Googleアナリティクスのデータをうまく使うために、自分にとっての利用目的と、「取る」「見る」「使う」の3ステップを整理しておくことが大切です。
最初は僕も使い方がわからなかったのですが、使えば使うほどその機能のすごさに感謝する毎日です。
GoogleアナリティクスこそGoogleの思考がつまったコンテンツと言っても過言ではないと思っています。

Googleアナリティクスを何のために使いますか?

ジャッキージャッキー

皆さんはGoogleアナリティクスのデータを何のために使うのでしょうか?その「目的」をしっかりと確認しておくことで、多くの機能や画面があるGoogleアナリティクスを迷わずに使いこなすことができるようになります。

目的をしっかりと決めて使いこなしてください。

データの利用目的は何ですか?

GoogleアナリティクスはWEBサイトに訪問したユーザーのページ閲覧行動を計測し、サイトのアクセス状況をデータで見ることができるアクセス解析ツールです。
ユーザーのアクセス行動をデータで見ることによって、WEBサイト広告からの集客施策やWEBサイトの改善ができるようになります。
Googleアナリティクスはさまざまなデータを計測でき、レポート画面も100種類以上あります。会社の部下や後輩・取引先などから、多く寄せられる質問に
まずどのレポートをみればいいですか?
というものがあります。僕はいつも逆の質問をしてしまいます。
あなたがGoogleアナリティクスのデータを利用する目的はなんですか?

です。

利用目的をすぐさま明確に答えることができる人はほとんどいません。しかし結果としてデータの活用がうまくいっている人は、まず間違いなく目的が明確ですし、目的を明確にすればその後の分析やアクションも間違いなくスムーズに進みます。

アクション(施策)とプロセス(手順)から目的を考える

データの利用目的を具体的に考える上で重要なポイントは2つです。
  1. アクション(施策)
  2. プロセス(手順)
です。まず、アクションは「WEBサイトを良くするため」のアクションと、「WEBサイトに集客するため」のアクションの2つがあると考えてください。
ビジネスでWEBサイトを運用する場合の大きなアクションがこの2つです。
そしてそれぞれのアクションに共通するプロセスが、データを「取る」「見る」「使う」という3つのステップです。
Googleアナリティクスの利用目的の考え方 目的データ計測・取得 集計・分析 アクション・施策 プロセス サイト改善 サイト集客 サイトの行動データを正しく計測するための導入や設定を行う。サイトの行動データに加え、キャンペーン計測やコンバージョン計測のための設定を行う。 サイト内行動レポートを中心に確認し、課題ポイントについては深く分析していく。 キャンペーンレポートを見て広告効果を確認し、改善ポイントを分析していく。 集計・分析結果に基づき、サイト施策を計画し実行していく。 集計・分析結果に基づき、キャンペーンの改善□を計画し実行していく。

[自分の役割]から利用目的を定義する

アクションとプロセスの視点が整理できたら、最後は「あなた自身」がどこに当てはまるのかを確認してください。
  • あなたはWEBサイトに関わる仕事に携わっていますか?
  • 広告やSEOなど、集客に関わる仕事ですか?
  • データ計測の設定をする担当の人ですか?
  • レポートを作成する人でしょうか?
  • データ分析の担当者でしょうか?
  • 広告運用の仕事でしょうか?
  • サイト制作の担当者でしょうか?
など、自分の仕事がどのアクションで、その中のどのプロセスを担当しているかによって、あなた自身のGoogleアナリティクスの利用目的が明確になります。もちろん、業務の幅が広いときは目的が複数になることもあります。その場合もアクションやプロセスごとに目的が整理できていれば、必要なデータやレポート画面がわかり、Googleアナリティクスを使いこなせるようになります。
Google先生Google先生

データを有効に活用するためには、ツールを使う前に考えておくべきことがあります。まずは、事前に考えておくべき重要なポイントを伝えておきました。

目的のための目標数値=コンバージョン目標を持つ

ジャッキージャッキー

WEBサイトを使って獲得できる成果をコンバージョンと言います。考え方で整理した利用目的を達成するためには、具体的な目標数値(コンバージョン数)を想定して、達成度をデータで見ていくことが大切です。

