アクセス解析とは｜サイト改善のPDCA手順とプロ推奨ツールを紹介

「Webサイトを運用しているのに、思うように成果が出ない」「そもそも、どれくらい効果が出ているのかわからない」といった悩みを抱えるWeb担当者も多いのではないでしょうか。

そんな時に欠かせないのが、サイトのアクセス解析です。

解析ツールを使って、サイト全体のアクセス数（PV・セッション）やコンバージョン数、特定ページのユーザー行動などを基に分析を行うことで、Webサイトの現状を定量的に観察し、課題点を浮き彫りにして、改善施策へと繋げていくことができます。

定量的な数値を見ながら施策検討や効果測定ができるので、「なんとなく手をつけた」のような曖昧な改善施策ではなく、根拠に基づいた正しいWebサイトの改善を行うことができます。

ただアクセス解析と聞くと、専門的な知識が必要不可欠な分野に聞こえがちですが、ポイントをしっかりと抑えることで、初心者でも基本的なアクセス解析を行えるようになります。

本記事では、アクセス解析の基礎知識や具体的な手順、おすすめの解析ツールについて解説していきます。アクセス解析は知っているけど、自社で上手く活用できていない方は、ぜひ参考にしてみてください。

アクセス解析とは？

アクセス解析とは、

• Webサイトに訪れるユーザーの行動（サイトでどんな動きをしているか）
• Webサイトに訪れるユーザーの属性（どんな人がサイトに訪れているのか）

などを、アクセス解析ツールを用いて分析することです。

サイト全体のアクセス（PV・セッション）やコンバージョン数、特定のユーザー行動などに基づいて分析を行うことで、サイトの課題発見・改善、効果検証に活用することができます。

例えば、「新しくWebサイトは作ったものの、売上に繋っていない」といったケースはよく聞かれます。

その際にアクセス解析を行うことで、サイト全体の数値を事実ベースで確認することができます。例えばユーザーの離脱が多い箇所を見つけ出した場合、離脱が多い箇所の手前に成果に繋がる行動喚起を促すCTAを置くことで、現状のWebサイトから成果を最大化するための一手を打つことができるでしょう。

また、改善施策を行うだけではなく、改善施策がどれだけ効果を発揮したかといった「効果検証」にも有効です。効果を定量的に確認し、そのデータを基にPDCAを回していくことで、より成果に繋がるWebサイトの改善を行うことができます。

アクセス解析をする3つの目的

冒頭でもお伝えしましたが、アクセス解析は、サイトの現状を正しく把握し、課題点を浮き彫りに、そして改善へと繋げていくことができます。

• 長年Webサイトを運営しているが、成果が出ない
• より一層、成果が出るWebサイトにリニューアルしたい
• トラフィックはあるのに、コンバージョンが発生しない
• 実施しているマーケティング施策が効果的なのかを知りたい

運営しているWebサイトで、上記のような悩みがあれば、アクセス解析は有効だと言えます。ここからは、アクセス解析を行う目的について、詳しく解説していきます。

①Webサイトの現状把握

「Webサイトを改善したい・リニューアルしたい」と考えた時に、まず始めるべきはサイトの現状を正しく把握することです。

月間のPV数やセッション数を把握しているという担当者は多いのですが、具体的にサイトに訪れるユーザーがどんな人で、どんな状況でサイトにアクセスしているのかを詳細に把握できている担当者は多くありません。

また同様に、サイト内のどのページがコンバージョンに貢献しているのか、ユーザーがサイト内でどのように行動しているかを、正確に把握できているケースは少ないように感じます。

アクセス解析は、「行動データ」「属性データ」「技術環境データ」などアクセスログに蓄積されていくデータの分析を通して、サイトに訪れるユーザー像の可視化や、行動把握に貢献します。

行動データ	新規/リピート、来訪経路、閲覧ページ、会員 / 非会員
属性データ	性別、年齢、地域、言語、興味
技術環境データ	デバイス、OS、ネットワーク、解像度、アクセスブラウザ

「検索からサイトに流入したユーザーは、商品の購入率が高い」「特定のページで多くのユーザーが離脱をしている」など、ユーザーのリアルな行動を捕捉することで、効果的な改善策を打ち出すことが可能になります。

②施策の効果測定

アクセス解析を行う2つ目の目的は、施策の効果測定をすることです。

効果測定とは、何らかの施策を打った時に、効果がどれくらい出ているかをデータを用いて検証するためのものです。実施した個々の施策に対して、意図した通りの結果に結びついているかを判断します。

