オンラインマーケティングの効果を測定するための中核指標と、どのような論理的思考を用いるか（2）

【序文】

前回の記事では、インターネット マーケティングの効果を測定する主な 2 つの方法、「人の心の変化を測定する」と「人の行動の変化を測定する」について説明しました。人間の行動の変化を、浅いものから深いものまでの影響のロジックに従って、トラフィック、エンゲージメント、コンバージョン、リテンションの4つの段階に分け、トラフィックの状況を詳しく紹介しました。次に、2つの記事を使用してエンゲージメントについて詳しく説明する予定です。エンゲージメントをこのように長い記事で説明する理由は、エンゲージメントが非常に重要であり、多くの側面に関係しているからです。辛抱強く読んでいただければ、間違いなく多くのことを得ることができます。

この記事で読む内容: 1) エンゲージメントとは何か、2) エンゲージメントに一般的に含まれる指標とそれらの指標の意味、3) エンゲージメントの関連指標を正確に取得するための監視方法。

【文章】

エンゲージメントとは何か

以前、ウェブサイト分析の最も基本的な指標「エンゲージメント（８） - エンゲージメント」を紹介する記事を書きましたので、そちらをご参照ください。エンゲージメントは特定の指標を指すのではなく、マーケティング活動へのユーザーの参加度を測定する指標の集合を指します。ウェブサイトはマーケティング キャンペーンの一部であるため、エンゲージメントは、ユーザーとウェブサイトのコンテンツや機能との間のインタラクションの度合いを測定するためによく使用されます。しかし、エンゲージメントはそれだけではありません。Weibo マーケティングにおけるユーザーの閲覧、コメント、転送、オーディエンスとリッチ メディア広告のやり取りなど、ユーザーがマーケティング活動とやり取りする他の方法も測定できます。エンゲージメントは、トラフィックが生成されてから最終的なコンバージョンが発生するまでのユーザーの行動とプロセスを測定するために使用される、豊富な指標です。特に、マーケティング活動/Web サイトに対するユーザーの関心を反映し、最終的なコンバージョンに影響を与える多くの要因を測定します。

したがって、エンゲージメントの具体的な定義を示すことはできません。エンゲージメントは指標システムであり、特定の指標ではなく、訪問のような標準化された測定方法でもありません。このため、アメリカ人（Avinash Kaushik 氏と Eric Peterson 氏）自身も意見が分かれています。一方は、これは推進して標準化する価値のある指標であると考えていますが、もう一方は、指標になるべきではなく、標準化された方法で適用することは困難であると考えています。どちらがより合理的であるかは関係なく、エンゲージメントは特定の問題を解決する上で明らかな価値があります。したがって、私たちのコア指標システムでは、エンゲージメントが最も重要な部分であると常に信じてきました。

エンゲージメントは 2 つのカテゴリに分けられます。1 つはユーザー行動の測定を標準化できる指標のファミリであり、もう 1 つはさまざまな状況に応じてオンデマンドで定義できる指標のファミリです。 2 種類のインジケーターは意味が異なりますが、機能は似ており、どちらも非常に重要です。

標準化されたエンゲージメント指標

標準化されたエンゲージメント指標は、マクロレベルとミクロレベルに分かれています。マクロはウェブサイト全体のエンゲージメント状況を指し、マイクロは特定のページでのエンゲージメント状況を指します。

マクロエンゲージメント指標は、主によく知られている 3 つの指標、つまり直帰率、PV/訪問、サイト滞在時間です。これら 3 つの指標は、3 つの異なるタイプのユーザー行動を表します。

直帰率

直帰率は、ユーザーがウェブサイトにアクセスした後、そのコンテンツに興味を持ったかどうかを示します。そうでない場合、ユーザーはページ上のリンクをクリックせずに離脱し、実際には Web サイトによって提示されたランディング ページ (ログイン ページ) のみが表示されます。直帰率は、テクノロジーが進歩してもあまり変化していない指標です。何人かの友人が私に尋ねました。ランディング ページにアクセスした人が、ランディング ページのコンテンツを数分間注意深く読んでも、他のページを表示するためのリンクを一切クリックしない場合、直帰したと見なされますか? これは、ほとんどの Web サイト分析ツールの直帰率の定義に明確に示されています。つまり、直帰するかどうかは、ユーザーがランディング ページを閲覧した時間とは関係なく、他のページをクリックしたかどうかのみに関係します。他のページに移動するためのクリックがあった場合、それはバウンスとはみなされませんが、そうでない場合はバウンスとみなされます。したがって、上記のケースでは、訪問者がランディング ページをどれだけ長く見ても、他のページに移動するためのリンクをクリックしなかったとしても、それは依然としてバウンスです。直帰率の定義は厳しすぎるようで、ページの閲覧時間の長さとは全く関係がないというのは合理的ではないようです（時間の問題については後で具体的に説明します）。しかし、この定義は、技術的な単純さと高確率のイベントを捉えるという相乗効果による効率性の原則によって生み出された「最適なソリューション」であるため（ページ上のリンクをクリックせずに数分間ページを表示することは、確かに低確率のイベントです）、それ以来ずっと使用されてきました。

