これまではwebサイトをつくっても作りっぱなしで、ユーザーの行動分析やアクセス元の解析など全くしてこなかったから、ユーザーの本当に求めているサイト作りや、効果的な広報みたいなことをなかなか考えられていなかったなーと最近思うことが多くて、そこで今回は「基本のき」からweb解析を勉強するためにも、Google analyticsをつかってみた。

基本用語とトラフィックについてまとめてみた。

まずは基本用語から。
- セッション
　　どんな時にセッションが切れるの？
　　セッション数からわかること
- ユーザー
- PV数
- 訪問別ページビュー
- 直帰率
　　直帰率が高くなるケース

セッションとは？
セッションとは、サイトに訪問してから離脱(＝セッションが切れる)するまでの一連の行動のこと。

どんなときにセッションが切れるの？
セッションが切れるのは
・サイト内での行動が30分以上何もないとき
・日付けが変わるとき
・参照元が変わったとき
（リンクからサイトに訪問した後一旦サイトから離れ、30分以内に検索からサイトに流入したような場合)

セッション数からわかること
セッション数が増えたということは、ウェブサイトに訪問する回数が増えたということ。どの程度ページ数を見たかはページビュー数であり、どの程度ユーザーが増えたかはユーザー数なので、ウェブサイトに訪問する回数であるセッション数とはまた違うんだな、これが。

ユーザー数は変わらず、セッション数が増えた場合は、同じユーザーが何度もウェブサイトを訪問するようになったと推測することができるようになります。

ユーザーとは？
ユーザーとは、特定期間でサイトに訪問した、固有のユーザーを指し、セッションが一回ずつの訪問を計測するのに対し、ユーザーは同じ一人の人を追っている。

例えば、同じ人があるサイトを朝昼夜と訪問した場合、セッション数は3になりますが、ユーザー数は1のまま不変です。
ただし、同一人物でも違うブラウザや違う端末を使った場合は、別のユーザーとしてカウントされてしまいますので注意が必要です。同じ人がPCとスマホ両方でサイトに訪問すると、2ユーザーとしてカウントされます。

PV(ページビュー)とは？
サイト内のページが表示された数を指す。

訪問別ページビュー数とは？
訪問別ページビュー数とは、1人あたりの閲覧ページ数の平均値のこと。
ページビュー数÷セッション数で算出する。

直帰率とは？
直帰率とは、入口となった最初の1 ページ目だけを見て、他のページに移動せずにサイトから離脱（ブラウザを閉じたり、他のサイトに移動）してしまう割合のこと。

直帰率が高いページは、ユーザが最初に見たランディングページ(入口ページ)とサイトに訪れる前に見ていた内容との関連性に問題があります。また、ランディングページの内容が、一目でユーザが理解しにくい内容になっている可能性もあります。

直帰率が高くなるケース
サイトにアクセスしたユーザーの目的と、ランディングページ(入口ページ)の内容に大きな隔たりがある場合に直帰率が高くなる。ランディングページは、ユーザーの目的に合ったページである必要があり、ユーザーが求めている情報があるということを一瞬で伝える必要がある。「このサイトには自分が欲しい情報はない」と判断されれば、1ページだけしか見られず、直帰してしまう。

ということは

・直帰率が高く、かつページビュー数が多く、コンバージョンにつながるページから優先的に改善すること
・サイト全体で、最も重要なページ(トップページとか一番リンクを貼っているページなど)の直帰率を確認すること

が重要になってきそう。

今回はアナリティクスの中でも特にトラフィックに着目してみた。

ソーシャルから当日のツイートや投稿が関心を呼んでいるか確認できる
サイトやアプリにリンクしている投稿をSNSやブログに掲載した場合、それらの投稿をクリックしてサイトにアクセスしたユーザー数を確認することができる。

1. ナビゲーションで [リアルタイム] > [トラフィック] に移動します。
2. [リアルタイム] > [コンテンツ] に移動して、これらのユーザーが閲覧しているページを確認します。 [リアルタイム] > [コンバージョン] に移動して、これらのユーザーから発生したコンバージョン数を確認します。

ノーリファラーとは
ノーリファラーは参照元が見つからない場合。
具体的にノーリファラーになるのは、
・ブックマーク(お気に入り)からの訪問
・ブラウザのアドレスバーにURLを入力しての訪問
・メールマガジンからのアクセス
・スマートフォンアプリからの訪問
・QRコードの読み取りからのアクセス
・セキュリティソフトや個別設定で、参照元を送信しない設定にしている場合
と考えられる。

こんな感じでまずはユーザーが何人いて、どこからこのサイトを訪れて、一人当たり何ページ見てくれたのかをちゃんと数字で追えるようになった。
これを実際にそのサイトを訪れて、閲覧して、離れていくまでのUXデザインの想定(理想的な動線)作りと、それに実際を近づけていくのに利用できるようになりたいな。

ここまで読んでくださりありがとうございました！