③モニタリング

モニタリングとは、対象となるWebサイトを定点的に観測し、目標に対する達成度合いを把握することです。

例えば、この記事をご覧いただいている自社にて、Webサイト経由の「月間資料請求数」を1万件を目標に定めたとしましょう。

1万件を達成するための心がけとしては、下記のどちらが有効でしょうか？

言うまでもなく、後者のほうがより目標到達に近くなるでしょう。

なぜならば、中間地点でのモニタリングを行った方が、月半ばで「5,000件に到達していない」ことがわかり、手遅れになる前にリカバリーのための施策を講じることができるからです。

アクセス解析でできること

ここからは、実際にアクセス解析を用いて、分かることについて詳しく解説をしていきましょう。アクセス解析は、「トラフィック」や「コンバージョン数」を把握するだけのものと捉えられることがありますが、実際はサイト全体〜特定ページに至るまでの人の流れや行動を捕捉し、あらゆる施策効果の検証ができるものです。

①ユーザー像の可視化

自社のWebサイトの月間のPV数やUU数を把握している担当者は多いと思います。しかし、実際にどんなユーザーが、どんな状況で、サイトに訪問しているかをきちんと答えられる人は少ないのではないでしょうか。

アクセス解析では、自社に訪れるユーザーを蓄積されるアクセスログから、可視化していくことができます。例えば、Googleアナリティクスを用いると、以下のようなユーザーデータを取得できます。

行動データ	新規/リピート、来訪経路、閲覧ページ、会員 / 非会員
属性データ	性別、年齢、地域、言語、興味
技術環境データ	デバイス、OS、ネットワーク、解像度、アクセスブラウザ

これらのデータを分析することで、「30代の女性がスマホで閲覧するケースが多い」「検索から特定のページを閲覧したユーザーは、商品の購入率が高い」など、よりユーザーの行動や属性をリアルに捉えることができます。

サイトに訪れるユーザー像をはっきりと見ることで、効果的な改善に繋げていくことができるでしょう。

②行動把握

行動把握とは、どのページを閲覧したか、どういう順番でページを閲覧したか、ページのどの部分をクリックしたかといった、ユーザーのサイト内での行動を理解するものです。

ユーザーは必ずしも、サイト設計者の意図した通りに行動してくれるものではありません。アクセス解析をしてみると、予期せぬページに遷移をしているケースや、コンテンツ内で離脱を招いている箇所を浮き彫りにすることができます。

また、資料請求やお問い合わせといったCTA（ユーザーを行動喚起させるためのテキストや画像）を促すボタンが、全くタップされていなかったという課題を発見することもできます。

これらの行動把握は、Googleアナリティクスだけでなく、ユーザー行動分析ツールや、ヒートマップ解析ツールなどの行動分析に適した解析ツールを用いることで、詳しく分析することができます。

③効果測定

効果測定とは、何らかの施策を打った時に、効果がどれくらい出ているかをデータを用いて検証するためのものです。実施した個々の施策に対して、意図した通りの結果に結びついているかを判断します。

④モニタリング

モニタリングとは、設定した目標に対する達成度を把握するものです。

日々のPV数やUU数の増減を何となく追っていても、効果的な施策に繋げることはできません。達成したい目標と現状のギャップをきちんと把握することが大切です。

例えば、Webサイト経由の「月間資料請求数」を1万件とした場合、半月が経過した時点で約5,000件を達成していないというモニタリングデータを知ることで、リカバリーの施策を新たに行うといった判断ができます。

アクセス解析をする前に準備すること

アクセス解析を行うために、Googleアナリティクスを導入したけれども、どの数値を見ればいいかわからず、結局活用できていないというケースはよく聞かれます。

アクセス解析で得られるデータは、膨大です。その全てをチェックし、分析しようとしても時間だけがかかり、実際に施策の実行にまで至らない場合がほとんどです。

そのためアクセス解析を始める前に、「サイトの目的」や「改善したいポイント」を明確にした上で、分析を行なっていく必要があります。

サイトの目的を設定する

まずは、Webサイトで達成したい目的（ゴール）を明確にする必要があります。Webサイトを運営する目的は、企業によって様々です。

商材やサービスの認知度を向上させることが目的の場合もありますし、お問い合わせや資料請求を目的とする場合や、ECサイトで直接的な売上を拡大することが目的といったケースもあるでしょう。

あるいは、FAQサイトのように、利潤の追求ではなく、「お困りごとの解決」を目的としたものもあります。

それぞれの目的によって、アクセス解析で分析すべき箇所は異なりますし、改善施策も変わってきます。

目的が明確でないと誤った施策を招いてしまうことがあります。例えば、サイトのアクセス数が改善したのにも関わらず、肝心のコンバージョン（お問い合わせや資料請求）に全く繋がっていないというケースは良く聞かれます。

