつの手です。

2.仮説を立てて検証する

仮説を立てて検証するという考え方は、アクセス解析をWebサイト改善に活用するうえで非常に重要です。仮説を立てることは、課題や改善点を明確にするうえでも役立つからです。以下は、仮説と検証の一例です。

顧客獲得がうまくいっていない場合：「ターゲットに対する発信が適切ではない」と仮説を立て、顧客のニーズや課題をより深く理解する方法を探ったり、発信するメッセージをカスタマイズしたりすることで成果が改善されるか検証する。
サイト上でのコンバージョン率が低い場合：「コンテンツやそれを通したユーザー体験が不十分であり、ユーザーが求める情報を提供できていない」と仮説を立て、コンテンツやナビゲーションを改善することでコンバージョン率が向上するか検証する。

自社が抱える課題に対して仮説を立て、実証的なアプローチで解決策を検証することは、同時に組織全体のビジネス成長にも寄与するのです。

3.アクセス解析をしてみよう

ここまで準備ができたら、次は実際にアクセス解析をやってみましょう。ここではBtoB企業を例にとって進めていきます。

まず以下のように仮説を立てたとします。

仮説：無料トライアルの申し込み手続きが中断されている

ここで、アクセス解析ツールを使い、フォームへのアクセス数・離脱率・コンバージョン率・フォーム入力にかかる時間といった指標を評価してみると、次のようなユーザー行動が見えてきます。

1.無料トライアルの申し込みページへのアクセス数は一定数あるが、実際に申し込みが完了している数は少ない
2.無料トライアルの申し込みフォームが表示されると、アクセス数が急激に減少する
3.申し込みフォームの入力画面で、アクセス数が減少し、離脱率が高い

これは一例ですが、多くのサイト施策では、以上のようにデータを分析できます。

4.サイト改善を実施検証

さきほどの分析結果からは、無料トライアルの申し込みページにはアクセスがあるものの、申し込みフォームの入力画面でアクセス数が急激に減少し、離脱率が高いことが分かります。

つまり、その直前まで関心を持ってページにおとずれたユーザーが、申し込みフォームを見ると興味を失って申し込みを断念しており、申し込みフォームに問題がある可能性が考えられます。たとえば、フォームの入力項目が多すぎたり、セキュリティやプライバシーに関する不安が生じたり、といったことです。

この結果を受けて、フォームのデザインやユーザーエクスペリエンスを改善し、より使いやすく安全な方法を提供することで、無料トライアルの申し込み率を向上させることができるかを検証します。

このように、仮説と検証のサイクルを繰り返すことで、アクセス解析の効果を真に活用することができるのです。

アクセス解析で失敗しない4つのポイント

アクセス解析をするうえでおさえておくべきポイントを4つお伝えします。

外部環境からの影響に対応する

アクセス解析によってサイト内に課題を発見し改善することはもちろん大切ですが、外部環境の変化が作用することも考慮しておきましょう。

たとえば流入元である検索エンジンのアルゴリズム変更があると、Webサイトの検索順位やアクセス数に大きく影響を与える可能性があります。定期的に検索エンジンのアップデートを確認し、サイトのアクセス変動をチェックしましょう。

また競合他社のWebサイトやマーケティング戦略の変化によって、自社のアクセスやコンバージョンに影響を与える場合、競合分析も必要になるはずです。またプロモーションやキャンペーンのみならず、季節性やトレンドによって、ユーザーの行動パターンや関心事が変化することも考慮する必要があります。

外部からの影響を念頭に置いてアクセス解析を行うことで、市場における変化に柔軟に対応することも必要です。

分析レポートを共有する

アクセス解析の分析レポートは、担当者や担当部署だけで抱え込まずに、まわりの部署とも積極的に共有しましょう。

Webサイト改善の方向性を見出すためのデータ共有には、分かりやすさが重要です。技術的な専門用語を避け、わかりやすい言葉で結果を説明したり、グラフやチャートを活用して視覚的に分かりやすく示したりすることで、担当部署外でも共有することが大切です。

また共有したレポートに対するフィードバックや意見を促し、組織全体で改善に向けて議論することで、チームメンバーのみならず周辺部署の視点を取り入れ、よりよい改善策を創出できるはずです。分析レポートの定期的なレビューを、あらかじめスケジュールに組み込むことで、Webサイトのパフォーマンスを継続的に向上することができます。

過去データと比較してモニタリングする

アクセス解析をおこなう際の重要なポイントとして、得られたデータを、過去のデータと比較しモニタリングしていくことがあります。現在の数値を見るだけでなく、過去のデータと比較することで、アクセス解析で得られるデータを最大限に活用することが可能です。

たとえば過去の月間アクセス数やコンバージョン数の推移を分析し、Webサイトの成長や変化の傾向を特定することで、今後の方針を決めるうえでの検討材料にもなるでしょう。

またキャンペーンなどの施策を実施した際に、アクセス数やコンバージョン数がどのように変化したかを過去データと比較することで、施策の効果を客観的に評価することができます。

