サイトサーチアナリティクス～サイト内検索の分析でサイトの価値とコンバージョンを高める手法
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2013年9月19日のセミナー資料。SSAの紹介と、コンセプトダイアグラムを軸としたUX流の解析方法について紹介。
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- 5. 5 ⽶米国ユタ州勤務
- 6. 6 ⽇日⽶米を⾏行行ったり来たりしています 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2013 2014 US CA US US CA CA US CA US CA CA US CA US CA US CA n USエジニアリング部⾨門の⽇日本窓⼝口 n 顧客のために調整＆改善提案
- 9. 9 の社外フェローに就任
- 12. 12 2012年年10⽉月に発売 n サイトサーチアナリティクス アクセス解析とUXによる ウェブサイトの分析・改善⼿手法 http://ss-‐‑‒analytics.webnode.com
- 13. 13 サイトサーチアナリティクスとは n サイト内検索索の利利⽤用状況を分析すること ？ コンテンツとナビゲーションの 改善が可能になる • ユーザーの情報ニーズは？ • 検索索のパフォーマンスは？
- 14. 14 サイト内 vs. サイト外 サイト外検索索 サイト内検索索 検索索タイミング サイト訪問の前 サイト訪問した後 サイト内 検索 Webサイト サイト外 検索
- 15. 15 サイト内 vs. サイト外 サイト外検索索 サイト内検索索 検索索タイミング サイト訪問の前 サイト訪問した後 検索索意図 あいまい サイトとの関連度度 低〜～⾼高 サイト外検索索 • 検索索意図が不不明 • 無いのに訪問？
- 16. 16 サイト内 vs. サイト外 サイト外検索索 サイト内検索索 検索索タイミング サイト訪問の前 サイト訪問した後 検索索意図 あいまい 明確 サイトとの関連度度 低〜～⾼高 ⾼高い サイト内検索索 ⾒見見つからない から 検索索する
- 17. 17 サイト内 vs. サイト外 サイト外検索索 サイト内検索索 検索索タイミング サイト訪問の前 サイト訪問した後 検索索意図 あいまい 明確 サイトとの関連度度 低〜～⾼高 ⾼高い 計測の網羅羅性 低：検索索結果で クリックされたクエ リ（２〜～３割⽋欠損） ⾼高：⼊入⼒力力された 全クエリ データ量量 多い 少ない
- 18. 18 サイト内 vs. サイト外 サイト外検索索 サイト内検索索 検索索タイミング サイト訪問の前 サイト訪問した後 検索索意図 あいまい 明確 サイトとの関連度度 低〜～⾼高 ⾼高い 計測の網羅羅性 低：検索索結果で クリックされたクエ リ（２〜～３割⽋欠損） ⾼高：⼊入⼒力力された 全クエリ データ量量 多い 少ない 異異なるもの＝相互補完できる
- 19. 19 SSAでできること
- 20. 20 検索索ニーズを分類し、
- 21. 21 関連リンクを設計 artist descriptions album reviews album pages artist biosdiscography TV listings
- 25. 25 SSAの分析⽅方法
- 26. 26 検索索エンジンの品質を定量量評価 Before 10/3 10/10 10/16 1位からの距離（平均） 3 13 7 5 1位からの距離（中央値） 2 7 3 1 2位以下に表示された頻度 47% 84% 62% 58% 6位以下に表示された頻度 12% 58% 38% 14% 11位以下に表示された頻度 7% 38% 10% 7% 精度：厳しめ 42% 15% 36% 39% 精度：緩め 71% 38% 53% 65% 精度：甘め 96% 55% 72% 92% 事例の詳細（英語）: http://bit.ly/D3B8c
- 27. 27 ５種類の分析⽅方法 3章 パターン分析 クエリを分類 4章 失敗分析 ゼロ件で離離脱？ 5章 セッション分析 再検索索、ＫＷの遷移 6章 オーディエンス分析 セグメントを⽐比較 7章 ゴールベース分析 ＫＰＩを定義
- 29. 29 検索索関連の指標 n ディメンション（⾏行行項⽬目） l 検索索クエリ l サイト内検索索を開始したページ n 指標（数値） l 検索索精度度（表⽰示ランク） l 検索索離離脱率率率 l 検索索後の平均PV （全１９種類の詳細は７章を参照）