自社の事業を拡大するにあたり、どのようにWebサイトを活用するのか、その位置付けを明確にした上で、アクセス解析を始めると良いでしょう。

正しくデータが収集できる環境を用意する

当たり前のように思うかもしれませんが、意外とできていないのが、正しくデータを収集できる環境を整えることです。

よく起こりがちなミスが「Googleアナリティクスの二重計測」です。Googleアナリティクスから付与される同一のトラッキングコードが複数個埋め込まれることによって、実際のアクセス数よりも多くカウントしてしまうなどの問題が発生します。

前任の担当者がすでにGoogleアナリティクスの設定を行なっていたのにも関わらず、再度トラッキングコードを埋め込んでしまうケースや、GoogleタグマネージャーとGoogleアナリティクスを併用する時に、二重計測が起こってしまうことがあります。

二重計測が起きていると、直帰率が異様に低く計測されるといった現象が発生します。Googleアナリティクスである時点から異様に直帰率が低くなっている場合は、二重計測のチェックをして見ると良いでしょう。

Googleアナリティクスの二重計測に関しては、GoogleChromeの拡張機能である「Tag Assistant」を利用することで、同一のトラッキングコードが計測されているかを確認することができます。

また、GA4においては、タグが複数個設置されていた場合に、重複計測を防止する機能も備わっており、デフォルトの設定でオンになっています。前述の通り、旧Google アナリティクス（ユニバーサル アナリティクス）では、二重計測してしまうケースもありましたが、この機能を活用することによって未然に重複計測を防止できるため、HTMLのソースコードをすぐに修正できない場合には活用することをおすすめします。

またGoogleアナリティクスの二重計測の問題の他にも、自社IPからのアクセスが集計に含まれることや、同一のコンテンツ内容でもURLが異なることで、正しくデータを分析できないケースがあります。

これら正しくデータを収集する環境を構築するためには、専門知識や細かい設定が必要になってきますので、自社で構築できない場合は、プロに相談することをおすすめします。

データ基盤はコストではなく、アクセス解析成功のための投資である

アクセス解析を進める際、よく「データ基盤の構築にどこまでリソースを割くべきか」という議論が行われます。単なる出費と捉えるか、将来の成果のための投資と考えるか—この判断がビジネスの成功に大きく影響します。

弊社では、適切なデータ基盤は単なるコストではなく、戦略的投資であると確信しています。

「多少のズレはしょうがない」「とりあえずデータを溜めておけばいい」という姿勢では、正確な意思決定や効果的な改善は望めません。データの品質が低ければ、そこから導き出される洞察やアクションも同様に価値の低いものになってしまうからです。

アクセス解析を成功に導くためのデータ基盤投資のポイント

• 目的を明確にする：高機能なツールも、目的なく導入すれば「宝の持ち腐れ」になるため、収集したデータで何を解決したいのかを先に定める
• 適切な環境設定を徹底する：タグの発火不良やデータの重複計測などの技術的問題が、多くの企業でデータ品質を損なうため、専門知識を持つ人材への投資が長期的には効率的
• データ駆動型の意思決定を実現する：「定量的に施策の評価ができる」ことこそがデータ基盤構築の最大の価値。感覚や声の大きさではなく、事実に基づいた判断が可能になる

プロは「成果に繋がるアクセス解析」をオーダーされたらどう進めるのか

アクセス解析の目的はさまざまですが、その中でも「コンバージョンを増やすためのアクセス解析をお願いします」という相談が寄せられることが多いです。そうした相談者は次のような課題を抱えていることが少なくありません。

• レポートを他社に依頼しているが、改善に繋がるものになっていない
• そもそも成果が定義されておらず、何を見れば良いかが分からない

こうした施策ではレポーティング自体が目的化してしまい、成果につながりません。

本章では、弊社が上記のような相談をいただいたケースを例に、アクセス解析のプロが成果を上げるためにどのように考えるのかを説明します。

1.まずは目的を確認し「そもそも何を解析するか」を明確にする

「コンバージョンポイントがはっきりしていて、そこから成果を増やしていきたい」といったオーダーを受けた場合、まずは以下の確認から入ります。

• そもそも成果とは何かを定義できているか（何が達成すれば事業貢献するのか）
• それを測るためには、何を解析する必要があるのか

上記の確認を通じてクライアントが分析したいものが過不足なく取れているかどうか、課題がどこにあるかを把握します。

単なるレポート作成ではなく“成果”という観点で目的から再定義し、事業成長に繋がるPDCAができるようアクセス解析・レポーティングを行うのです。

2.導線の最初と最後に着目する

成果（コンバージョン）を改善するという観点でアクセス解析をする場合には、まずは導線の「最初」と「最後」に着目すると、効率良く進められます。

• 最初：LPや記事など、集客の入口
• 最後：LPや記事のCTA、トップページ、フォームなど（ユーザーが必ず通るところ）

ユーザーはWebサイトのさまざまなページを回遊することが考えられますが、最初と最後の地点は必ず経由するため、改善インパクトが大きいのです。一方で途中のページは、ユーザーによってどのページをどのような順番で経由するかが異なるため、改善インパクトが小さい傾向にあります。

