こんにちは、とみたです。
週末はいよいよ神戸ナイトですね！
僕は参加しないのですが(笑)、ようやくこれまで力を入れてきたサイトは運営的にも落ち着いてきたので、今後こういう機会があれば、交流も増やしていきたいと思っています。
その時に備えて少しでも何か提供できるよう、今日もしこしことブログ書きます。
今回はサイトの分析方法ということで、アフィリエイトサイトはクリック課金の広告を除くと、集客の多くを検索エンジンに頼ります。
その検索エンジンのアルゴリズムが正確には分からない以上、どんな方法論も100%精度とはいかないのも不思議ではありません。
つまり、失敗することも見据えて試行錯誤を繰り返し、上手くいくまでやり切ることが求められるのだと思います。
まぁアフィリエイトに限ったことでも、偉そうに言う立場でもないのですが、この認識を持っていると、上手くいっているのかいっていないのか、客観的に見る必要性があると気付きます。
その方法がサイト分析で、これまた例のごとく自己流ではあるものの、いわゆるPDCAサイクルを回すせるだけの内容は押さえるようしています。
使用している解析ツール
ほとんどのデータはGoogleアナリティクスで取っています。
収益関係はアドセンスと各ASPの管理画面からですが、具体的なキーワードやユーザーの遷移は、パシさんのところで紹介されていた『コンバージョンゲッター』というツールを使っています。
（広告）コンバージョンゲッター
アクセルさん曰く、忍者ツールズの生ログでも取れるようですが、先にコンバージョンゲッターを使ってそれで満足しているので、どちらがいいかは分かりません。
値段的には忍者が310円、コンバージョンゲッターは5,000円なので、前者の方が圧倒的に安いですね。
具体的な利用の仕方は、後ほど紹介します。
１．月間アクセス推移
月間と運営開始からこれまでのアクセス推移をまとめています。
基本的なデータとして、PV、セッション数と、月間では訪問者数と、セッションに対するPV数、先月のセッション数と今月比も見ます。
運営開始からの推移では、その月の更新記事数も残しています。
アクセス数はいずれも100ページ以上を合計した値なので、これらが増減しても、その原因を突き止めることはできませんが、平日/土日祝の傾向や、サイト全体の基調を見ています。
データの取り方
日ごとのデータをまとめたレポートがアナリティクスにはないので、カスタムレポートを使っています。
上部のメニューで、カスタム＞+新しいカスタムレポートの順にクリックし、次のように項目を選んで「保存」をクリックします。
■指標グループ
・ページビュー数
・セッション
・ユーザー
・ページ/セッション
■ディメンションの詳細
・日付
これを行っておくと、次からはカスタムレポートのトップに登録した名前が並ぶので、それ（今回であれば「日別」）をクリックするだけで呼び出せます。
最初は登録、次からは呼び出しをしたら、まずは右上の日付が表示されたセレクトボックスをクリックし、データを取りたい期間に設定します。
これはアナリティクスを閉じない限り維持されますが、最初は前日から30日間に設定されているはずなので、設定を忘れるとやり直しになるので注意です。
（僕はこれでよく失敗します…）
次に、デフォルトでは10行しか表示されないので、ひと月のデータを取る場合は右下の「表示する行数」を50にし、表の「日付」をクリックして、日付順に並べます。
あとは上部にあるエクスポート＞Googleスプレッドシートをクリックし、そこからコピーした内容をあらかじめ用意してあるエクセルファイルのシートに貼り付けています。
先月のセッション数は先ほどのやり方で日付を設定してもいいですが、毎月集計している場合は、先月分のエクセルシートからコピーしてくる方が楽です。
ちなみに、エクセルのセルに日付を入力しても、デフォルトでは曜日が表示されませんが、セルを選択した状態で、メニューバーのホーム＞書式＞セルの書式設定（もしくは右クリック＞セルの書式設定）で、ユーザー定義のテキストボックスに『m"月"d"日"(aaa)』と入力すると、日付とその曜日が表示されます。
ただし、使っているのがエクセル2007と2010なので、それ以外やMacだと少し違うかもしれません。
２．人気ページと不人気ページ
検索エンジンからの集客が多い/少ないページを一覧にしたものです。
何の値を取るかは人それぞれですが、僕はオーガニック検索のセッション数と、直帰率、滞在時間を一覧にして、他のページよりも悪い値があれば、改善点を探すシグナルにしています。
不人気ページの一覧からは、まったく集客できていないページが見つかれば、削除や手直しをするかどうかを考えるきっかけになります。
また、手間がかかるので僕はやっていませんが、はてぶの数や被リンクの数を取って、検索順位の変動との関連性を探るのに役立ててもいいかもしれません。