数値の変化がどのような要因で起こったかを考察することで、Webサイトの改善やマーケティング施策全体を検討するうえで有益なヒントとなるはずです。

ユーザー視点で考察する

アクセス解析をおこなううえで最も重要なポイントのひとつは、ユーザー視点でデータを取り扱うことです。Webサイトを利用するユーザーがどのような体験をしているのかを知り、ユーザーの立場でデータを分析をしてみましょう。

たとえばユーザーがサイト内でどのような行動を取っているのかを知るために、検索ワードやページの遷移、クリックのパターンを分析することで、ユーザーの関心ごとやニーズを理解しやすくなります。

また、コンバージョンにつながるボタンがクリックされない理由は、ユーザーがサイトを利用する際の体験にあるかもしれません。ユーザーエクスペリエンスに影響を及ぼす、ページの読み込み速度やレイアウト、ナビゲーションなどを確認するとともに、ユーザーアンケートなどによって実際の声や反応といったデータを集めていくことも必要です。

無料ツールあり！アクセス解析ツール

アクセス解析ツールとしてポピュラーな「Googleアナリティクス」をはじめ、無料ツールを含めた便利なアクセス解析ツールをご紹介します。

Googleアナリティクス

https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/analytics/

Googleアナリティクスは、無料のアクセス解析ツールで、その名の通りGoogleが提供しています。無料で使えるツールながら幅広いデータを解析できる高機能なツールで、多くの企業で活用されていることから多くのノウハウもシェアされており、まず手始めにアクセス解析をしてみたいという方にもおすすめのツールです。

登録するとアカウントに紐づいたトラッキングコードが付与され、このコードをサイトのHTML内に埋め込むことで、流入経路・ユーザーの属性・ユーザーの行動・コンバージョンそれぞれのデータの計測をすることが可能です。のちほどGoogleアナリティクスの利用の仕方についても解説していきます。

Google Search Console

https://search.google.com/search-console/about?hl=ja

Googleサーチコンソールは、ウェブサイトの検索エンジンに関するデータを提供するツールです。主にユーザーがサイトにアクセスする前のデータ、検索クエリや表示順位、クリック数、表示回数などのデータを解析することができ、Webサイトの検索エンジンでのパフォーマンス分析に役立ちます。

さきほどご紹介したGoogleアナリティクスは、サイト全体のアクセス解析を行うためのツールになるため、両方のツールを組み合わせて使用することで、Webサイトのパフォーマンスを包括的に把握できます。

User Heat

https://userheat.com/

User Heat（ユーザーヒート）とは、ユーザーがWebサイトのどの部分に関心を持っているのかを把握できる、ヒートマップツールです。月間30万PVまでは無料で利用でき、クリックはもちろん、マウスの動きやどこが熟読されているか、どこで離脱しているかといったエリアを色に置き換えて視覚的に表示します。

通常のアクセス解析が、データを数値で表示するのと異なり、User Heatでは温度を表すサーモグラフィーのように、ユーザーがよく見ている部分を直感的に示唆。たとえばコンバージョンに至る前にユーザーが閲覧を終了している部分を把握することで、サイト改善に活かすことができます。サイトのHTMLに解析用JavaScriptを埋め込むことで簡単に利用できます。

Similar Web

https://www.similarweb.com/ja/

イスラエル発のSimilar web（シミラーウェブ）は、URLを入力したサイトのアクセス概要を得られるツールです。世界中のWebサイトから、独自クローラーで月間約10億ページから情報収集しているのが特徴です。

無料版では、アクセス数や訪問前後のサイト、エンゲージメント、トラフィックソース、ソーシャルトラフィックなどを知ることができます。ユーザー登録をすれば利用可能で、Googleの拡張機能でブラウザにインストールすれば、競合サイトに訪問してワンクリックで解析ができるようになります。

忍者アクセス解析

https://www.ninja.co.jp/analyze/

忍者アクセス解析は、無料で使えるアクセス解析ツールで、指定のソースコードを設置するだけで気軽に使えます。同ツールを提供するのは忍者ツールズ株式会社で、PCだけでなくモバイル端末からのアクセスにもすべてリアルタイムで対応しており、ログも最大4ヶ月分保存が可能です。

自社サイトのアクセスは、ユーザーひとりひとりのログが確認でき、また不正アクセスを監視したり、競合サイトの概要を確認したりもできます。SEO対策のような本格的な機能はないものの、新規ユーザー・リピーターを識別してアクセス数を把握できるため、改善ポイントを見極めるのに大いに役立つでしょう。

FC2アクセス解析

https://analyzer.fc2.com/

FC2アクセス解析は、シンプルな操作感で、すべての機能を無料で使えるアクセス解析ツールです。こちらもHTMLタグを貼り付けることで、8秒で消えるバナーが設置され、こちらのバナーは業界最小サイズとなっています。

シンプルにアクセス数を知りたい場合にもぴったりですが、ページ内でどこがクリックされたかわかる「クリック解析」、人気キーワードの解析結果がわかる「ソーシャル解析」といった多彩な機能も搭載されており、SEO対策をするうえでも有用です。