最初と最後に注目することで、例えば「成果に繋がっていない集客経路がある場合は、そのチャネルへの投資をやめよう」「フォーム地点で離脱が多く起こっているため、フォーム改善をしよう」などの施策が考えられます。

3.分析・実行・仮説検証を漏れなく行う

ボトルネックを発見したら、何を・どのように改善していくかを、以下のような企画シートを用いて企画していきます。

▼企画シートの例

「現在の課題」「その施策による狙い」「改善施策の内容」「勝利条件（どの指標がどの程度向上していたら、成功したと言えるのか）」などの情報をシートにまとめ、立案・施策実行・効果検証・ネクストアクションの策定を行っていきます。

施策を実行する際は、その施策の背景にある課題や狙いを明確にすることが重要です。漠然と施策を行うのではなく、なぜその施策を行うのか、何を達成するために行うのかを明確に提起する必要があります。

また施策を行う前準備として、その施策によってどのような効果が期待できるのかという仮説を立てておくことが非常に重要です。例えば「ユーザーは○○というニーズがあるのではないか」という仮説に基づいてA/Bテストを行えば、その結果をチームや社内に蓄積しターゲット理解を深める・ターゲットに対する共通認識を持つ、といったことも可能になります。

そして施策の進捗を判定するため、KPIや勝利基準を設定することも重要です。特にA/Bテストを行う場合は、どのような結果が得られれば成功と言えるのかを明確にしておきましょう。例えば「資料ダウンロード率は上がったけど、お問い合わせ率は下がった」といった場合、どちらを重視するかによって施策の評価が変わってきます。そのため、施策の課題や狙いを基準に「この施策ではこの数字が上がれば成功」というように、事前にKPIや勝利基準を決めておく必要があるのです。

4.実施後には効果検証をする

企画シートを用いて仮説を立てて施策を実施した後には、以下のようなシートを用いて実施結果を整理します。

他社では、A/Bテストなどの施策を実施したものの効果検証をしないケースもありますが、弊社では「仮説→効果検証」を徹底して行っています。仮説を立てずに施策に着手すると、施策の狙いが不明確になり、効果検証の際に学びを得られません。

一方、仮説を立てて検証することで、自身の仮説が正しかったのかを判断でき、前述のようにターゲット理解にもつながります。企画シートを用いて仮説検証型のPDCAサイクルを回していく手法は手間がかかる分、ユーザーインサイトを深く理解でき、マーケティングの精度を高められます。結果、マーケティングチームへの共有などもできるようになり、成果に向けたアクセス解析を実現しやすくなるのです。

施策の結果を得たら、次にどのようなアクションを取るべきかを明確にしましょう。施策が成功した場合も失敗した場合も、その結果を踏まえて次の一手を考える必要があります。例えば、施策が失敗した場合は、もう一度トライするのか、別の施策を考えるのか、あるいはこれ以上の施策は無意味だと判断するのかを考えます。いずれにしても、「この結果を受けて、次はこうする」というネクストアクションを明確にすることが重要です。

このような流れでアクセス解析施策を実施していくことで、成果の創出につなげています。

アクセス解析の成功事例

弊社THE MOLTSのアクセス解析の支援実績をご紹介します。アクセス解析で得たデータの活用方法や、成果を出すまでの考え方を参考にしてください。

データ・仮説に基づくEFOでフォームの離脱率減少・CVR改善

ある企業では、「フォーム（導線の最後）での離脱率が高い」という課題があったため、EFOツールを活用してフォーム内のどこでユーザーが離脱しているのかを調査しました。

その結果、専門的な言葉が多く使われている記述式の設問で離脱率が著しく高いことが判明。そこで、以下のような仮説を立てました。

• 設問を入力するのに専門的な知識が必要で、ユーザーからすると正確な内容を記入するのが困難なのではないか？
• その設問の回答形式を、記述式から選択式に変えて、ユーザーの入力負担を軽減すれば、その部分での離脱率を下げられるのではないか？

改善案として、入力欄を「この中で一番近いものはどれですか？」といった選択式に変更し、いくつかのイラストからユーザーが直感的に選べるようにして、離脱率などを再度測定します。

また、その他の項目についても同様に、質問の仕方や表現を工夫して一つずつテストを行っていきました。これらの改善案を実施した結果、フォームにおける離脱率が減少し、CVRを改善することに成功しました。

