ウェブサイトのページクリックを理解する（続き）：データのフィルタリングとセグメンテーション

数日前、友人から、ページリンクのクリックを記録してカウントするツールを試してみるように言われました。このツールに実装されている機能は、前回の記事「ウェブサイトのページクリックを理解する」で紹介した Google Analytics のページ内分析機能に似ており、ページ内分析の欠点を補っています。この機能は実装面でもアプリケーション指向の設計面でも優れているため、続編を書いて紹介せずにはいられませんでした。

@jasseyyang さんには、彼らが開発したツールを体験して試用する機会を与えていただき、ツール実装プロセス中にいくつかの機能の設計と考慮事項を共有していただいたことに、とても感謝しています。多くの機能ポイントは、Jasseyyang さんが自身のアプリケーションのニーズに基づいて設計および追加したため、ツール全体の最終的な実用性は非常に高く、これは設計段階での彼の細心の配慮と切り離せないものです。Jasseyyang さんは、ブログ「ページ クリック分析ツールの設計と実装」で、ツールの設計と実装を紹介しています。

展開と使用

まず、このツールの展開と使用についてお話しする必要があります。これは、使いやすさと便利で効率的なデータ表示エクスペリエンスをよく表しているからです。すべての製品にとって、使いやすさとユーザーエクスペリエンスは特に重要であり、データ分析ツールでも同じことが言えます。そのため、データを提示するためにチャートやいくつかの視覚化方法を使用することがよくありますが、すべてのデータ視覚化が「主な焦点」になるべきではありません。ここでの「主な焦点」は、もちろん、データが表現したい視点（インサイト）です。データ視覚化を適切に使用すると、データをより効率的に理解できるようになります。

多くのウェブサイト分析ツールと同様に、このツールも JS ページ タグを埋め込む方法を使用します。監視する必要があるページに短い JS コード行を追加するだけです。実際には、.js ファイルが読み込まれ、すべての機能がこのファイルに含まれています。

次に、データを表示する方法は、ページの URL の後に #hotlink を追加するだけです。たとえば、ブログのホームページで「http://webdataanalysis.net/#hotlink」を使用すると、フローティング ナビゲーション バーと上部の黄色のバブルを使用して、In-Page Analytics の表示形式と同じように、各リンクのクリック データがページに表示されます。私のブログのスクリーンショットをご覧ください。

フローティング ナビゲーション バーの上にあるいくつかのオプションを使用して、データをセグメント化およびフィルター処理できます。これについては、以下で説明します。ページ上の各リンクの横に小さな黄色のバブルが表示され、ナビゲーション バーで指定された条件でのクリック数が表示されます。もちろん、データの表示は権限制御の対象です。#hotlink を使用した後、権限を持つユーザーのみがデータを見ることができます。この方法は確かに非常に便利で、実際に多くのツールを学習や参照に使用できます。また、クリックデータの統計と表示は基本的にリアルタイムで行われ、現在のクリックが即座に蓄積されて表示されます。

データのフィルタリングとセグメンテーション

GA のページ内分析機能では、直接的なデータ フィルタリングやフィルタリング機能は提供されませんが、高度なグループや高度なフィルタを使用してデータをフィルタリングできます。また、このツールでは、日付と期間、ソース、新規ユーザーと既存ユーザーなど、フローティング ナビゲーション バーでいくつかの基本的なデータ フィルタリングとセグメンテーションが直接提供されます。

上の画像に示すように、ナビゲーション バーの左端で今日と昨日のデータを直接表示するように選択できます。時間範囲の選択もサポートされています。ここでは、5 月 18 日から 5 月 20 日までのすべてのページ クリック データを選択しました。

ソースセグメンテーションも非常に優れています。ソースウェブサイトのドメイン名（左側のドロップダウンボックス）を表示できるだけでなく、ソースウェブサイトのさらなるセグメンテーションもサポートしています。たとえば、ここではBaiduが選択されているため、ソースは検索エンジンと見なされます。ソースドロップダウンボックスの横にある[ソースの詳細]をクリックすると、検索キーワード、つまり各検索キーワードによってもたらされたクリック数が右側に表示されます。ソースが検索エンジンではなく、通常の外部リンクウェブサイトである場合、[ソースの詳細]に表示されるのは、ウェブサイトからリンクされている特定のページURLです。ソースセグメンテーションを使用すると、各ソースページによってもたらされたクリック、各検索キーワードによってもたらされたクリック、およびこれらのクリックがページ上のどこで発生し、どのように分布しているかをさらに明確にすることができます。これらは、ウェブサイトのプロモーション効果を分析するときに特に役立ちます。

