ユーザーエクスプローラーとは?【ブログの訪問者を丸裸にして分析!】

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Googleアナリティクスを利用することで、自分のブログに訪問してくれたユーザーがどのようなアクションを起こしたかがわかります。
そのアクションから「自分のブログは満足してもらえたのか?」というユーザーの満足度を予測することができますし、さらに「もっと長く、多くの記事を読んでもらえるようにするにはどうしたらよいか?」という改善策にもつなげることができます。

本記事では、そのユーザーのブログ内での詳細な行動をまるっと分析してしまう、“ユーザーエクスプローラー”について解説します。

ユーザーエクスプローラーとは?

まず、ユーザーエクスプローラーとはなにか?ということについてですが…

個々のユーザーがブログ内でどのように行動したか?を細かく分析、確認できる機能

…になります。
いわば、“ユーザーの行動履歴書”って感じですね!

Googleアナリティクスでのユーザーエクスプローラーの方法


Googleアナリティクスでユーザーエクスプローラーのページを表示させるには…

左側ナビゲーション「オーディエンス」 >ユーザーエクスプローラー

…でいて表示させることができます。

ユーザーエクスプローラーの項目の解説

では、ユーザーエクスプローラーの各項目について解説します。

基本的には…

  • クライアントID
  • セッション
  • 平均セッション時間
  • 直帰率
  • 収益
  • トランザクション数
  • コンバージョン数

…の項目別でユーザーの行動を分析することができます。
以下に詳しく解説します。

クライアントID

Googleアナリティクスでのユーザーエクスプローラーでは、訪問したユーザーそれぞれにはIDを割り当てて識別します。
ちなみにこのIDは同じユーザーでも使用したデバイスが異なると別のIDが割り振られる…という欠点もあるので注意が必要です。

セッション

期間内の合計セッション数です。
セッションとはユーザーがウェブサイトやアプリなどに積極的に関わっている期間を指します。
すべての使用状況データ(スクリーンビュー、イベント、eコマースなど)はセッションと関係します。

平均セッション時間

セッションの平均時間です。

直帰率

ページで何も行われなかった1ページのみのセッションのパーセント数です。
直帰の場合、セッション継続時間は0秒です。

収益

ウェブeコマースまたはアプリ内のトランザクションによる総収益です。
設定によっては税金と配送料も含まれます。

トランザクション数

サイトで行われた合計購入数です

コンバージョン数

個々の目標コンバージョン率の合計です

セグメントについて

Googlleアナリティクスのそれぞれのレポートにはセグメントで分けて分析できる機能があります。
このセグメントとは“部分”や“一部分”といった意味がある言葉です。

つまり、セグメントを作成することで、様々なユーザーのアクションの組み合わせを基準としてレポートをカスタマイズできることになります。

ユーザーエクスプローラーでのセグメントの項目としては次のとおりになります。

セグメント 詳細
コンバージョンが達成されたセッション コンバージョンが発生したセッション
コンバージョンに至ったユーザー 過去の訪問でコンバージョンが発生したユーザー
コンバージョンに至らなかったユーザー 過去の訪問でコンバージョンが発生していないユーザー
サイト内検索を実行したユーザー サイト内検索機能を利用したユーザー
シングル セッション ユーザー 1回だけ訪問したユーザー
すべてのユーザー セグメントを適用しない(標準の設定)
タブレット トラフィック タブレットからの訪問
タブレットと PC のトラフィック タブレットとパソコンからの訪問
トランザクションの発生したセッション eコマーストラッキングによる購入完了があったユーザー
ノーリファラー 参照元が記録されていない訪問
マルチ セッション ユーザー 2回以上訪問したユーザー
モバイル トラフィック スマートフォンからの訪問
モバイルとタブレットのトラフィック スマートフォンとタブレットからの訪問
リピーター 過去2年以内にサイトを訪問したことがあるユーザー
検索トラフィック 自然検索とリスティング広告の両方からの訪問
購入したユーザー 過去の訪問でトランザクションが発生したユーザー
参照トラフィック 検索エンジン以外の参照元からの訪問
自然検索トラフィック 自然検索からの訪問
集客の日付 日別での訪問
新規ユーザー 過去2年以内にサイトを訪問したことがないユーザー
直帰セッション 直帰したセッション
直帰以外のセッション 直帰しなかったセッション
有料のトラフィック リスティング広告からの訪問
作成したセグメントをレポート全体に適用することで、
ブログ内で同じ行動を起こしたユーザー別で分析できるんですね!
ただ、このレポート1度に適用できるセグメントは1つだけなんだけどね!