データの取り方
Googleアナリティクスのレポート画面で、集客＞すべてのトラフィック＞チャネル＞Organic Searchの順に開き、「ランディングページ」をクリックすると、ページ毎のデータになります。
さらに「セッション」をクリックして、降順（多い順）に並び替えると人気ページ、昇順（少ない順）に並び替えると不人気ページの一覧が取得できます。
表示される内容はサイトによりますが、不人気ページの場合は内部検索結果のページまで表示されたりするので、「アドバンス」をクリックし、『?』や『=』を除外することで、ある程度不要なデータを省けます。
僕の場合はA4用紙に印刷するので、行数の関係上、上位50ページ分のデータを取っています。
画面右下の「表示する行数」をデフォルトの10から変更することで、表示件数が変わります。
あとは先ほど同様に上部のエクスポート＞Googleスプレッドシートを開き、必要なデータをコピーして、エクセルのシートに貼り付けています。
３．収益
ASP毎と、僕の場合はアドセンスの発生と確定の報酬を月毎にまとめています。
今のところ9つのASPから発生しており、運営歴も1年を超えてきたので、行が足りなくなってきましたが、行番号を選択して、右クリック＞非表示としておけば、データは残したまま直近のデータだけ紙面に表示できるので、問題ありません。
列は発生数が少ないASPを“その他”にまとめます。
データの取り方
ASP毎に違いますが、多くがCSVで出力できるようになっているので便利ですね。
どう区切るかも人それぞれですが、僕はその月に発生・確定したものを合計し、すべて税込みに統一しています。
グラフは横長になり過ぎないよう、積み上げ縦棒を使い、確定分だけを表示しています。
グラフにしたい範囲を選択し、挿入＞縦棒＞積み上げ縦棒でグラフが作れます。
４．コンバージョン分析
GoogleがSSL化してから取りにくくなったと言いますが、有力なキーワードの選球眼を養う上で重要なデータなので、成約に至ったキーワードやその際のページ遷移、リファラ、デバイスの情報を時系列順に一覧にしています。
特にレビューページやランキングページなど、スナイパーページと呼ばれるページでの成約だった場合、リファラとしては現れないものの、遷移元としてキーとなっているページがあるので、それに注目して見るようにしています。
データの取り方
取得できるデータはASPによって多少違いますが、次のデータを残し、残りは削除します。
・クリック日時
・売上日時
・プロダクト（案件名）
・報酬額
・デバイス
・リファラー
それを全ASPまとめて売上日時順に並び替えます。
あとはクリック日時をコンバージョンゲッターのデータと照らし合わせ、可能な限りキーワードとページ遷移を入力していきます。
成約したデータは、毎日売り上げを見てラベルを付けているので、ひと月分かつ「いずれかのラベル」が付いているデータだけ呼び出せばいいのですが、1つ1つ確認していくので、ツールを使っても結構手間のかかる作業です。
５．アドセンス
アドセンスのデータを日別に取っているものです。
特に運営当初はマネタイズの方法がアドセンス以外決まっていなかったので、CTR（クリック率）を上げられるようにデータを取っていました。
今は逆に非表示や特定の広告をブロックした時、ASP広告に及ぶ影響と比較したり、いずれ年間の傾向を見るために残しているだけで、ほとんど気にしていません。
表示回数、クリック数、CTR、CPC（クリック単価）、RPM（1,000回表示辺りの報酬）、収益額のデータがあれば十分だと思います。
データの取り方
上記いずれもアドセンスのレポートにあるので、それを取ってくるだけです。
まずはアナリティクスの時と同じように、取得したい期間を右上のセレクトボックスから選んでおきます。
次に上部メニューの「パフォーマンスレポート」をクリックし、左サイドバーの一般的なレポート＞広告ユニットと順にクリックします。
うちのサイトではPCとスマホでアドセンス広告を出し分けていて、いずれも3か所ある表示位置毎にユニットも別にしているので、データもそれぞれ別々に出ます。
ユニット名をクリックすると、そのユニットの期間データが表示されるので、右上のダウンロードボタンをクリック、「Googleドライブスプレッドシートにエクスポート」を選び、ブラウザ上に表示されたデータをエクセルシートにコピー＆ペーストします。
ただし、この取り方では合計や平均値は表示されないので、エクセルの計算式で対応しています。
なお、アドセンスは基本的に、ASPで言う発生＝承認ですが、一部は無効なクリックとして却下されます。
そのタイミングは、却下条件を特定されることで、不正クリックにつながるとして明かされておらず、振り込み日までに行われます。
それを待っていると集計するのが遅れてしまうので、ここではあまり気にせず、振り込み時にズレがあれば、３．の収益レポートの金額だけ調整するようにしています。