最後は、真ん中の「新規訪問者と既存訪問者」セグメントです。Jasseyyang 氏によると、新規訪問者と既存訪問者の識別は、サイト全体への訪問数に基づくのではなく、各ページのクリック数に基づいて記録されます。ユーザーがページをクリックした場合、翌日にそのページに再度アクセスすると、そのユーザーはそのページの既存ユーザーとみなされます。この定義では、特定のビジネス アプリケーションが考慮されています。ユーザーがページにアクセスしていない場合、ユーザーが Web サイトにアクセスしたとしても、そのページはユーザーにとって馴染みのないページであり、対応するクリックは、ユーザーが最初にページを閲覧したときに興味を持ったリンクである必要があるためです。

実用的なアプリケーション

GA のページ内分析機能もページクリックデータを提供しますが、独自の統計手法の欠陥により使用時に問題が発生し、アプリケーションの制限が発生します。このツールはこれらの問題をうまく解決します。

解決すべき最初の問題は、外部リンクの監視です。右の写真に示すように、私のブログは別の友人のデータ監視ツールを推奨しています。画像リンクは、ツールの紹介ページを指しています。このタイプのWebサイトの外部リンクのクリックデータは、GAのページ内分析には表示されません。イベント監視などの方法を構成することによってのみ、監視およびカウントできます。もう1つの問題は、ほぼすべてのブログにあるフレンドリーリンクテーブルです。たとえば、私のブログは同じ業界の友人のブログとリンクを交換し、お互いを推奨します。これらのリンクも外部リンクです。たとえば、Webサイトが他のドメイン名で広告やプロモーションリンクへのリンクを配置する場合、これらのクリックの統計から広告の効果を評価できます。実際、CTRはCPC広告にとって非常に重要な評価指標です。

このツールが解決するもう 1 つの問題は、GA のページ内分析では同じページ上の同じリンクが区別されないため、クリックがどのリンクから行われたのかがわからないことです。たとえば、私のブログのホームページに表示される各記事のブロックには、実際には記事の詳細ページに入る場所が 3 つあります。

記事のタイトル、記事のサムネイル、続きを読む…はすべてクリックして記事ページに入ることができるため、ユーザーエクスペリエンス設計の観点から、テキストリンク、画像、またはテキストリンクと画像の組み合わせを使用してコンテンツの露出をより良くすることを検討することがあります。このツールを使用すると、この評価を効果的に完了できます。実は、この問題はモバイルアプリケーション製品を分析する際に以前にも遭遇したことがあります。携帯電話の画面は限られているため、毎回表示できるコンテンツも限られます。ホームページの最初の画面に表示されるコンテンツが特に重要であることはわかっています。画像と簡単なテキストの説明を組み合わせた場合、1つの画面で表示できるコンテンツは2～3個だけかもしれません。純粋なテキストリンクに置き換えれば、表示できるコンテンツは2倍になるかもしれません。しかし、時には精巧な画像がユーザーの関心を効果的に高め、クリックして閲覧するようにユーザーを引き付けることができるので、このときはトレードオフを行う必要があり、データ分析方法を組み合わせることで、より科学的で説得力のある答えを得ることができます。

もちろん、このツールは社内で使われるものなので、GA のページ内分析のようにクリックと目標達成の両方を監視できるウェブサイト目標のカスタマイズや、一部のリンクに特別なセグメントを作成するために特定の特別なリンクをマークするなど、カスタマイズできる点はたくさんあります。もしそのようなツールが市場に存在すれば、多くのウェブサイトがそれを利用しようとするだろうと思います。

最近、Google Website Optimizer を試しています。よろしければ、A/B テスト ページをクリックして、データの蓄積にご協力ください。

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ウェブサイトデータ分析: ウェブサイトページのクリックを理解する

元のタイトル: ウェブサイトのページクリックを理解する (続き): データのスクリーニングとセグメンテーション

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