- 31. 31 ⾒見見るべき指標はビジネスによって異異なる n DVDレンタル“Netflix”の場合 1. よく検索される動画タイトル (Query Count) 2. よくクリックされる動画タイトル (MDP Views) 3. お気に入りリストに追加される動画タイトル (Queue Adds)
- 37. 37 AnalyticsとUXの違い Analytics UX 分析対象 ユーザーの⾏行行動 （What：何が起きた？） ユーザーの意図や動機 （Why：なぜ？） 分析⼿手法 Whatを理理解するための 定量量的な⼿手法 Whyを説明するための 定性的な⼿手法 ⽬目的 組織の⽬目標（KPI）達成 ユーザーのゴール達成 データ活⽤用⽅方法 ベンチマークとモニタリン グ によるパフォーマンス測 定（トップダウン分析） パターンを⾒見見つけるアドホッ ク（ボトムアップ）分析 分析対象のデータ 統計データ （誤差を含む⼤大量量データ） ⼈人為的にラボで得られた誤差 を含まない少量量のデータ 専⾨門家の出⾝身 ⼯工学や数学 社会科学、⼈人⽂文科学、芸術
- 42. 42 UX流流Analyticsのステップ 1. ユーザー視点でコンセプトを図解する l どんなニーズをどう満たすサイト？ 2. 追うべき指標を決める l 変化を数字で表す 3. アクションできるレポートを作成 l 数字が変化したら誰が何をする？
- 44. 44 地ビール販売のコンセプトダイアグラム 飲む バーで 飲んで 知って 飲む⽅方法を調べ 買って／⾏行行って いろいろ種類を選んで いいね! いつももっと 飲んで みたい 思い出し また飲 みたい
- 45. 45 企業側の取り組み 飲む 知って ⽅方法を調べ 買って／⾏行行って 選んで お知らせ • 広告 • 検索索 • 提携SHOP 注⽂文 お店検索索 商品 カタログ 特徴 買い⽅方 思い出し ブログ
- 46. 46 飲む。 知って 方法を調べ 買って／行って 選んで お知らせ • 広告 • 検索 • 他のSHOP 注文 お店 検索 商品・ カタログ 特徴 買い方 対話 ブログ 新規 訪問者数 リピート 購入者数 閲覧 商品数 お店/イベント 閲覧回数 新規 購入者数 クリック数 リプライ・ コメント数 メルマガ購読者数 2. 追うべき指標
- 47. 47 コンセプトダイアグラムを描くと n 全体像を俯瞰できる n サイトの⽬目的と位置づけが明確になる n 多様な軸が⾒見見つかる • 関係者間で理理解を合わせられる • Web解析で⾒見見るべき指標が分かる
- 48. 48 3. アクションできるレポートを作る l 誰が何をいつ⾒見見るべきか？ l 数値が変化した時のアクション⽅方法？ l 最適なレポートの視覚表現⽅方法は？ ゴール KGI KGI 指標 指標 指標 指標
- 51. 51 1. ユーザーの動きを図解する n ECの場合 再訪問 する 来る 知る ⾒見見つける 買う 戻る なるほど 良良さそう 欲しいどれどれ 満⾜足 サイトを 訪問する 読む バナーが ⽬目に⼊入る 検索索する リストを ⾒見見る 商品を 知る 注⽂文する ついでに 買う
- 52. 52 2. 機能やコンテンツの存在意義は？ n 運営側はなぜ何をしているのか • 記事 • お知らせ • FAQ • 検索索 来る 機 能 ／ • 商品⼀一覧 • 商品詳細 • レビュー • ログイン • 買い物かご 知る ⾒見見つける 買う 戻る • 集客 • PR • キャンペーン • CRM • 制作 • サポート • 商品開発 • 在庫管理理 • メルマガ • RSS • いいね! • キャンペーン • EFO
- 56. 56 サイト内検索索を活⽤用した最適化を n ナビゲーション l サイト内検索索のボトルネックを解消する • ヒット件数が多すぎず少なすぎない • 検索索結果が整理理されている • ニーズに合った結果がヒット l 関連リンクやランキングに反映する • ⼈人気キーワードをデータにする l 探すための⼿手段を重み付けする • 検索索窓／ナビ／サイトマップ
- 57. 57 サイト内検索索を活⽤用した最適化を n 集客 l SEMキーワードの検索索意図を理理解する • サイト内検索索キーワードを掛け合わせる l ランディングページを充実させる • 検索索意図とニーズに合わせて l SEMの⼊入札キーワードを最適化する • 類義語／同義語の辞書をメンテする
- 59. 59 ありがとうございました。 過去の講演資料料や最新情報は下記のサイトまで 解析 清水 http://www.cms-‐‑‒ia.info http://google.cms-‐‑‒ia.info 公式サイト 実践★SiteCatalyst