興味深いことに、かなり昔、Avinash はバウンスを、ページ/Web サイトの閲覧時間が 10 秒未満 (または 30 秒、はっきり覚えていません) の状況であると説明していました。ただし、ユーザーのページ閲覧時間を正確に監視するのは簡単ではない (または、正確な監視によって Web サイト分析ツールの技術的な簡略性が低下する) ため、代替手段 (現在の直帰率の定義) でも実際の直帰状況を正確に説明できるため、ほとんどのツールでは、直帰率と直帰率を定義する基準として閲覧時間を使用していません。

直帰率については、すでに多くの詳細な定義や解釈があります。これまであまりよく知らなかったり、体系的に確認したい場合は、「ウェブサイト分析の最も基本的な指標（5）- 直帰率」、「直帰率 - 良い数字とは？」、「ウェブサイト分析における一般常識への挑戦（1）- 直帰率」の記事をお読みください。

PV/V

直帰率とは異なり、PV/訪問（または多くの場合 PV/V と略される）は、Web サイトに対する別の種類のユーザー インタラクション、つまり Web サイトの閲覧の深さを表します。ユーザーが 1 回の訪問中に閲覧するページ数が多いほど、その Web サイトに対するユーザーの関心が高くなります。したがって、一般的には、PV/V が高いほど良いと言えます。もちろん、利益は能動的な利益と受動的な利益に分けられます。受動的な関心とは、ウェブサイト上で欲しいコンテンツが見つからないため、常に探し続けるプロセスのことです。PV/V も比較的大きくなりますが、これは良い現象ではありません。ただし、この現象は非常にまれです。

現場での時間

閲覧の深さについて話しているので、当然、それに対応する閲覧の長さ、つまりサイト滞在時間があり、これは人々がウェブサイトに滞在する平均時間を指します。たとえば、Web サイトに 3 回の訪問があり、1 回が 2 分間滞在し、1 回が 10 分間滞在し、1 回が 0 分間滞在した場合、サイト滞在時間は 4 分になります。 PV/Visit と同様に、一般的に値が大きいほど良いとされています。

ただし、ウェブサイト分析ツールによってカウントされる時間は、ユーザーがウェブサイトに滞在する実際の時間とは明らかに異なることに注意してください。ユーザーがサイトの最後のページで過ごす時間は、Web 分析ツールでは記録されません。理由は簡単です。一般的なウェブサイト分析ツールは、ユーザーがウェブサイトを離れた正確な時間をカウントせず、ウェブサイトの最後から2番目のページにアクセスした正確な時間しか記録できないためです。このように、ユーザーが最後にアクセスしたページの滞在時間は実際には完全に無視されます。最後のページで費やされた時間がなぜカウントされないのかと疑問に思うかもしれません。これは、Web サイト分析ツールでは、特別な設定を行わない限り、ユーザーがページを閉じたり、このページのブラウザー ウィンドウから他の Web サイトにジャンプしたりする動作がデフォルトでカウントされないためです。

追加の設定がない場合、この設定は 2 つのことを意味します。まず、Web サイト分析ツールによってカウントされる Web サイトの閲覧時間は、Web サイトがブラウザーで開かれている時間よりも常に短くなります (ブラウザーでページが開いているという事実は、必ずしも実際に毎分毎秒ページを閲覧していることを意味するわけではありません)。次に、すべての直帰した訪問 (つまり、1 ページのみを訪問した訪問) の Web サイトでの滞在時間は 0 としてカウントされます。

実際、この固定観念を打ち破り、ユーザーがウェブサイトを離れた瞬間を記録しようとするウェブサイト分析ツールがいくつかあります。しかし、個人的には、各訪問の最後のページが、特にユーザーが滞在して注意深く見る必要があるページである可能性が高い場合を除いて、特に意味がないと感じています。ツールの統計手法が一貫している限り、最終ページの滞在時間が欠落していても、同等の比較が可能であり、ユーザーのマクロなエンゲージメント状況を把握するのに役立ちます。さらに、技術的な実装の難易度が軽減され、監視の一貫性が向上するため、監視の精度が向上します (Web サイトを離れた正確な時間を記録する方法は実際には完全に信頼できるわけではなく、一定の確率しかカウントできないため、これらの方法の実際の有用性は低下します)。