SNS用アクセス解析のおすすめツール

近年はSNSを通じたプロモーションも広く一般に浸透したことから、SNS専用のアクセス解析ツールも精度を上げています。ここではTwitter（現X）、YouTubeのアナリティクスツールをご紹介します。

Twitterアナリティクス

Twitter アナリティクス（Twitter Analytics）は、Twitter（現X）での自分の投稿に対する反響を分析できるツールです。自分のツイートが見られている数、いいねの数や、フォロワー数の増減などのデータを無料で分析できます。Twitter（現X）のアカウントがあれば、誰でも無料で利用することができます。

Twitter アナリティクスでは、動画アクティビティの管理や月ごとの統計データ、より多くの反応を得るツイートの傾向などを分析することもできます。Twitterを活用したキャンペーンやプロモーションを実施する際にもパフォーマンスを計測できるため、Twitter（現X）を活用したコンテンツ戦略の精度を高めるのに有用です。

YouTubeアナリティクス

YouTubeアナリティクスでは、自身のチャンネルで投稿した動画の総再生回数、視聴者数や人気の動画、どのような属性のユーザーが動画を見ているのかを分析できます。

無料のYouTubeアカウントを作成すれば、だれでも利用することができるツールです。視聴ユーザーが、どのように動画にたどり着いたか、またどのようなパターンでチャンネル登録・解除されているかといった行動データを見ることもできます。

YouTubeアナリティクスを活用すれば、データに基づいた客観的な判断ができ、より効果的なYouTubeチャンネルの運営が可能となります。

まずは無料でアクセス解析！Googleアナリティクス

無料ながら高機能なアクセス解析ツール「Googleアナリティクス」を使って、アクセス解析をしてみましょう。ここでは、3つのステップで使い方について解説します。

1.Googleアカウントを作成する

まずはGoogleでアカウントを作成しましょう。すでにアカウントを持っている場合は手順2に進んでください。

Googleアカウント作成はこちら

2.Googleアナリティクスのアカウントを開設する

次に、Googleアナリティクスのアカウントを開設していきます。

アクセス解析したいURLと、ストリーム名（Webサイトの名前）を入力してストリームを作成すると、Googleアナリティクスのアカウント登録が完了です。

Googleアナリティクス利用はこちら

3.トラッキングコードを設置する

Googleアナリティクスに解析したいURLを登録したら、トラッキングコードをWebサイトのHTMLに埋め込みます。Webサイトへアクセスがあったとき、このコードが読み込まれることで、アクセス解析に反映されるようになります。

このトラッキングコードは、Webサイトの運営担当者が交代したり、サイトリニューアルをしたときなどに削除・重複してしまうことが往々にして起こります。このようなときには必ずトラッキングコードを確認するようにしましょう。

MAツールでもアクセス解析できる！

マーケティングオートメーション（MA）ツールは、顧客の行動やデータを把握し、分析するための機能があり、多くはアクセス解析機能が標準搭載されています。

たとえばメルマガ配信であれば、「何通のメールが開封されているか」「特定の顧客がメールを開封しリンクをクリックしているか」「メルマガ経由のコンバージョン率はどのくらいか」といったデータも自動的に収集し、分析することができます。

またMAツールでは、Webサイトのトラフィックやコンバージョンに関するデータをリアルタイムで追跡することができるため、マーケティング戦略をより効果的なものにブラッシュアップするのにも役立ちます。さらにMAツールは、ほかのマーケティングプラットフォームやCRMと統合し、複数のデータソースを組み合わせて分析できるのもポイントです。

MAツールは気になるけど導入はハードルが高い…という方は、弊社の無料から使えるMAツール「BowNow」がおすすめです。「本当に使いこなせるMA」をコンセプトに、WEB制作会社自身が開発しました。営業部門目線・マーケティング部門それぞれの目線で必要な機能を厳選し、だれでも簡単・シンプルなマーケティング活動が実現できるのはもちろん、はじめての方にも安心なサポート体制を整えています。

導入企業13,000社手軽に使えるMAツール｜【公式】マーケティングオートメーション BowNow(バウナウ)

まとめ

アクセス解析について解説しました。

アクセス解析ツールは、ユーザーがどのような行動をとっているのかを見える化して、Webサイトどこが課題になっているのかを発見し、コンバージョンを増やすためのサイト改善をするうえで欠かせないツールです。「アクセス数が増えているのに、いまいちコンバージョンにつながらない…」といった場合に、原因を特定するのにも役立ちます。

ただ、単にデータを取得するだけでは、本当の意味でアクセス解析ツールを使いこなせているとはいえないかもしれません。自社サイトの目標と現状を明確にし、データ分析に取り組む際には、仮説を立てて繰り返し検証することで、Webサイトでのマーケティングの成果を最大化することができます。

また、アクセス解析によって得られる分析レポートは担当者だけでなく周辺部署とも共有することが大切です。Webサイトによる事業貢献を意識して、仮説検証のPDCAサイクルを回しながら、サイト改善に取り組みましょう。

クラウドサーカスの支援内容を見てみる