- 60. 60 参考記事 （参考）オンラインで読める記事 n 清水 誠の「その指標がデザインを決める」 http://ascii.jp/elem/000/000/617/617806/ 1. そのエラーページ、自己満足になっていませんか 2. エラーページのUXをGoogle Analytics+jQueryで解析 3. Facebookの「いいね！」で売上は増えるのか？ 4. ゴールのないサイトでもコンバージョンを測る方法 5. 離脱率を使わずに迷子ページを見つける方法 6. サイト内検索で見つからないコンテンツを発見する方法 7. 楽天メソッドの長いページは分割したほうがいいのか？ 8. 「良質なコンテンツ」を測定する7つの指標 9. 「長生きコンテンツ」の発掘で集客力を維持する方法 10. アップル風カルーセルUIは意味があるのか？ 11. ログインボタンって本当に必要？ UIの常識を検証する 12. WebサイトのRetina対応は必要か？ 13. Amazonメニューの「使いやすさ」を検証する方法
- 61. 61 参考記事 n 清水 誠のWeb解析ストラテジー 1. レポート分析のプロトタイピングで意思決定フローを作る http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1208/08/news003.html 2. メーカーサイトでもここまで分かる貢献度 http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1209/14/news004.html 3. 「メルマガ」ではなく「newsletter」 http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1211/01/news011.html 4. 「アクセス解析」でも「Web解析」でもない http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1212/03/news006.html 5. PDCAの意外な歴史と本質 http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1301/09/news007.html 6. データはアウトプットではなくインプット http://marketing.itmedia.co.jp/mm/articles/1302/18/news011.html （参考）オンラインで読める記事
- 62. 62 参考記事 n アクセス解析実践日誌 1. 縦長いページデザインは是か否か？スクロール量計測の裏側 http://markezine.jp/article/detail/10542 2. TwitterマーケティングにおけるKPIの再検証 http://markezine.jp/article/detail/11111 3. 外部リンクは別ウィンドウで開かせるべきか？ http://markezine.jp/article/detail/11734 4. キャンペーンの間接効果は解析できるのか？ http://markezine.jp/article/detail/12412 5. 中間指標を作り出すスコアリング手法の考え方 http://markezine.jp/article/detail/13672 6. これからアクセス解析を推進する人たちに知っておいて欲しいこと http://markezine.jp/article/detail/13972 （参考）オンラインで読める記事
- 64. 64 参考記事 n 1万円で真似できる“戦略略的サイト運⽤用術” -‐‑‒ ⼩小さく作って速く改善 http://web-tan.forum.impressrd.jp/l/5465 1. サイトの「⽬目的と構成」を、まず図解する 2. ソーシャルメディアからの「予測できない流流⼊入急増」もガッツリとら えて改善する 3. ソーシャルとSEOを意識識してサイト名を付ける７つのポイント 4. サイトに必要なコンテンツを“メタデータ”と“マッピング”で洗い出す 5. アクセス解析データも⾃自動取得できる便便利利な「コンテンツ在庫表」 6. アクセス解析のデータ取得からレポート作成までを⾃自動化する「GA Client」を実践活⽤用 7. 検索索キーワードを⾃自動分類して“ざっくり”分析するExcelの秘蔵テク （参考）オンラインで読める記事