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」と著者の宋星に帰属します。転載を希​​望する場合は著者にご連絡ください。

訪問/UVおよびその他のユーザーの粘着性エンゲージメント指標

あまり使用されていない別のマクロエンゲージメント指標として、前述した Visit/UV メトリックがあります。これは、Web サイトへの訪問者の粘着性を測定するために使用されます。ウェブサイトが気に入ったら頻繁にアクセスするようになり、1 つの UV で複数回の訪問が実現します。 Visit/UV 値が高いほど、この Web サイトのユーザー ロイヤルティが高くなります。

他にも、アクセス頻度分布（グラフ化）やアクセス間隔分布（グラフ化）など、ユーザーの粘着性を示すエンゲージメント指標がいくつかあります。私はこの 2 つの指標をあまり使用していません。これらを解釈する最良の方法は、さまざまな Web サイトや自分の心理的期待と比較することだと思います。

図: 訪問頻度

図: アクセス時間間隔

マイクロレベルのエンゲージメント指標

基本的に特定のページでのユーザー行動を表すマイクロレベルのエンゲージメント指標についてはあまり話したくありません。最も重要な指標の 1 つは離脱率です。離脱率とは、ページがサイトを離れる前にユーザーが最後に閲覧したページである確率（総閲覧数と比較）の尺度です。たとえば、あるページの離脱率が 75% の場合、このページにアクセスして生成されたすべての PV のうち、4 分の 3 は訪問者が Web サイトを離れる前に最後に閲覧したページであることを意味します。詳しい説明については、この記事をご覧ください。

ここで言いたいのは、離脱率はページエンゲージメントのよりミクロな指標であるということです（これまでのものはサイト全体のエンゲージメントを測るマクロな指標です）。ページのパフォーマンスを測る指標です。似たような指標には、平均滞在時間や次ページフロー（とそれによって生成されるヒートマップ）などがあります。関連記事はたくさんあるので詳しくは紹介しません。ご興味があれば、これまでのリンクをクリックしてください。

オンデマンドで定義されるエンゲージメント指標

標準化されたエンゲージメント メトリックはさまざまなユーザー行動を説明しますが、より具体的な測定と分析のニーズをカバーするには不十分です。たとえば、Web サイトには、登録やログイン、試用機会の申し込み、製品の説明のダウンロード、特定の製品のショッピング カートに追加など、非常に重要な特定のユーザー行動 (アクション) がいくつかあります。これらの特定のアクションについては、標準化されたエンゲージメント メトリックでは特に特別な配慮は必要ありません。

現時点では、価値ある特定のユーザー行動を説明するためにカスタマイズされたエンゲージメント指標が必要です。これらの動作には 2 つのタイプがあります。

1. 非標準化された動作: 登録、ログイン、試用、ダウンロード、特別な場所や機能のクリック、ショッピング カートに追加など、上記のアクションはすべてこのカテゴリに属します。

2. 必要に応じて標準エンゲージメントの条件をカスタマイズした後の、よりターゲットを絞ったユーザー行動。たとえば、訪問と比較すると、3 分を超える訪問期間はより具体的なユーザー行動であり、3 ページ以上閲覧された訪問もより具体的なユーザー行動です。さらに、特定のページへの訪問を設定することもできます。これは、定義された条件を持つユーザー行動でもあります。設定した基準に応じて、対応する測定値も異なります。

これらの指標は非常に恣意的であることがわかります。はい、ニーズに応じて完全にカスタマイズ可能です。つまり、他の人が使用するエンゲージメント指標は、あなたのものとはまったく異なる可能性があります。しかし、これらの指標は必要です。そうしないと、ユーザー行動の特徴と価値を完全に説明できず、ターゲットを絞った分析と最適化を行うことができません。

オンデマンドで定義されるエンゲージメント指標の存在により、オンライン マーケティング分析をビジネスに真に適合させることができます。そうでなければ、単に訪問率や直帰率を使用してトラフィックとユーザーの行動を測定するのは大雑把すぎます。

ここで疑問が湧くかもしれません。これらの指標はカスタマイズされているため、Web サイト分析ツールでデータを提供するための統一された標準レポートは存在しないはずです。このデータはどのように入手すればよいのでしょうか。

要求に応じて定義されたエンゲージメント指標の監視と実装

心配しないでください。インジケーターがインジケーターになるための必要条件は、まず監視できることです。監視できない場合、その存在に価値はありません。これが、測定できない場合は存在しないという意味です。

カスタマイズされたエンゲージメント メトリックを監視できる必要があります。ウェブサイト分析ツールは、実際には非常に包括的なアプローチを提供します。いくつかの状況があります:

1. ユーザーのアクションは、リンクをクリックした後に新しいページを開くことです。

この場合、リンクをクリックして新しいページを開くと、新しく開いたページの新しい PV が記録されるため、実際には追加の監視ツールを実装する必要はありません。こうすることで、新しく開かれたページのPVをカウントし、それに応じてユーザーがリンクをクリックした回数を知ることができます。もちろん、クリック数とページオープン数は 100% 一致するわけではありませんが、非常に近いため、分析にはまったく影響しません。

Excel を使用してデータをダウンロードし、フィルタリングして、エンゲージメントに属すると思われるページ訪問を記録します。ビンゴ!

