【アクセス解析】ディレクトリを使った分析のやり方【Analytics分析手法①】

フリーランスで完全に我流で行っていたWEBデザイン。デザインの実力はついてきたと思いますが、マーケティング部分はさっぱりでした。

そんな中、運良くWEBコンサルやWEB解析の案件をゲットし、とても素晴らしい環境でWEB分析の経験ができました。

今回は、分析手法の中で「ディレクトリ分析」について、備忘録的にまとめていこうと思います。

Google Analyticsを用いたECサイトの分析で用いた手法で、かなり的確な分析を出せていると感じたため、今後もこの方法は有効活用できると考えています。

※今回は、UA（ユニバーサルアナリティクス）を使用しています。GA4は色々と勉強中です。ご了承ください！

ディレクトリってなんだろう？

案件スタート時、WEBの知識があまり無かった自分は、「ディレクトリ」という言葉を聞いて、スッと意味が入ってきませんでした。

ディレクトリとは、URL構造のことを指しています。URLのルートのことですね。

例えば、noteなら

・note.com←サイトURL
・note.com/magazine/100 ←太字部分がディレクトリになります。

下層ページを作るとき、「トップページ＞会社紹介＞代表あいさつ」のような構造にすると思いますが、代表あいさつまでのディレクトリは、toppage.com/company/greetingのようになっています。

この構造に対して、どれだけのアクセスがあったのか？を分析していく手法が「ディレクトリ分析」になります。

例えば、toppage.com/company/greetingというディレクトリ構造があったとして、アナリティクスだとページごとにアクセス数やCV数がストックされていきます。

トップページ：toppage.com→セッション数　500
会社紹介：toppage.com/company/→セッション数　300
代表あいさつ：toppage.com/company/greeting→セッション数　900

 上記のような形で、各ページごとにアクセス数を表示してくれます。

ちなみに、セッション数とは言い換えればアクセス数のことです。このあたりは、また別のページで話します。

ディレクトリ分析は、上記のようにそれぞれの構造ごと、ブロックごとに「切り分けて」分析を進めていく方法です。

Google Analyticsのディレクトリ分析でできること

ディレクトリ分析を用いると、ページごとにどれだけのCVがあったのか、CVRはどれくらいなのか？を確認することができます。

例えば、toppage.comという服のブランドサイトがあったとします。このとき、以下のようなディレクトリ構造があるとします。

こちらの画像は適当にディレクトリ構造を作って、個別ページを羅列したものであり、例として作りました。

Google Analyticsでは、上記のようにセッション数やCV数など、たくさんのデータが羅列されます。

Google Analyticsでは、たくさんのページの数値が表示されるわけですが、その数値を全部見ていくのが難しいですよね？整理されていない煩雑なデータを見ていっても、傾向を掴めないはず。

そこで、ディレクトリ分析では、「ディレクトリ構造ごとにブロック化してまとめよう」ということをします。

たくさんのデータを一覧で見れるようにしたところ、以下のような構造になっていました。

・toppage.com/clothes→服カテゴリのトップページ
・toppage.com/clothes/series→服カテゴリのシリーズ商品ページ
・toppage.com/clothes/item→服カテゴリの商品ページ
・toppage.com/bag/series→バックカテゴリのシリーズ商品ページ
・toppage.com/bag/item→バックカテゴリの商品ページ
・toppage.com/column/item-list→ブランドのコラム、読み物ページ

ほうほう、こんな構造になっているのか。ならば、この大きな構造ごとに、セッション数とCVRをまとめてみよう！となるわけです。

例えば、itemとseriesが似たようなページ構造をしているとします。この際、以下のような結果が得られているとすれば、どのような分析ができるでしょうか？

/item→セッション数：5000、CV数：30個、CVR:0.6％
/series→セッション数：2000、CV数：20個、CVR:1％

上記のようなデータが出ているのであれば、seriesページのほうがitemのページよりもパフォーマンスが良いことがわかります。/seriesのディレクトリの塊がセッション数の割に注文個数が多いわけですね。

ここで分析の思考としては以下のようなことを考えます。

・/seriesページの良いところはなんだろう？
・/seriesページと比べて、/itemページの課題はあるか
・/seriesと/itemのページ構造に差はあるか

上記のようなことを考えます。また、あまり差がなければ、今回はECサイトなので/clothes、/bagを比較するとどうか？なども、分析対象になるでしょう。

特に重要なのは、「/seriesの良いところ」を探すことです。/seriesのパフォーマンスが良い理由を探し、/itemにその良い要素を入れてあげれば、自ずとCVRが上がっていくだろうという仮設が建てられます。

WEB解析では、分析して「王道パターン」「高パフォーマンスパターン」を見つけ出し、他のページを王道パターンに近づけていくことが重要です。

自分はエクセルを使用して、ディレクトリ構造を整理しました。

Google Analytics、エクセルによる実際の作業については、別のページで書いていこうと思います！