Googleアナリティクス セグメント100選
コンテンツ閲覧傾向をGoogleアナリティクスで把握して記事のレコメンドに役立てるには?(第7回)

記事のレコメンド(お薦め)に役立つセグメントの作り方と使い方を紹介する

特定のカテゴリーの記事や特定の記事を見たユーザーの行動を把握して、記事のレコメンド(推薦)に役立てたい

今回は、記事のレコメンド(お薦め)に役立つ、Googleアナリティクスの下記の2つのセグメントを紹介する。

  • 特定の記事カテゴリー(ディレクトリ)を閲覧したユーザー
  • 特定の記事(ページ)を閲覧したユーザー

メディアサイトであれば、記事間の相性の良さを知ることで、ある記事を見ているユーザーに対して、別の記事をお薦めするといったことが有効だろう。

多少気の利いたサイトであれば、レコメンドツールなどを導入し、その記事を読んでいる人がどういう別の記事を読んでいるのかを自動的に集計して、「この記事を読んでいる他の人はこういう記事も読んでいます」というお薦めをするのはよくある。

レコメンドツールを導入していないサイト、またツールを導入するほどではないコンテンツ系サイトやブログなどでも、記事間や記事カテゴリ間での閲覧傾向をデータから集計してみることは簡単にできる。相性のよいカテゴリなどはおおむね想像できると思うので、集計して見る前に事前に予想を立てておこう。想定外に相性のよいカテゴリも見つかればめっけものだ。

閲覧傾向分析をするのであれば、「セッション」レベルではなく、「ユーザー」レベルが望ましい。なぜなら人によっては記事ページの見方は、同じサイトでも回遊してみるのではなく、メルマガやソーシャルなどから1つ1つの記事に単独でアプローチして直帰する見方も多いと想像されるからだ。

つまり同じセッション内で回遊してない記事間の関係も洗い出せるようにするために、ユーザーレベルでセグメントするわけだ。

「特定の記事カテゴリー(ディレクトリ)を閲覧したユーザー」と「特定の記事(ページ)を閲覧したユーザー」に絞って分析できるようにする方法

標準で用意されているセグメントには、次のようなことを実現するセグメントは存在しない。

  • 特定の記事カテゴリー(ディレクトリ)を閲覧したユーザー
  • 特定の記事(ページ)を閲覧したユーザー

そのため、新しいセグメントを作成していく必要がある。まず多くのレポートの左上にある[v]のようなマーク(図1赤枠部分)をクリックする。

図1:[v]マークをクリックする

図2のようなセグメントの機能が表示されるので、左上にある「+新しいセグメントを作成」(図2赤枠部分)をクリックして新規セグメントを作成していこう。

図2:セグメント機能の左上部分(グリッド表示)

注:一覧表示(図2青枠部分)を選択している場合や、自分ですでにカスタムセグメントを作成している場合などでは、図2と同じ見え方にはならない。

初期画面では、「ユーザー属性」(図3赤枠部分)の部分が選択されているが、今回使用する2つのセグメントは、どちらも自由に条件指定を行う「条件」(図3青枠部分)を利用する。

図3:「条件」セグメント指定の初期画面

「条件」は、自由にディメンションや指標を選択して条件を記述(図3緑枠部分)し、それらを組み合わせ(図3黒枠部分)たりすることで指定していく。

今回作成したい「特定の記事カテゴリー(ディレクトリ)を閲覧したユーザー」と「特定の記事(ページ)を閲覧したユーザー」はそれぞれ図4図5のように設定しよう。

図4:特定のディレクトリ配下のページを閲覧したユーザーのセグメント指定
図5:特定のページを閲覧したユーザーのセグメント指定

どちらも「フィルタ」の指定は「ユーザー」を「含める」図4赤枠部分、図5赤枠部分)で、ユーザーベースのセグメントを指定する。

ディメンションや指標を選択して条件を記述する部分は、どちらも指標は「ページ」を選択し、特定のディレクトリ配下を指定する場合は「先頭が一致」特定のページを指定する場合は「完全一致」を合致条件から選択し、ディレクトリやページを個々に記述する(図4青枠部分、図5青枠部分)。

合致条件はプルダウンから次の12種類から選択できるので、たいていのことは記述できるだろう。

  • 完全一致
  • 完全一致しない
  • 含む
  • 含まない
  • 先頭が一致
  • 先頭が一致しない
  • 最後が一致
  • 最後が一致しない
  • 正規表現に一致
  • 正規表現に一致しない
  • 次のいずれか
  • 次のいずれでもない

特定のディレクトリを閲覧したユーザーに絞り込んで、閲覧傾向を分析するには?