アクション(施策)には必ず目標数値がある

会社には、必ず目標と目標数値があると思います。
例えば売り上げです。
同じように、広告やWEBサイトの運用にも目標があるはずです。目的によってさまざまなWEBサイトがありますが、それぞれに必ず目標と目標数値があります。
この目標数値のことをWEBマーケティングでは「コンバージョン数」と言います。この目標数値が皆さんの仕事の「目指すべき目標地点」になります。これが明確でないと、Googleアナリティクスで計測・集計した数値への評価や分析がうまくいかなくなることがあります。

WEBサイトの目的別コンバージョン例

WEBサイトの種類 WEBサイトの目的 コンバージョン WEBでの計測
ECサイト 製品やサービスを販売すること 購入・売上 可能
リードジェネレーションサイト(BtoBの見込み客獲得サイト) 営業チームが活用できるユーザー情報の収集と、潜在的な見込み顧客を見つけ出すこと 問い合わせの獲得数や見込み客登録数など 可能
メディアサイト ユーザーに訪問してもらい、関係を築くこと コンテンツ利用、再訪などの訪問頻度の促進 可能
顧客サポートサイト(FAQや問い合わせなど) ユーザーが欲しい情報を適切なタイミングで提供すること 顧客満足の獲得 不可(アンケート調査などで行う)
ブランディングサイト 認知度を上げて、いい関係を築き、ロイヤリティを高めること ブランド認知、エンゲージメントの獲得 不可(アンケート調査などで行う)

目標数値を決めることが、分析をスムーズにする

僕がよく質問されることのひとつに「分析の仕方を教えてください」があります。ここでも僕が逆にしつもんするのは一つです。
あなたの目標数値は何ですか?
です。分析するには、「何のために、何を(どんなデータを)分析するのか?」が重要です。目標数値が明確であれば、その値とGoogleアナリティクスで計測した数値を比べることから分析の第一歩が始まります。目標数値は、目標とするコンバージョンによて決められます。

WEBサイトの目的別コンバージョン例

コンバージョンの具体例 目標値の例
メルマガ登録 メルマガ登録完了数/毎月100件獲得 など
会員登録 会員登録完了数/毎月1,000名獲得 など
PDF資料のダウンロード PDFダウンロードボタンのクリック数/毎週100件ダウンロードしてもらう など

「分析」の第一歩は「分けて見ること」

例えば、「玄関に10,000ユーザー数」という目標があり、実際の計測値は5,000ユーザーだったとします。目標には足りませんが、そのユーザーはどこからやってきた(流入した)のでしょうか。
自然検索か広告経由なのか、メールマガジンか。内訳が数値でわかれば、少ない流入元を増やすためのアクション(施策)に具体的に結び付けられます。
この、流入元を「分けて見る」ということが、実はもう「分析」をしているということになるわけです。

目標数値(=コンバージョン数)を達成するために まずは現状数値を確認、目標数値の違いはどのくらいある?目標数値との差はどこに原因がある?何を改善したら目標に近づける?

Google先生Google先生

目標数値があればこそ、問題の大きいところの原因を「分けて見ること」=「分析」が自然にできていることになります。

いきなり「分析」しようとしていませんか?

ジャッキージャッキー

Googleアナリティクスは「分析」に必要なデータを「計測・取得」して、「分析」に必要な環境を整えるためのツールと言えます。勉強するにあたって、この「データ」についての考え方を確認しおきます。

材料がないのに「料理」はできない

例えば、三食飯が食べたくなって、作るとします。しかし冷蔵庫には三食飯を作るのに必要な3品目の材料はなく、2品目しかありません。このとっき、どんなに優秀な料理人であっても、2品目の材料しかなければ絶対に三食飯をつくることはできません。
分析についても同じことが言えます。僕が実際に分析の依頼を受けても、そもそも必要なデータが計測ができていない、データが揃っていない、というケースがほとんどといっても過言ではありません。

まずは、材料の仕入れからです。

まずはデータを正しく計測・取得すること

Googleアナリティクスの主な機能はデータの「計測・取得」と「集計」にあります。
一番重要な役割は、まずはデータの計測や取得をすることです。ツールの名前は「アナリティクス(分析)」ですが、残念ながらGoogleアナリティクス字体は分析はしてくれません。分析を行うのは利用者である「あなた」です。

そしてもうひとつ、Googleアナリティクの重要な役割は、計測・取得したデータを「集計」して、レポート画面で見せることです。レポート画面に集計レポートを表示して、皆さんが分析を行えるようなデータ環境を整えるツールです。

分析ニーズは多様化している

Googleアナリティクは、初期導入時の設定でも多くのデータを計測してくれますが、近年、マーケティング施策の対象が広がり、顧客データや店頭での行動データ、広告のデータなど分析ニーズが多様化するにしたがい、必要なデータの範囲も増えてきています。
食べたい料理のメニューが増えれば増えるほど必要な材料も増えるのと同じように、Googleアナリティクでも”いきなり分析”ではなく、必要なデータは何かを考え、あらかじめそのための計測設定や取得手段を考えることから始めることが重要です。
Google先生Google先生

計測と集計を正しく行い、集計されたレポートのデータを正しく読み解けるようにするための、基本的な知識を学んでいきましょう!