毎回同じリンクをクリックすると、開くページは静的 URL のページではなく、毎回異なる URL を持つ動的ページになります。これは問題ではありません。フィルタリング設定（GA のフィルタリング設定など）を使用して、異なる URL を持つ動的ページを同じ URI に統合することができます。このようにして、GA は記録時にそれらを複数のページとして認識せず、1 つのページとして記録します。ただし、この方法には前提条件があり、動的ページの URL は特定の形式である必要があり、少なくともいくつかの共通点がなければなりません。完全にランダムな URL ではこの問題を解決する方法はありません。スペースの都合上、本記事では具体的な実装方法については詳しく説明しません。近いうちに簡単に紹介する記事を書く予定ですので、お楽しみに。

2. ユーザーのアクションは、リンクをクリックした後に新しいページを開くのではなく、特定の機能を開くことです。

これらの機能には、クリック後に JavaScript または Div フローティング レイヤーを開く、Flash をクリックする、クリック後に外部リンクを開く、などが含まれます。このような場合は、GA 監視コードを構成する必要があります。

1) クリックされたオブジェクトは JavaScript または Div フローティング レイヤーです。

イベントトラッキング機能（公式ドキュメント、英語）または仮想ページ機能（公式説明、英語）を使用します。この方法の原理は、クリック アクション自体の onClick イベントにイベント トラッキングまたは仮想ページ呼び出しを追加することです。例えば：

 <div onClick="_gaq.push(['_trackEvent', 'Videos', 'Play', 'vid 1'])" style="cursor: pointer;"> Your content here </div>

イベント トラッキングと仮想ページの違いは、前者はクリック アクションを GA のイベント レポートに記録するのに対し、後者はこのアクションのアクティブ化をページとして記録し、コンテンツ レポートに表示することです。これら 2 つの方法は、GA 学習において習得しなければならない方法です。 ——必要であれば、この2つの方法を具体的に紹介する記事を書きます。必要な場合は、以下にメッセージを残してください。

2) クリックされたオブジェクトは Flash です:

考え方は上記の状況と似ており、イベントトラッキングや仮想ページ機能も使用する必要がありますが、対応するメソッドを Flash に書き込む必要があります。少し複雑なので、解決するには技術者の助けが必要です。より良い解決策については、この記事 (英語) をご覧ください。

3) クリックされたオブジェクトはアウトバウンドリンクです。

公式の方法は、JavaScript や Div を監視する方法と非常に似ており、アウトバウンドリンクのクリック動作 (onClick イベント) にイベントトラッキングまたは仮想ページを使用します。これには、各アウトバウンド リンクの onClick イベントへの参照と、イベント トラッキングなどのメソッドの追加が必要です。詳しくは、http://support.google.com/analytics/bin/answer.py?hl=en&answer=1136920（英語）をご覧ください。ページ上に多くの外部リンクがある場合、この方法は非常に面倒です。

この記事のような、1 回限りのソリューションは存在します: http://wptheming.com/2012/01/tracking-outbound-links-with-google-analytics/。自分で試したことはないのですが、コードを見ると、可能であるはずです。

章の要約:

この章では、エンゲージメントとは何か、エンゲージメントにはどのような指標が含まれるか、エンゲージメントの関連指標をどのように監視するかという 3 つの点について説明します。エンゲージメントには標準メトリックとカスタマイズされたメトリックが含まれていることを覚えておく価値があります。カスタマイズされたメトリックの場合、監視時にツール コードを作り直す必要がある場合があります。

次の章では、引き続きエンゲージメントに焦点を当てますが、より「コア」な領域に入ります。エンゲージメントの計算方法、エンゲージメントの解釈、分析への応用などについて説明します。乞うご期待。

ご質問やご意見がございましたら、下記にコメントを残してください。最後に、北京の友人たちが高潔で強く、吸い込まれないように祈ります。全国の友人たちが新しい週に幸せな仕事をすることを祈ります。

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」とその著者である宋星に帰属します。

オリジナルリンク: http://www.chinawebanalytics.cn/web-marketing-key-metrics-and-logic-2/

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