製品ページの仮説検証によりCVRが1.2倍以上に改善

ある企業では、BtoBサービスのリード獲得を目的としてWebサイトを運用していました。

リード獲得数をさらに増やすためにサイト全体に対してアクセス解析を行い、コンバージョンに至ったユーザーの傾向を分析したところ、コンバージョンユーザーには製品ページ（サービスページ）を経由する傾向が見られました。

そこで製品ページからコンバージョンまでの経路を詳細に分析してみると、製品ページからフォームへの遷移率をさらに高める余地があることが分かりました。

上記で紹介した企画シートを使って、隔週でサービスページ改修のPDCAを回すことに。

例えば、製品ページ最下部にある「よくあるご質問」がクリックされているという傾向が分かったため「サービスの導入をある程度検討しているものの、決め切れていないユーザー」が多くいるのではないか？と仮説を立てました。

その仮説に基づき、製品ページの構成を一から見直し、ユーザーの欲しい情報を欲しい場所に設置する、という改修を行いました。

• 問い合わせCTAだけを設置するのではなく、ハードルの低い「製品資料ダウンロード」のCTAを設け、商品特徴の下に配置
• もとのサービスページはイメージイラスト主体で構成されていたが、「製品に興味のあるユーザー」ということを鑑みて、実際の製品デモ画面をメインに掲載　など

その結果、サービスページからフォームへの流入率が大きく改善し、CVRが1.2倍以上に。「Webサイトからのリード獲得」という成果に大きく貢献する取り組みとなりました。

アクセス解析の初心者が抑えておきべき基本

いざ、アクセス解析を始めようと思っても、何から始めたら良いか分からないという担当者も多いのではないでしょうか。ここからは、具体的にアクセス解析をしていく手順について解説していきます。

STEP1：サイト全体の大枠の構造を理解する

アクセス解析のファーストステップとして、分析を行うサイト全体の大枠の構造を理解することから始めましょう。

サイト全体の構造を頭に入れておくことで、ユーザーにWebサイト内でどのような行動をして欲しいかといった導線が明確になり、サイトの問題点を素早く見つけることができるようになります。

例えば、ECサイトの場合、以下のような導線で、ユーザーがスムーズに行動していくことが理想です。

1. 商品の一覧ページ
2. 個別の商品詳細ページ
3. カートを確認するページ
4. ユーザーの情報を入力するページ
5. 購入完了ページ（最終的なCV）

CVRをアップさせたいという目的でアクセス解析を行う場合、それぞれのページからページへの遷移率や離脱率をチェックすることで、「特定のページで多くのユーザーが離脱している」といった問題を発見することができます。

STEP2：計測が正しく行われているかをチェックする

次にタグが適切に設定され、計測が正しく行われているかを確認しましょう。当然ですが、計測が正しく行われていなければ、サイト改善や施策の効果検証は行えませんし、場合によっては誤った施策を招いてしまう可能性もあります。

特に、「Googleアナリティクスの二重計測」には注意が必要です。同じタグが複数埋め込まれることによって、実際のアクセス数よりも極端に多く計測される、直帰率が低くなるといった現象が起こります。

この他にも、そもそもタグを入れ忘れているケースや、計測したいWebサイトと異なるトラッキングID（プロパティID）が埋め込まれているといったケースもあります。

アクセス数の急増やCV数が明らかに少ないといった異常を察することで、計測の誤りに気づくこともありますが、素人ではなかなか気づかないものです。心配な方はアクセス解析のプロに一度見てもらうと良いでしょう。

STEP3：サイト全体のアクセス数やCV数を把握する

正しく計測していることが分かったら、実際にWebサイト全体のアクセス数やCV数を把握しましょう。ポイントとしては、月別・週別・日別の順に期間単位で見ていくことです。

Googleアナリティクスであれば、ユーザー＞概要からWebサイト全体のセッション数や新規ユーザー数を把握することができますし、行動＞概要からページビュー数を確認できます。

また、CV数であれば、コンバージョン＞目標から計測したいアクションを設定することにより、計測が開始されます。

これらの数値を、期間単位で確認していくことで、急なアクセス・CV数の増減といった異常に気づくことができます。

STEP4：サイトに訪れているかユーザーを把握する

アクセス数やCV数の全体感を把握したら、次にサイトに訪れているユーザーを調べていく必要があります。

ここでポイントになるのが、「流入経路」と「使用デバイス」です。

流入経路については、以下のような項目を見ると把握することが可能です。

検索から流入	Organic Search
SNS経由	Socia
広告経由	Paid Search・Display

突然、大きなアクセス増減がある場合、特定の経路からの流入が増えている（もしくは減っている）ケースがほとんどです。流入経路別に見ていくことで、どこに原因があるのかを即座に探ることができます。