さてこの2つのセグメントを保存(図3茶枠部分)して新規登録したら、次は実際のデータにこのセグメントを掛けていこう。今回の例はコンテンツ間の閲覧傾向を知るためなので、[行動]>[サイトコンテンツ]>[ディレクトリ]レポートや[行動]>[サイトコンテンツ]>[すべてのページ]レポートでこのセグメントで絞り込むことになる。

基本的に同じレベルで関係性を見るのが普通なので、[ディレクトリ]レポートには、特定のディレクトリ配下のページを閲覧したユーザーのセグメントである図4のセグメントを適用してみよう。

「特定ディレクトリ閲覧ユーザー」のセグメント単独で絞り込んだ出力例が図6、「すべてのセッション」に加えて「特定ディレクトリ閲覧ユーザー」のセグメントも掛けたのが図7だ。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[行動]をクリックする
  3. メニューが開くので、[サイトコンテンツ]、[ディレクトリ]を順にクリックする
  4. [v]マークをクリックする
  5. 「特定ディレクトリ閲覧ユーザー」セグメントを選択して、[適用]をクリックする
図6:[行動]>[サイトコンテンツ]>[ディレクトリ]レポートに該当セグメントだけを掛けた
操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[行動]をクリックする
  3. メニューが開くので、[サイトコンテンツ]、[ディレクトリ]を順にクリックする
  4. [v]マークをクリックする
  5. 「すべてのセッション」「特定ディレクトリ閲覧ユーザー」セグメントを選択して、[適用]をクリックする
図7:[行動]>[サイトコンテンツ]>[ディレクトリ]レポートに該当セグメントを加えた

データの活用方法だが、図6のようにシンプルにセグメントを掛けた場合は、これを主要なディレクトリ閲覧ユーザーのセグメントを作成して繰り返し適用し、主要ディレクトリ間の重複閲覧傾向のマトリクスを作成するのがよいだろう

図6の例で言えば、図8のようなマトリクス表にまとめるということだ。全体のディレクトリ別ページビュー数が図8赤枠部分で、「/info/ディレクトリ閲覧ユーザー」セグメントを掛けたディレクトリ別ページビュー数(図6青枠部分)が図8青枠部分に対応するといった具合で作成していく。

図8:全体とセグメントを掛けた場合の主要ディレクトリ別ページビュー数

特定のディレクトリだけに関心があるのであれば、図7のように全体とセグメントを掛けたデータの2 つを見比べることで、その特徴を把握する方法でもよいだろう。自身のディレクトリ以外のディレクトリで、全体の閲覧傾向とセグメントを掛けた場合で、どのようなギャップがあるのかを見よう。

たとえば図7の例では、/basic/ディレクトリは全体の33%のページビューあるのに、セグメントを掛けた場合はページビュー比率が9%と低く(図7青枠部分)、重複閲覧傾向が弱いということになる。

一方/category/ディレクトリは全体の17%と同じくらいの16%(図7緑枠部分)ということで、親和性は低くないと判断できる、といった具合だ。

特定の記事(ページ)を閲覧したユーザーに絞り込んで、閲覧傾向を分析するには?

最後は[行動]>[サイトコンテンツ]>[すべてのページ]レポートで「特定の記事(ページ)を閲覧したユーザー」セグメントで絞り込んだ例を紹介しよう。

こちらもディレクトリと同様に活用していけばよいが、ページはパターンが多いので、網羅的にセグメントを作るのはバカげている。特に力を入れた重要なページなどを限定的にピックアップしてセグメントを作成してみることだ。

図9はあるページの閲覧ユーザーのセグメントで絞り込んだ(図9赤枠部分)一例だ。

操作手順
  1. 画面上部グローバルナビゲーションの[レポート]をクリックする
  2. 画面左側にあるメニューで、[行動]をクリックする
  3. メニューが開くので、[サイトコンテンツ]、[すべてのページ]を順にクリックする
  4. [v]マークをクリックする
  5. 「特定の記事(ページ)を閲覧したユーザー」セグメントを選択して、[適用]をクリックする
図9:[行動]>[サイト コンテンツ]>[すべてのページ]レポートにセグメントを適用

この例では、ごく当たり前な親和性の高そうなページ閲覧が並んでいて、特筆すべき発見には至らなかった。たとえば、結果的に回遊して閲覧したと思われるページ群は「閲覧開始数」の指標が少ない(図9青枠部分)という仮説どおりの結果が確認できた。

どのような結果が出るのかは、当然、サイトのテーマ、コンテンツの内容、ディレクトリの分け方によってまったく異なってくる。とはいえ、あるテーマを持って作成されたWebサイトであれば、必ず何らかの傾向は見つかるはずだ。すぐに親和性の高いディレクトリや記事が見つからないからといってあきらめず、時間を掛けて取り組んでみよう。

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