データ活用の3つの基本「取る」「見る」「使う」とは

ジャッキージャッキー

Googleアナリティクを使いこなすために、まずデータ活用のステップを理解しましょう。この活用ステップに沿って機能や設定を理解することで、Googleアナリティクがより使いやすくなります。

データを活用するために重要な基本的な流れ

Googleアナリティクは、WEBサイトのアクセスデータを計測し集計レポートを見て分析することで改善アクションへつなげていくことができるツールです。そして、この流れを実現するためにさまざまな機能や設定があります。それぞれの機能や設定を個々に理解するよりも全体を理解することによって、Googleアナリティクをより使いこなすことができるでしょう。
データ活用のステップは「取る」「見る」「使う」で覚えておいてください。
Google先生Google先生

取る、見る、使うという3つのステップで理解していくことで、多くの機能や設定の目的が整理され、全体の理解に役立ちます。

Googleアナリティクの「取る」「見る」「使う」とは?

「取る」「見る」「使う」は具体的には以下のようなことを意味しています。
  1. 「取る」=データを計測すること。または取得すること。
  2. 「見る」=計測したデータを集計しレポート画面に表示し、分析を行うこと。
  3. 「使う」=集計や分析の結果をアクション(施策)につなげ、「目的」に活かすこと。
そして、それぞれのステップを行うことができるように多くの機能や設定がつくられているのがGoogleアナリティクです。
それぞれのステップの機能や設定について説明していく内容は、以下の通りです。

「取る」「見る」「使う」の具体的な内容とは

  1. 取る=データ計測/取得

    さまざまなデータを計測・取得するための機能や設定

    1.トラッキングコードを使ってサイトのアクセスデータを計測する
    2.分析に必要な独自のデータをサイト上の情報から取得する
    3.分析に必要な独自のデータをサイトの外部からインポートする
    4.広告キャンペーンからの流入データを計測する
    5.AdWords広告のインプレッション、クリック、コストデータをインポートする
    6.eコマースサイトの売上データを取得する

  2. 見る=集計/分析

    取得したデータを集計し、分析するための機能や設定

    1.レポート画面を作るためのデータ集計の要件を設定する
    2.レポート画面を見やすくしたりデータの表示形式を変更したりする
    3.レポート画面の集計データを見てより深く分析できるようにする

  3. 使う=施策/アクション

    実際の広告運用やサイト運用改善に役立てる

    1.AdWords広告のターゲティングリストを作成する
    2.サイトの表示速度を改善する
    3.A/Bテストによってサイトのユーザー行動を改善する

データ計測の仕組みを理解する

ジャッキージャッキー

WEBサイトの行動データは「トラッキングコード」を使った仕組みで計測します。また、外部のデータをとり込んだり、ほかのGoogleツールと連携設計をして、Googleアナリティクの画面で見られるデータもあります。

トラッキングコードで行動データを計測する

Googleアナリティクでは、JavaScriptで書かれた「トラッキングコード」というプログラムファイルを、計測したいWEBサイトのすべてのページに実装することによって、WEBサイトでの行動データを計測することができます。
行動データとは、ユーザー(訪問者)がページを表示したり、ページ上のボタンをクリックしたりする行動についてのデータで、WEBブラウザ上でこのような行動が行われるたびにそのデータがGoogleアナリティクに送信されるというイメージです。
なお、ユーザーの訪問頻度や滞在時間は「Cookie(クッキー)」というデータファイルのやりとりで計測されます。

サイト閲覧 計測対象サイト ①コンテンツデータをリクエスト ②Webサーバーはコンテンツデータの送信 ③計測データの送信(※ページビューがカウントされる) ページごとにトラッキングコードが設置されているのが条件