また、流入経路別のコンバージョン数やコンバージョン率を把握することができるため、例えば「広告経由の中でもDisplayでの流入経路がコンバージョン率が高いので、より予算を投下する」などといった集客戦略に活かすことができます。

加えて、PCやスマホなど、特定のデバイスごとの、コンバージョン率をチェックするのも重要です。スマホとPCを比較して、スマホだけコンバージョン率が低いという状況なのであれば、スマホに最適化したUIの改善を行なっていく必要があるでしょう。

STEP5：ページ別に数値を把握する

次にページ別のアクセス数やコンバージョンを調べていきましょう。アクセスを見ていくと、ランディングが多いページやアクセスが多いページなど、個々のページの特性を掴むことができます。

また行動フローをチェックすることで、

• どこのページに遷移しているのか
• どこのページから遷移してきたのか

といった点まで確認できます。

なお、特定のページ分析を行う際の優先度としては、改善効果が出やすいページから分析を始めることがポイントです。

例えば、ユーザーが最初にみるランディングページ、コンバージョン前に必ずみるフォーム入力ページを分析し、改善を行うことで、短期間でインパクトのある改善効果をもたらす可能性があります。

STEP6：KGI、それに紐づく KPIを設定する

次に、Webサイトの目的に合わせてKGI（最重要指標）を設定します。

また、KGIだけでなく、具体的なアクションに移すためにも、KGI達成のための重要指標としてKPIの設定も行います。例えば、Webサイト全体のアクセスやコンバージョンに影響を与える指標などがKPIにあたります。

KGIやKPIを定めることで、現状を整理し、計測するべきプランを構築するのに役立ちます。

弊社MOLTSでは、KGI・KPI設定から成果改善に繋げた事例として、BtoBベンダーでテレワークソリューションを提供するブイキューブ社との取り組みがあります。

ブイキューブ社は当初、自身で把握している見込み顧客の獲得数とGoogleアナリティクスの見込み顧客数が異なることなどに問題を抱えていました。問題の原因は、100以上のコンバージョンポイントに複数の入力フォームパターンが存在し、複雑な構造となっていたことです。これにより、しっかり計測できるコンバージョンポイントが少ない状態となっていました。十分に計測できなかったために、見込み顧客数をうまく予測できなかったのです。

そこで、改善に向けて目標値として月1,500件のリード獲得をKGIとして設定。KGIに紐づくKPIとして直近5万前後のUU数を3ヶ月で3万UU数にすると設定しました。

目標達成に向けてオウンドメディア「テレワークナビ」のコンテンツ改善を実施。これにより35ものキーワードで検索順位1位を獲得、受注数は前年同月比で3倍増を達成しました。CMを打ったタイミングで、長中期的なリターン構築も望んでいたデジタル領域での中長期的なリターンを提供することに繋がっています。

上記の事例のように、アクセス解析を通してWebサイトの最適化を図るには、目標値（KGI）をしっかり定めて、最終的な目標に向けて小さな目標（KPIに）を設定しクリアしていくことが重要です。

より精度の高い目標設定にはKPIツリーが有効

KGIとKPIを設定する際、より戦略的で実効性の高い目標管理を行うには、KPIツリーの作成が効果的です。

KPIツリーとは、最終目標（KGI）を達成するために必要な要素（KPI）を樹形図で可視化したフレームワークです。例えば「月間お問い合わせ数100件」というKGIに対し、「広告のクリック率」「フォームへの遷移率」「フォーム入力完了率」といった要素を階層化して管理します。

このように指標を体系化することで、「何をすればうまくいくのか」「どこがボトルネックになっているのか」が明確になり、効率的にPDCAを回せるようになります。単なる数値の羅列ではなく、論理的に繋がった指標群として管理することが、成果に繋がるアクセス解析の重要なポイントです。

アクセス解析をする時の注意点

アクセス解析はデータを収集するだけでは意味がありません。得られたデータを分析し、改善へと繋げるのが目的です。ここではアクセス解析を始める上で注意したいポイントについて解説をしていきます。

①過去のデータと比較でみる

アクセス解析で得られたデータは、過去のデータと比較してみることが大切です。

Googleアナリティクスを導入して、PV数やセッション数を取得できるようになると、ついつい日々の数値の増減を追ってしまいがちです。しかし、日々の数値そのものに意味はありません。週単位・月単位など長期でデータを比較することで、初めて数値に意味を持たせることができます。

②外部要因も考慮する

サイトのデータには、外的要因が必ず作用します。例えば最近では、SEOでの流入施策に注力して、着実にサイト流入を増やしていたのにも関わらず、新型コロナウイルスの影響で市場環境が変わり、アクセス数が激減したという話も聞かれます。