ユーザーレポートについて

各ユーザー別でさらに詳細に分析できるのがユーザーレポートになります。

各項目としては次のとおりになります。

項目 詳細
クライアントID 各ユーザーに割り振られたIDです
BigQueryクライアントID BigQueryにエクスポートされたGoogleアナリティクスClient-IDのハッシュ値。この値は、BigQueryで対応するデータを検索または削除する際に役立ちます
前回の閲覧日 ユーザーがサイトでセッションを開始したか、アプリでヒットした最後の日。
デバイス カテゴリ デバイスの種類(パソコン、タブレット、モバイル)
デバイス プラットフォーム セッションのプラットフォーム(ウェブまたはアプリ)。携帯端末上のブラウザからのトラフィックを含め、すべてのブラウザ トラフィックはウェブ セッションに属します。
日付 ユーザーを獲得した日付は、ユーザーによるコンテンツの利用が最初に認識された日付。 コホート分析レポートでこの項目が選択されている場合、コホートはユーザーが最初のセッションを開始した日時に基づ|いてグループ化されます
チャネル ユーザーを獲得した最初のチャネル
参照元 / メディア ユーザーを獲得した最初のソースとメディアの組み合わせ
キャンペーン ユーザーを獲得した最初のキャンペーン
BigQueryとはGoogleのビッグデータ解析サービスのことですね!
項目 詳細
セッション(LTV) ユーザーの存続期間中の合計セッション
セッション時間(LTV) ユーザーの存続期間中の合計セッション期間
収益(LTV) ユーザーの存続期間中の総収益
トランザクション数(LTV) ユーザーの存続期間中の合計トランザクション
目標の完了数(LTV) ユーザーの存続期間中の目標完了の合計
目標値(LTV) ユーザーの存続期間中の合計目標値
目標 1(目標 1 の完了数) ユーザーの存続期間にわたるこの目標の合計目標完了数
目標 1(目標 1 の値)(LTV)  

詳細レポートの見方

では、実際にユーザーエクスプローラーの詳細レポートからそのユーザーのアクションを分析してみます。

ケース1:何度もセッションしているも平均セッション時間が0のユーザー


Googleアナリティクスのセッション時間の特徴として、その記事から直帰するとセッション時間は0になってしまう…というものがあります。
つまり、このユーザーの特徴としては…

  • キーワード検索してブログを訪問した
  • スマートフォンを使用して訪問している
  • 4日間にわたって何度も訪問している
  • 目的の記事を閲覧し、そのキーワードについて知ることができた
  • 他の記事(このブログ自体)には興味がなかった

…などがあげられます。

いわば“辞書的な使い方をしているユーザー”とも言えます。

こういったユーザーに対してできる施策としては…

  • キーワードのさらに詳細のページへ誘導する
  • キーワードからの関連したページへ誘導する

…といったことが考えられるかと思います。

ケース2:何度もセッションしていて、さらにセッション時間も長いユーザー


このユーザーの特徴を洗い出すと…

  • ダイレクトにブログを訪問している
  • スマートフォンを使用して訪問している
  • 1日に何度も訪問している
  • セッション時間が長い時は、他の過去の記事にさかのぼって気になる記事を閲覧している

…などがあげられます。

ありがたいことに〝読み物的な使い方をしているユーザー“と言えます!(感謝です)

このユーザーに対してもっとセッション数、セッション時間を伸ばすための施策としては…

  • 良質な記事数を増やす
  • 記事を探しやすくするためにカテゴリー、タグ、メニューを整理し使いやすくする

…といったことが考えられるかと思います。

まとめ

ユーザーエクスプローラーの機能を使用することで、ブログに訪問しているユーザーがどのような行動をしているのかが結構な範囲で分かってしまいます。
それは逆に言えば、ユーザーにとって有益で楽しんでもらえるようなコンテンツが作れているか?という目安にもなるかと思います。

ブログでもなんでもコンテンツを作りっぱなし、垂れ流しでは悪い意味での“自己満足”と言えます。

きちんとユーザーのブログ内でのアクションを辿ることで、自分が作るコンテンツが受け入れられているのか?どうしたらより良いコンテンツをつくれるのか?を繰り返し考え、実行していく必要があります。

ユーザーのアクションによってあくまで“予測的”ではあるけど、
いかにブログを“読み物”として作っていくかの参考にはなると思うんだ。
直帰してしまいがちな“辞書的な使い方のユーザー”をいかに長くブログ内を巡回してもらえるようにするか?って対策も必要ですね!
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