自動化が必須？Googleアナリティクスの解析レポートで見るべきチェックポイント

米国グーグル社が提供するアクセス解析サービス「Googleアナリティクス」。Webマーケティングに携わる人であれば、切っても切れない必須のツールです。もはやGoogleアナリティクスを使いこなせなくては、Webマーケティングは不可能と言っても過言ではありません。
今回は、Googleアナリティクスの解析レポートで見るべきチェックポイントをご紹介します。

Googleアナリティクスの解析レポート、どこを見るべき？

Googleアナリティクスでは、ウェブページ内に規定されたタグを埋め込むことで、サイトに訪れた人の動向を記録できます。さまざまな項目のうち、これらの項目は押さえておきましょう。

訪問者数とユーザー数

サイトの価値は、どれだけたくさんの人が訪れたかで決まります。せっかく作ったサイトの本当の価値を知らないまま、ホームページをほったらかしにしている企業も少なくありません。とりあえず自社サイトを作っておけばよかった時代は過ぎ去り、現在では、価値の低いサイトを上げていると、逆にマイナスポイントになってしまいます。

訪問者数：サイドメニュー＞オーディエンス＞セッション
セッション数ともいわれ、サイト内のどこに訪問者が現れてもカウントします。なお、1つのセッションは、訪問者がいったんサイトを離れても30秒以内に戻ってくれば、継続中とみなします。

ユーザー数：サイドメニュー＞オーディエンス＞ユーザー
ブラウザのCookieを見て判断し、同じブラウザで訪問してきた人を1人のユーザーと認識しています。ちなみに、同じ1人がChromeとInternet Explorerの2つのブラウザからアクセスした場合、2人のユーザーとしてカウントされます。

チャネルの種類

訪問の窓口を「チャネル」と呼びます。訪問者がどこから来たのかは最も重要な情報のひとつです。
チャネル：サイドメニュー＞集客＞すべてのトラフィック>チャネル

・ノーリファラー direct
アドレスを直接指定して訪れた場合など。

・オーガニック検索メディア organic
Googleやヤフーなどの検索エンジンで検索された結果から訪れた場合。

・ソーシャルメディアからの参照 social、social-network、social-media、sm、social network、social media
FacebookやTwitterなどのSNSリンクから訪れた場合。

・メールメディア email
メールから訪れた場合

・アフィリエイトメディア affiliate
アフリエイト広告から訪れた場合。

・参照元サイトメディア referral
個人のブログなどのリンクから訪れた場合。

・有料検索メディア cpc、ppc、paidsearch and Content
リスティング広告（検索連動型広告）経由で訪れた場合。なお、リスティング広告とは、検索エンジンの結果と一緒に出てくる広告です。

・他の広告メディア cpv、cpa、cpp、content-text
その他の広告、広告動画の再生、広告サービスからの予約などの場合。

・ディスプレイメディア display、cpm、banner or Content
サイトの端に表示される広告などの場合。

訪問者のサイト内での移動

訪問者がどのチャネルからアクセスしてきて、その後、サイト内をどう移動したのかはサービスの根幹にかかわる情報です。サイトはオーナーの目的に沿って作られているはずですが、ユーザーの行動は必ずしもそれに即したものにはなりません。ECサイトであれば商品を購入してもらえたのかといった情報を確認することが必要です。パフォーマンスが上がらない場合は、ユーザーの導線に問題がある可能性もあるため、訪問者のサイト内の動向を把握しましょう。

直帰率：サイドメニュー＞行動＞サイトコンテンツ＞直帰率
せっかくサイトを訪れても、何もクリックしないで「戻る」ボタンを押して、いなくなってしまう人もいます。これを「直帰」と呼びます。しかし、直帰率が高いからといって、一概に悪いとは言えません。例えば、商品閲覧ページを見て直帰した場合は効果がなかったと言えますが、1ページ目でユーザーがほしい情報を得られるような完結型のページであれば問題にはならないからです。

離脱率：サイドメニュー＞行動＞サイトコンテンツ＞離脱率
直帰せずにサイト内を移動して、最後に見たページ（離脱したページ）がどこだったのかを割合で示したものです。直帰率と同様、良し悪しを判断するものではありません。ユーザーが満足して離脱したのか、これ以上見る価値がないと判断したのかは、それだけではわからないからです。

訪問者の属性

ターゲットとしているユーザー層の割合や人数が目標を達成しているかどうかを判断する材料となります。Googleアナリティクスでは、属性の判定の説明に「特定の興味や関心、意図、ユーザー属性を持つと推定されるユーザーのグループを指します」と説明されています。

ユーザー属性：サイドメニュー＞オーディエンス＞ユーザー属性
訪問者の年齢、性別などの属性を表示してくれますが、あくまで推測ベースであり、完全に正しいわけではありません。しかし、ターゲット層の訪問率が高くなるように検討する材料には充分でしょう。

解析レポートを自動化すれば分析工数の削減につながるが…

このように、さまざまな機能を持つGoogleアナリティクスは、たくさんの情報を収集してくれます。しかし、有効に活用するためにはレポート化が必要です。人の手による分析は、大きな工数負担となり、現実的ではありません。そのために役に立つのが解析レポートの自動化です。

解析レポートの自動化のメリット

・人の手がかからない
・24時間いつでも休まずレポート化してくれる
・毎回、同じ作業を行うため、レポート同士の比較がしやすい

最も大きなメリットは、やはり分析工数の削減です。ルーチン化できるような仕事は、できるだけ工数をかけずに実施できる仕組みを作りましょう。Googleは、スプレッドシートにGoogleアナリティクスの自動生成ツールアドオンを用意しています。このツールを使用すれば、手作業工数を劇的に削減できます。

ただし、解析レポートの自動化にはデメリットもあります。

解析レポートの自動化のデメリット

・自動化を行うには、専門のスキルが必要
・専門家が社内にいない場合には、社外へ外注することになるが、どのような情報が必要かを自社担当者が理解できていないと仕事として切り出せない
・きちんと情報整理が行えていないと、誤った分析結果に基づく、効果の低い対策をしてしまう

Googleアナリティクスの自動生成ツールアドオンは便利ですが、どの情報をどのように分析するかは、企業によって異なります。Webマーケティングは、広告の形や手法もどんどん更新されていく過渡期が続いている業界です。専門の業務として携わらないと、なかなか追い付けないのが実情です。

解析レポート自動化のスキルは今後ますます重要に

今回ご紹介した以外にもWebで収集できる情報のほとんどをGoogleアナリティクスから得ることができます。これほど強力なツールが無料で提供されているのですから、活用しない手はありません。

ただ、便利にはなったものの処理しなければならない情報量は膨大となり、担当者の負担は増えるばかりです。負担を軽減するためには、解析レポートの自動化スキルが必須となります。解析レポート自動化のスキルをはじめ、Googleアナリティクスについての知識は今後ますます重要になってくるでしょう。

しかし、デメリットの項目でも上げましたが、GoogleアナリティクスやWebマーケティング自体が高速でアップデートしていくため、本業の傍らで勉強するとなると深いところまで携わるのは困難かもしれません。

解析レポートの自動化ツールのスタートアップや、メンテナンスのランニングコストを考えると、自社に専門の社員を置くよりも専門の業者に任せた方が効率的ともいえます。信頼できるWebマーケティングパートナー企業を探し、早期に連携性を高めておくことが5G世代を迎える準備となるでしょう。

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