トラッキングコード以外で取得できるデータもある

基本的な行動データはトラッキングコードによってほとんど計測・取得できるデータがたくさんあります。取得できる主なデータは
  • 広告流入に関するデータ
    どのキャンペーンから来たのか?
  • 企業が保有する顧客に関するデータ
    会員ランクや過去の購買データなど
  • eコマース売上に関するデータ
    製品別売上データなど
  • ユーザー属性に関するデータ
    ログインIDなど
これらのデータは、計測パラメータやトラッキングコードの追加、外部からのデータインポートによって取得することができます。また、外部サーバーや社内データを取り込む以外に、AdWords広告やSearch ConsoleといったGoogleのほかのツールと連携設定をすることで、Googleアナリティクのレポート画面で簡単に見ることができます。
このようにさまざまなデータを追加で取得して、分析に活用できます。

幅広いデータが取得できることを知っておく

Googleアナリティクを導入してレポート画面でデータを反映されると、目の前に出てくるデータの内容や分析に興味が行きがちですが、説明したようにすぐ入手できるデータがすべてではありません。
どんなデータが計測・取得することができるのかを知っていれば、より多くのデータを見ることができるようになります。
Googleアナリティクは日々進化しており今後も電話番号ータの種類が増えていくことが良そうされるので、積極的に活用していくことをおすすめします。
Google先生Google先生

いろいろなデータを計測・取得することができる、ということを理解すればデータの分析や活用の幅が広がります。

「集計」と「分析」の違いを理解する

ジャッキージャッキー

ここまで「分析」や「活用」のもととなるさまざまなデータ取得の仕組みを解説しました。では次にそのようにして蓄積されたデータを「見る」ために必要な考え方や機能・設定について解説します。

取得されたデータはそのままでは「分析」に使えない

僕は計測・取得したデータを「見る」というフェーズには、「集計」と「分析」という2つのプロセスがあると定義します。
データを見て活用するには、この2つの違いをきちんと理解しておく必要があります。またGoogleアナリティクの機能にも「集計」に関する機能と「分析」に関する機能とがあるので、2つの違いを理解すると使い方がわかりやすくなります。
見る 集計 分析 ある軸に沿ってデータを整理すること 集計したデータから、問題の原因や詳細な内訳を深く見ていくこと
Google先生Google先生

切り口によってさまざまな集計レポートを見ることができます。

「集計」とはある軸に沿ってデータを整理すること

Googleアナリティクに送信されたデータは、まずはそのままの状態(1行1行のヒットデータ=生データ)で蓄積されているとイメージしてください。そのままの状態のデータは、整理(集計)されていないので、意味を持ちません。データを読み解くには、まず整理をして内容を分かりやすくする必要があります。これが「集計」です。
同じ集められたデータであっても軸(切り口)によっていろいろな集計の仕方ができます。Googleアナリティクのレポート画面で見ることができるデータは、このようにさまざまなデータは、このようにさまざまな軸で集計された「集計レポート」になります。Googleアナリティクのレポート画面には、100種類以上の集計レポートがあります。

集計から問題の原因を発見する作業が「分析」

Googleアナリティクの集計レポートは、「ユーザー」「集客」「行動」などのカテゴリを軸に集計されたデータなので、ある意味「簡易な分析をした結果」と言えます。
ですが、僕はこの集計結果を使ってさらに深くデータの中を見ていくプロセスを「分析」と位置づけています。先に説明したとおりデータ活用には必ずビジネス上の目的があり、目標数値があります。分析とは、皆さんの業務におけるデータ活用の目的(施策)や目標数値に対し、実際の結果(Googleアナリティクでの集計レポート)がどうだったかを確認した上で、課題がありそうな部分についてより「詳細な内訳」や「問題の原因」を探るために承継データを「分けて深く見ていく」作業と言えます。

「集計」のための機能と「分析」のための機能

「集計」と「分析」の考え方に沿って、Googleアナリティクの機能を整理したのが下図です。
Googleアナリティクスのレポート画面は「(レポート)ビュー」と言います。このビュー画面に集計レポートを表示するにあたり、重要なプロセスがあります。
それは「集計の対象となるデータを定義する」というプロセスです。計測や取得したデータ常にそのすべてが集計に必要なデータとは限りません。中には必要のないデータや、関係のないデータが含まれている場合もあります。
計測・取得 トラッキングコード、カスタムディメンション、データインフィードなど 計算・取得データの蓄積 計測範囲の定義 ビューフィルタ 集計の定義を行う機能。 余分なデータを集計対象外にしたりできる。設定は恒久的に残せるので、一度除外されたデータは戻せない セグメント 集計結果であるレポート画面ををより深く「分けて比較して見る」ための機能。設定を解除すれば、表示されるデータも元に戻る