内的要因だけに原因を求めすぎると、市場環境の大きな変化を見落としがちです。新型コロナウイルスの影響はわかりやすいかもしれませんが、競合会社がテレビCMやWeb広告を開始したことにより、自社のWebサイトのアクセス数に影響が出るケースもあります。アクセス解析をする時は、市場において大きな変化を及ぼす要因があるかどうかも頭に入れておく必要があるでしょう。

③分析レポートを周囲に共有する

アクセス解析の分析レポートは、周囲に必ず共有することが大切です。データ分析者は、サイトでこういう事象が起こっているという原因の追求が得意な一方で、それをいかに改善に繋げていくかといったアイデアまで落とし込めないことがあります。

そのため定例会など、デザイナー・エンジニアやコンテンツ担当者などとレポートを共有する場を設けて、どのようにデザインやコンテンツを修正したら改善へと繋がるのかを議論しましょう。

④ユーザーの気持ちになって考える

アクセス解析では見えづらいユーザーのインサイトも考えていく必要があります。例えば、とあるボタンがクリックされていないという事象をアクセス解析で発見できても、なぜクリックされないかの原因を探るためには、ユーザーニーズの深掘りが欠かせません。

実際にサイトを利用しているユーザーの生の声を聞く「ユーザー調査」や「アンケート調査」、UXの専門家による「エキスパートレビュー」といった定性的な視点からもサイトを見ていくことが求められるでしょう。

無料で使える3つのアクセス解析ツール

Googleアナリティクスをはじめ、無料で使えるアクセス解析ツールがいくつか提供されています。計測タグをサイトに埋め込むだけで、データを収集できるので、初めてアクセス解析を行なってみたいという場合には、無料のアクセス解析ツールを活用してみると良いでしょう。

ここでは、代表的なアクセス解析ツールを3つご紹介していきます。

• GA4（Google Analytics 4）
• Googleサーチコンソール
• User Heat

「Google Analytics 4（以下、GA4）」とは、Google社が無料で提供しているアクセス解析ツールで、2020年10月にリリースされた最新版のGoogle アナリティクスです。サイト全体のアクセス数をはじめ、流入経路やユーザーの行動フローなど幅広いデータをデバイスをまたいだ（PC→スマホアプリ→商品購入など）行動であっても収集することができるため、アクセス解析には必須のツールと言えるでしょう。

GA4では、広告の最適化や自動入札の精度向上が期待できる機械学習機能や豊富な自動計測機能などの便利な機能が付帯しており、サイト内でのユーザー行動の質をより深く追うことができます。

ただ、以前から旧Google アナリティクス（ユニバーサル アナリティクス）を使っていた方は、以下のようなポイントに注意する必要があります。

1. 計測仕様の違いからユニバーサル アナリティクスと数値に違いが発生する
2. 管理画面や機能が今後変更される可能性がある
3. AMPページの計測ができない

詳しくは以下で解説していますので、ご覧ください。
なお、AMPページは2023年6月より計測ができるようになりました。
※参照元：https://support.google.com/analytics/answer/13707678?hl=ja

Googleサーチコンソール

Googleサーチコンソールも、アナリティクス同様にGoogle社が提供する無料のアクセス解析ツールです。Googleサーチコンソールは、SEOからの流入のパフォーマンスを確認するために用いられます。

• 検索トラフィック：Googleの検索画面での表示回数・クリック回数・クリック率・平均順位など
• 検索クエリ：どのようなワードで検索されてサイトに流入しているか
• インデックス登録状況：特定のページがGoogleにインデックスされているか
• クローラー状況：Googleのクローラーの回遊頻度

計測方法は、サーチコンソールにログインをし、登録したいサイトのURLのプロパティ追加をすると、HTMLのタグが発行されます。Webサイトのhead内に貼り付けるだけで、計測を開始します。なお、Googleアナリティクスとの連携も可能で、アナリティクスの管理画面からパフォーマンスを確認できます。

SEOを集客の軸にしているサイトや、これからSEOに注力していきたいサイトを運営している場合は、Googleアナリティクスに加えて、Googleサーチコンソールの導入もおすすめします。

▼Googleサーチコンソールの口コミ・レビュー

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User Heat

User Heatは、株式会社ユーザーローカルが提供するヒートマップツールです。ヒートマップツールとは、特定のページ内でユーザーが熟読している箇所や、クリックしている箇所を色の濃さで可視化するツールのことです。

ユーザーにクリックされていないボタンや、読まれていない箇所を把握することで、コンテンツやデザインの改善に役立てることができます。

User Heatでは、月間30万PVまで計測することができ、PCだけでなくスマートフォンのユーザーの行動まで確認が可能です。

▼User Heatの口コミ・レビュー

押さえておきたいアクセス解析用語

アクセス解析をする上で、基本的な用語について理解しておく必要があります。ここではGoogleアナリティクスでアクセス解析をする際に、頻出する用語について解説していきます。