６．ページ毎分析
ここまでのデータはすべてサイト全体でまとめたものですが、一番重要視しているのが、各ページ毎のデータです。
というのも、うちのサイトは一人当たりの閲覧数が1.25ページと少なく、検索エンジンから来たページで広告をクリックして、成約に至っている人が多い傾向です。
また、集客の大半もトップや目次のページではなく、下層の各記事からなので、それら1つ1つとしっかり向き合って改善した方が、結果に表れやすいのです。
そうは言っても、100ページすべてのデータを毎月取るのは大変なので、アクセスが多かったり何らかの案件で成約がある、60ページほどを対象に行っています。
【集客クエリ】
Googleサーチコンソールから、クリック数、表示回数、今月と先月のCTR（クリック率）と検索順位を、クリック数が多い順に30件取っています。
これは集客面での改善点を考える際に役立ち、検索順位が高いわりにクリックされいないときは、タイトルやdescriptionの改善を考えたり、意図せず取れているクエリをタイトルやトピックとして取り入れたりする用途で使っています。
また、アクセスが減っていても、表示回数も同時に減っている場合は、クエリの注目度の変化が原因と考えるといった判断材料にも利用します。
【行動フロー】
そのページから次にどのページに遷移したのかを、先月のデータと合わせて見ています。
これは内部リンクがどの程度クリックされているのかを確認し、できる限り遷移率が高く、成約も取りやすいページに流したいので、そういった施策の効果を測るために使います。
また遷移率の分母として、ページのユニークユーザー数も表示してあるので、その変化を見ることもできます。
【アドセンスのデータ】
さきほどユニット毎のアドセンスのデータは集計しましたが、ここではページ毎のデータも見ています。
収益がドルで表示されるなど、必ずしも正確とは言えないのですが、大まかにどのページが貢献しているかを判断する程度なので、そこまで気にしていません。
【広告のクリックと発生】
広告がクリックされた回数とそのCTR（クリック率）、成約数とコンバージョンレート（成約率）を取得・計算しています。
前述の通り、このサイトでは複数ページを見ている人が多くありませんし、大半が下層ページから入ってきています。
それはつまり、よくあるランキングページやレビューページを見ることなく、下層ページに貼ってある広告で成約している人が多いということで、そのデータを取っています。
もっと言えば、広告はCTA（ページの最後でアクションを呼びかける告知部分）に貼っているのですが、一部は本文中にも貼っているので、それぞれのクリックは別々に集計できるようにしてあります。
これを文言やボタン、広告を変更した際などに確認し、施策が有効だったか、また他の変更が成約に悪影響を与えていないかを見るために使います。
データの取り方
【集客クエリ】
サーチコンソールの左サイドバーより、検索トラフィック＞検索アナリティクスを開きます。
最初上部のチェックボックスは、「クリック数」だけにチェックが入っているので、「表示回数」「CTR」「掲載順位」にもチェックを入れます。
次に日付の下「過去28日間」と表示されているテキストボックスをクリックし、期間を比較＞カスタムと選んだら、上段は計測したい期間を、下段はそのひと月前の期間を選択します。
例えば4月のデータを計測する場合は、左上を4月1日、右上を4月30日、左下を3月1日、右下を3月31日とします。
注意点として、サーチコンソールは数日遅れでデータが上ってくるので、月間のデータを取りたい場合は、翌月の3～7日経ってから取得することになります。
あとはクエリを見たいページを絞りこむため、ページの下「フィルタなし」と表示されたテキストボックスをクリックし、計測したいURLを入力します。
もし途中まで同じURLのページが複数あるなら、「URLが一致」を選んでおくと、余計なデータが含まれずに済みます。
これで、計測したい月とその前の月のデータをまとめて比較できます。
そして、サーチコンソールの場合は左下にある「ダウンロード」のボタンをクリック、「Googleドキュメント」を選択し、「OK」をクリックします。
表示されたデータを整形して、エクセルシートに張り付けていく作業をページ毎に行います。
ただし、各データの合計はダウンロードデータに含まれないので、先ほどのページの内容を手入力します。
【行動フロー】
グーグルアナリティクスで、左サイドバーの行動＞サイトコンテンツ＞すべてのページと進みます。
データを取りたいページを選択し、表の上にあるセカンダリ ディメンション＞行動＞2ページ目を選んでデータを追加します。
さらに、最初はページビューが多い順に並んでいますが、同じユーザーが行ったり来たりを繰り返すこともあるので、僕は「ページ別訪問数」をクリックして、訪問数順に並び替えて見ています。