「セグメント」を使って分析を深める

一方で、集計レポートからより深く分析を行うための機能に「セグメント」という機能があります。
ビューフィルタが集計対象範囲そのものを設定するのに対して、セグメントは集計結果に対する設定です。設定を解除すればデータも元に戻るため、いろいろな分析視点で切り口を設定して、データに確認することができます。
ジャッキージャッキー

「集計」と「分析」の定義は、あくまでGoogleアナリティクスのデータを分かりやすく使いこなすために僕が考えたものです。一般的には、目的に応じてさまざまな考え方があります。

ビューフィルタで集計されるデータを整える

ジャッキージャッキー

Googleアナリティクスを導入したままのレポート画面(ビュー)は、本来の目的からすると必要のないデータが含まれている可能性があります。集計対象のデータを整えるための機能、ビューフィルタの概要を説明します。

データ活用の目的から集計対象範囲を定義する

Googleアナリティクスでは、トラッキングコードを実装すれば割と簡単にレポート画面に集計データが表示されるようになります。データが表示されるとすぐにデータの内容に気持ちが行きがちですが、その前にデータを正しく読み解くために必要なプロセスがあります。それがビューフィルタを使って「集計対象範囲」を定義するという作業です。
必要なデータだけに整える方法としてビューフィルタには下記の2つの方法が用意されています。
  1. 「除外」
    集計に必要のないデータを文字通り除外します。
  2. 「一致」
    集計に必要な範囲や条件に一致するデータだけを集計するようにする
というものです。
Google先生Google先生

ひとつのWEBサイトの計測データであっても、このようにして目的に応じて集計対象範囲が異なる集計レポート画面(ビュー)が複数出来上がっていきます。

ビューフィルタで内容を読みやすくする

ビューフィルタには集計対象範囲を定義する機能のほかに、「レポート画面に読みやすい形でデータを表示させる」という機能もあります。例えばレポート画面に表示されるページのURLが動的に付与されたパラメータ値など、レポートを見る人には意味がわかりにく表記(文字列)になっていることがあります。ビューフィルタの「検索と置換」機能を使うとURLの特定の文字列に置き換えて、読みやすくすることができます。

「除外」で、集計に必要のないデータを省く

最初にやるべき除外として必ずおすすめしているのが”社内(社員)からのアクセスによるデータ”の除外です。本来、集計し分析に使いたいデータは自社のユーザーや顧客の行動データであるはずですが、意外と自社の社員も会社のWEBサイトを利用しています。本来の目的からすると、自社社員のアクセスデータを集計に含める必要はありません。
この場合は社内のIPアドレスからのアクセスを除外する、という設定で除外します。
除外による集計対象範囲設定 計測・蓄積されたデータ 不要なデータを除外

「一致」で、必要なデータだけを集計できるようにする

「除外」と同じような機能ですが、考え方としては部分的に集計をしたいような場合はこちらのほうがマッチすると思います。
例えば、WEBサイトの中の特定のディレクトリだけのデータを集計したい、というようなニーズがあるときはそのディレクトリの条件によって集計対象範囲を定義することができます。
「一致」にする集計体臭範囲設定 計測・蓄積されたデータ 必要な範囲のみ「一致」

セグメントを使って集計データを深く分析する

ジャッキージャッキー

Googleアナリティクスでレポートの詳細を深く知るために、必ずと言っていいほど使われる機能が「セグメント」です。セグメントは、その場その場のニーズによって、レポートの内容を深掘りしたいときに便利な機能です。

「セグメント」を使って集計結果を自由に”探索”する

ビューフィルタによって集計対象範囲が定義された集計レポートを見ていると
  • もっと内訳を深く見たい
  • ある特定のページを見た訪問のみで集計したら値はどうなるだろう?
というように、詳細に見たい欲求や、思いついた仮説に基づいてもっと深掘りしてみたい欲求が出てきます。このような定期的に決まった内容で行われる分析ではなく、その都度発生する単発的な分析のことをアドホック分析という場合があります。
Googleアナリティクスのセグメント昨日は、このアドホック分析を可能にする便利な機能です。