PV（ページビュー）

Webサイトの特定ページが開かれた回数を表します。1ユーザーが特定ページを10回閲覧すると、10PVになります。後ほど、ご紹介するUUやセッション数と混同しがちなので、注意が必要です。

UU（ユニークユーザー）

UUとは、Webサイトに訪問したユーザーの数を表します。集計期間内で、同一のユーザーが何回サイトに訪れたとしても、1UUと計測されます。ただし、UU数の計測方法はアクセス解析ツールによって若干異なります。

例えば、Googleアナリティクスの場合、同一ユーザーかどうかの特定を、発行したCookie情報によって行います。そのため異なるブラウザや端末を使用した場合や、Cookieを削除した受け入れを拒否している場合などは、同一のユーザーでも異なる人物として計測することがあります。

セッション数

セッション数とは、ユーザーがサイトに訪問した回数を表します。同一のユーザーが、サイト内で複数ページを閲覧して、離脱した場合、1セッションと計測されます。

ただし、セッションの持続時間は最後のPV発生から30分（変更が可能）となっており、離脱したユーザーが30分を過ぎてから、再びサイトに訪問した場合は、次のセッションとしてカウントされます。

また、30分を経過しなくても新しいセッションとして認識される場合があります。（以下は、Googleアナリティクスのセッション算出方法です。）

• 1日の終わり：日付が変わるとセッションはリセットされます。例えば、午後11時50分にユーザーがサイトに訪れ、20分後の翌日午前0時10分に離脱したとしても、日付を跨いでいるため、セッション数は「2」とカウントされます。
• キャンペーンの切り替わり：ユーザーのキャンペーンソースが変わるたびに、新しいセッションとして認識されます。例えば、検索でサイトに流入したユーザーが一度離脱し、広告から再びサイトに流入した場合は、30分を経過していなくてもセッション数は「2」とカウントされます。

ページ / セッション

ページ / セッションとは、1セッションつまり、ユーザーがサイトに訪問してから離脱するまでに、何ページを閲覧したかを表します。ページ / セッションの値が、「2」の場合、ユーザーがサイト内での一連の行動で、2ページ閲覧したことになります。

「サイト内の回遊性」と表現される場合もあり、ユーザーに多くのページを閲覧してもらいたいと考えているサイトであれば、ページ / セッションを高める施策が求められます。

LP（ランディングページ）

ランディングページとは、Webサイトに訪れたユーザーがセッションの中で一番最初にアクセスするページを指します。

ランディングページは、Web広告で主に用いられる、訪問したユーザーを「お問い合わせ」や「注文」といった次のアクションを促すために作られたページを指す場合もありますが、アクセス解析の文脈で使われるランディングページは、前者の意味で用いられます。両者を混同しないように注意が必要です。

コンバージョン / コンバージョンレート（CVR）

コンバージョンとは、資料請求・お問い合わせ・予約・注文・会員登録など、設定した目標をユーザーが達成することを指します。最終的なコンバージョンに加えて、中間目標であるマイクロコンバージョンを複数設定できます。コンバージョンレート（CVR）とは、サイトの訪問者（UU数・セッション数）がどれくらいコンバージョンに至ったかを表す数値です。例えば、100セッションの内、1件のコンバージョンが発生した場合、CVRは1%になります。

専門的なアクセス解析は外部パートナーへの依頼も検討を

アクセス解析の基本的な手順や重要性を理解できても、実際に継続的で成果に繋がる分析を行うには、専門的な知識と豊富な経験が必要になります。

「自社でアクセス解析を始めてみたが思うような改善に繋がらない」「データは取れているが具体的な施策に落とし込めない」「GA4の設定が正しくできているか不安」といった課題に直面するケースは少なくありません。

そのような場合は、データ分析を専門とする外部パートナーへの依頼も有効な選択肢です。プロフェッショナルなサポートを受けることで、自社だけでは発見できない課題の特定や、効果的な改善施策の立案が可能になります。また、正しい分析手法を学ぶことで、将来的な内製化への道筋も見えてくるでしょう。

重要なのは、自社の状況や目標に最適なパートナーを選ぶことです。

アクセス解析でチーム / 事業を推進させる

本記事ではアクセス解析の目的や、始める上で気をつけるべきポイントについて解説してきました。

アクセス解析とは、サイト課題を発見し、改善施策へと繋げることに意味があります。分析レポートを作成して終わりでは何の意味もありません。

どうすればサイトで事業貢献ができるのかを意識し、周囲のメンバーを巻き込みながらPDCAサイクルを回せる体制を作っていくことが大切です。