行動フローはすべてのデータは必要ないので、おおよそ1%以上のユーザーが遷移しているリンク先のみをピックアップし、エクセルにまとめます。
その際、(not set)というページが出てきますが、これは2ページ目がない＝離脱した割合が分かるので、これも取得しておきます。
比率については、2ページ目に遷移した訪問者数÷ページ全体の訪問者数で計算できるので、エクセルで計算しています。
あと先月のデータは、先月分をまとめたエクセルファイルからコピーしてきます。
【アドセンスのデータ】
ページ毎にタグを変えるのは手間がかかって現実的ではないので、アナリティクスとアドセンスのアカウントを関連付け、カスタムレポートを使ってページ毎のおおまかな数値を見ています。
関連付けの方法はこちらを参考にしました。
カスタムレポートは日毎のレポートの時と同じ方法で、次のように設定しています。
こうしておけばページ毎に必要なデータの一覧が見れます。
これをスプレッドシートにエクスポートして、ブラウザとエクセルシートを並べ、順にコピー＆ペーストしています。
【広告のクリックと発生】
外部リンクへのクリック数を測るには、最初からその機能が備わったアクセス解析を使うか、短縮URLを兼ねたクリック解析ツールを使う方法がかんたんです。
もう1つは少し難易度が上がりますが、僕はイベントトラッキングを使う方法で行っています。
さらっと説明すると、外部リンクにあらかじめイベントトラッキングコードを設定しておくことで、アナリティクスでそのデータが見れるようになります。
アクセス解析に元々備わった計測ツールの場合、同じページに同じURLの外部リンクが複数あると、どちらがクリックされたのか、ヒートマップでも使わなければ判別がつきません。
イベントトラッキングはタグにカテゴリやラベルなどを細かく設定できるため、それらを使い分けることで、細かなデータを取れるメリットがあります。
ただ、1つ1つに設定していくのは正直面倒なので、特に細かなデータを取りたいわけではないリンクに関しては、こちらの方法で一括でタグを設定しておけば、手間は最初だけで済みます。
ではクリックのデータを見る方法ですが、行動＞イベント＞上位のイベントの順にクリックします。
すると設定したイベントカテゴリ名が表示されるので、見たいカテゴリ名をクリックします。
僕は上記の参考サイトの通り、内部リンクと外部リンクでカテゴリを分けているので、ここでは「外部リンク」をクリックします。
次は設定したイベントアクション名の一覧が出てくるので、該当するものをクリックします。
ここでは「クリック」1つだけが出ています。
そうすると、計測されたイベントラベル名の一覧が出てきます。
上記の方法でイベントトラッキングタグを自動設定していると、クリックされている外部リンクのURLがすべて表示され、結構な数になります。
ASPのリンクであれば、案件によって英数字の羅列がURLに含まれているので、それで絞込検索すると見つけやすいです。
独自にラベルを設定している場合は、それをクリックします。
ここに表示されている「合計イベント数」が、同じユーザーによるクリックを含む合計クリック数、「ユニークイベント数」が、同じユーザーによるクリックは1回として計測したクリック数です。
ただし、複数ページに同じラベルやURLを設定している場合は、その合計が表示されているので、表の上部にある、その他＞行動＞ページをクリックし、ページ毎に表示させます。
合計かユニークのどちらで見てもいいと思いますが、僕はユニーク数の方をクリック数として見ています。
あとはASPのレポートから、リファラ毎の成約数を取得し、CTRは、行動フローのところで取得したユニークユーザー数を分母として計算（イベント数÷ユニークユーザー数）、CVRは成約数÷イベント数で計算しています。
補足
説明していてもかなり長い内容ですが、実際これらのデータを取るだけでも、丸1日～1.5日ぐらいかけてやっています。
さらにデータを取るだけでは意味がないので、それぞれの分析に対して考察した内容を書き留めるようにしています。
そうして見つかった課題をタスクにまとめ、月の前半でできるだけこなし、また翌月にその結果を見るというサイクルで動いています。
あとは月の半ば～後半は外注さんへの依頼書作りや、あがってきた記事の確認とアップ作業ですが、最近はそのペースもかなりゆっくりなので、こうやってブログを書いてみたり、ツイッターを見てみたり、ツイッターを見てみたり、ツイ…
まぁ大台に乗ってホッと一息ついてますが、まだ読みやすさを追及するために、装飾や画像を取り入れるなどの課題はあり、それによって見るべきデータも変わってくるので、今後はその辺に目を向けつつ、またそれに合わせた分析方法も紹介してけたらと思ってます。
ではまた！