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【連載】第二回Google Analyticsで行うwebマーケティング~コンテンツ別に見た解析~

今回で二回目となりますGoogle Analyticsで行うWEBマーケティングということで、

第二回目の今回は先週比の比較後、コンテンツ別にどのような傾向があるかを見ていこうと思います。

  1. 各項目の先週比
  2. ページ毎の解析設定
  3. ページ毎の解析結果
  4. まとめ&今後すべきこと

このような流れで書いていきます。

各項目の先週比

まずは先週との比較から。
今週は2012年53週目と2013年1週目の結果を合わせたものです。

表1. 各項目の先週比

PV数 新規訪問数 直帰率 離脱率 ユーザー数 記事数
先週(12/23 ~ 12/29) 887 371 64.1% 79.4% 417 5
今週(12/30 ~ 1/5) 1012 415 63.2% 76.7% 495 7
変化率 114% 130% 98% 96% 118% 140%

このような結果となりました。
全て良くなっていることがわかります。
ただし、記事一つ一つの影響力は落ちています。
つまり新しく更新した記事が良い影響を及ぼしているわけではなく、
以前更新した記事が良い影響を及ぼしているという結果となりました。

それでは実際にどのような記事がKPIに影響を及ぼしていたかを見ていきます。

ページ毎の解析設定

こちら解析を簡単にするために、
週ごとにページタイトルをディメンションに、
各指標に上記表1での指標+オーガニック検索からの流入を設定しました。
設定方法は

  1. グローバルメニューからカスタムレポートをクリック
  2. 新しいカスタムレポートをクリック
  3. 指標グループに「オーガニック検索」、「ページビュー数」、「新規訪問数」、「離脱率」、「直帰率」を追加
  4. ディメンションの詳細に「週(年間)」、「ページタイトル」を追加

下図を参照
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f:id:nigohiroki:20130107000312p:plain

というわけで標準レポートからいちいちチェックしなくてもワンクリックで各項目がわかるようにします。

ページ毎の解析結果

早速内容を見ていきます。
今週のもので見ていくと、まずはどれほど「オーガニック検索」により流入してきたかを比較します。
すると次のようになりました。

表2. オーガニック検索の先週比

オーガニック検索
先週(12/23 ~ 12/29) 306
今週(12/30 ~ 1/5) 295
変化率 96%

オーガニック検索では先週比で96%という結果になりました。しかし前述のとおり、PV数では114%、新規訪問数では130%という上昇率です。

この理由を見ていくためにまずはコンテンツ別に結果を見てみます。
今週オーガニック検索での流入が多い順に書いていきます。

  1. GitとGithubの使い方~超初級編~ - nigoblog
  2. Emacsの使い方~超初級編~ - nigoblog
  3. そろそろパワポは卒業してHTMLベースでプレゼンしてみません?[追記アリ] - nigoblog
  4. 2013年スマフォ業界大予想! ~WEBアプリxネイティブアプリ徹底比較~ - nigoblog
  5. Objective-Cでトグルボタンを作る - nigoblog
  6. PHPとAjaxで擬似的にリアルタイム通信を実現する。 - nigoblog
  7. プログラマーは今こそアルゴリズムを書くべき!!~モンテカルロ法でπを計算してみよう(コードあり)~ - nigoblog
  8. レコメンドアルゴリズム超入門 - nigoblog
  9. jenkinsの使い方 ~Gitとの連携からObjective-Cのビルドまで~ - nigoblog
  10. phantomjsをインストールしてみる - nigoblog

以上が上位10コンテンツです。
上から順にキーワードは
「Github 使い方」、「Emacs 使い方」、「html プレゼン」、「WEBアプリ ネイティブアプリ 比較」、「Objective-C トグル」、…
というキーワードで1ページ目に来ています。
特にニッチというわけでもなく、かつ目的を持って検索するワードなのでこれらのワードで上位ということは流入が多くなってきています。
というわけでオーガニック検索で流入してくるコンテンツがわかったので次にすべきこととしては、これら上位の記事に別の記事のリンクを貼るということでした。
というわけでそれを実践したところ、
ページビュー数が上がるという結果になりました。

なのでページビュー数を上げる方法として、
「オーガニック検索で流入する記事に別の記事のリンクを貼る」
ということが効果的だったことがわかります。

次に、ソーシャルメディアの影響についても見ていきます。
ソーシャルメディアの影響は即時性が重要です。
先週比とのソーシャルメディアランクを見ていきます。
ここでソーシャルメディアの影響をいいね数+ツイート数で数値化します。もちろんいいねした人の友だち数やツイートした人のフォロワー数なんかも影響しますが、複雑になるので単純にいいね数+ツイート数で評価します。

表3. ソーシャルメディアの影響

ソーシャルメディア影響値
先週(12/23 ~ 12/29) 35
今週(12/30 ~ 1/5) 67
変化率 191%

というわけで約2倍の上昇率でした。
おそらくこれによって、新規流入数が増えたのだと感じます。
先週今週でいいね数+ツイート数が多い順に書いていくと、

  1. 2013年スマフォ業界大予想! ~WEBアプリxネイティブアプリ徹底比較~ - nigoblog
  2. 【連載】HTML5でCanvasアプリを作る入門編 ~canvas関連メソッドリファレンス~ - nigoblog
  3. プログラミング入門者のためにこれをやれば初級者になれる課題5選(開発環境の構築から) - nigoblog

がTOP3でした。

表3、表1の結果から
ソーシャルメディアで影響があればあるほど、新規流入数が上がり、PV数が上がるということがわかりました。
また、いいね+ツイートされる条件としては、
「エンジニア以外にも興味がある内容」
「入門者向けの内容」
先週、今週の例でいえばこれらの内容が当てはまると考えます。

まとめ&今後すべきこと

今回行った「オーガニック検索で流入する記事に別の記事のリンクを貼る」は効果があることがわかりましたが、今回限りのテクニックなので次回以降は使えません。
次にソーシャルメディアでの影響というところですが、
週に1回は「エンジニア以外にも興味がある内容」、「プログラマー入門者向け」の記事を書くということが今後ページビュー数を伸ばしていくポイントです。

また常にキーワードを意識して書くというのも重要です。
オーガニック検索での流入が増えると共に、
その記事で伝えたいことがはっきりします。
最近の記事は見る人が見ればこのキーワードを意識しているなということがわかります。

というわけで第二回目はここまで。
コンテンツ毎の解析でした。