セグメントとは「分けたり」「絞り込んだり」すること

セグメントとは、基本的には集計結果のデータを、さらに「分けて」見たり、特定の条件で「絞り込んだり」してデータを見たりすることができる機能です。最初はとっつきにくいかもしれませんが、セグメントの設定画面には最初から代表的なセグメント項目があらかじめ用意されているのでそれによってデータがどのようにかわるのかをいろいろと試してみることから始めてみましょう。
セグメントを使ってデータを絞り込む コンバージョンしたユーザーに絞って全体との比較を見てみよう 

一度作ったセグメントは、すぐに元に戻せる

データをアドホック分析したい場合は、いろいろな仮説、
  • こうしたら、データはどうなるか?
  • ああしたら、どんな結果になるか?
などに基づいてデータの絞り込みをいろいろ試しながらたんさくしていくことができるととても便利です。このセグメント機能は、一度設定したセグメントは簡単に元に戻すことができるので、このようにいろいろ試しながら探索し分析を進めていくことが簡単にできます。

広告最適化とサイト最善でできること

ジャッキージャッキー

集計・分析した結果を施策に「使う」ための機能を簡単に説明します。

運用広告の改善であればAdWords広告とGoogleアナリティクスを連携しましょう。またWEBサイト改善に役立つ機能もいくつか解説します。

広告最適化にはAdWords連携を行う

Googleアナリティクスデータの広告活用のための機能は、他のアクセス解析ツールにはない、Googleアナリティクスがもっとも得意とする領域です。
まずは、AdWords広告と連携し、集計レポートの統合を行います。GoogleアナリティクスとAdWordsのアカウント連携により、AdWords側で計測されたデータがGoogleアナリティクスにインポートされ、双方で同じユーザーのデータが結びつくことで、AdWordsの管理画面で計測されたデータを使って運用と改善を考えるだけよりも、より多くの視点での集計レポートが利用できるようになります。

WEBサイト改善のための機能を使う

Googleアナリティクスには、サイト改善の施策につながる機能も用意されています。
  • サイトの速度
  • サイト内検索キーワード
  • A/Bテスト
の3つの機能を解説します。それぞれの利用方法は下図の通りです。

WEB改善に役立つ機能の使い方 サイト速度の取得 サイト内検索の設定 A/Bテストの設定 Googleオプティマイズ レポートを見てサイト改善アクション

ユーザーにとって快適な「サイト速度」かどうか調べる

サイトにアクセスしたときにページの表示が遅くてイライラしたことはないでしょうか?
スマートフォンからのアクセスでは、さらにページの表示速度は気になります・・・
WEBサイトのユーザビリティを考えたときにデザインやレイアウトも重要ですが「表示速度」は最も重要な要素の一つです。Googleアナリティクスでは、ページごとの表示速度のデータによって改善すべきページやコンテンツを発見し改善につなげることが可能です。
サイトの速度 ページの読み込みにかかった時間などが表示され、速度が遅いページがないか確認できる。

「サイト内検索キーワード」でユーザーのニーズをつかむ

サイトにもし「サイト内検索(サイトサーチ)」機能がついているなら、Googleアナリティクスの「サイト内検索機能を有効」にすべきです。
ユーザーがサイト内検索機能を使って、実際に検索したキーワードが取得でき、サイトでユーザーが何を探しているのかの「ニーズ」を把握することができます。また、検索の回数が多いキーワードであれば、ナビゲーションの改善やコンテンツや、商品のラインナップを考える参考にもります。
僕の経験では、サイト内検索を行った訪問は他の訪問に比べてコンバージョン意向の高いユーザーが利用する機能として重要なデータが取得できます。
サイト内検索ビューの設定方法
Googleアナリティクスの管理からビューの設定に入ります。
oogleアナリティクスの管理からビューの設定に入ります。
サイト内検索のトラッキングをオンにし、パラメータを付与します。
サイト内検索のトラッキングをオンにし、パラメータを付与します。

A/Bテストはサイト改善の仮説を検証する

さまざまなデータを使って分析をし、サイト改善のポイントや仮説を導きだしたとしても改善したページが実際にユーザーにとってどうであるかは、配信してみないとわからない場合が多くあります。
そのため、サイトの改善には”テスト”が必須のプロセスになっています。
GoogleアナリティクスではA/Bテストが行える機能も備わっており、改善アクションを強力にサポートしてくれるはずです。A/Bテストについては「Googleオプティマイズ」について別途解説します。
Google先生Google先生

「取る」「見る」「使う」のステップ。そして「集計」と「分析」の違い。データ活用の流れと重要な考え方は理解できましたか?

次回は実際にGoogleアナリティクスを使いかたを解説します。

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