Google Analytics等で使われる用語と傾向の分析について改めてまとめてみた

こんばんは。
今回は世界シェアMo.1のWeb分析ツールであるグーグルアナリティクス等にて使われる用語について、業務で使いながらもまだ不明な点が多かったり、上手く活用出来ていない部分もあるので改めて調べながらまとめてみました。

ちなみにWeb分析ツール(方式)は、直接サーバーとの通信を記録してサーバーから参照するサーバーログ方式、サーバーとの通信情報(パケット)を傍観するパケットキャプチャ方式、html上のソースから収集サーバーに情報を送信するウェブビーコン方式の3種類あり、中規模までのウェブサイトは安価や無償ツールの充実度やJavaScript上での動きも観測できることからウェブビーコン方式がオススメだと言えます。
しかしながら、弱点としてhtmlに計測コードを設置以降のデータしか分析でないという点があります。
グーグルアナリティクスもウェブビーコン方式に当たり、利用は無料です。
（※サイトの規模によっては360スイートという有料版への以降が必要になることがあります。）

さて、本題の用語の説明を開始します。

★ページビュー数（PV数とも）
ページビュー数はそのページを見られた回数です。
重複するもので「1人の人が30回見た」場合でも30PVと数えられますし、「30人の人が1回づつ見た」場合でも同じ30PVに当たります。
ローカルに保存したウェブページでもPCがオンラインであれば計測コードから送信してしまうため、計測対象となります。
「平均ページビュー数」という考え方もあり、1ユーザーが1セッション（接続時）に何ページ見ているか？というのが表れます。
■傾向
ページビュー数は基本的に多ければ多いほど良いものです。
サイトの規模としてもページビュー数で表されることが多く、Yahoo!JAPANは約750億ページビューあるとのことです。
分析方法としては期間で比較するのが良いでしょう。
増減があった場合はその理由について考えます。
例えばブログの場合、新着記事が出れば、それより前の新着記事であったもののページビュー数が減るのは当然だと言えますね。

★セッション数（訪問数とも）
ユーザーが、サイト内を閲覧し、離脱するまでの1セッションと呼び、セッション数はその数に当たります。
ユーザー数とは異なるものでこちらも重複をします。
例えば「1ユーザーが今日、時間を置いて3回接続した」場合は3セッションとなります。
なお、この「時間を置いて」の部分が基本的には30分以上次のページへの遷移がない場合に別セッションと認定されます。
■傾向
セッション数もあればあるほど利用者がいるという事なので良いと言えるでしょう(*´･ω･)(･ω･｀*)ﾈｰ

★ユーザー数（UUとも）
ウェブサイトを訪れた訪問者のことをユーザーといいます。
こちらは重複をしません。
例えば「1人の訪問者が今日、3セッションをして、18ページを見た」場合でもユーザー数は1です。
ユーザー数は「新規ユーザー（新規訪問者）」と「リピーター（再訪問者）」に分けられます。ただし、両者の合計は100％とは限りません。重複するからです。
例えば「今日、初めて来たユーザーが2セッションした」場合は新規ユーザー率は100％ですが、リピーター率も100％になってしまうのです((((；ﾟДﾟ))))
■傾向
ユーザー数が増えることは新しく来てくれた人が増えたので良いことではありますが、1セッションや少ないページビュー数だけで終わっている場合は求めているものがなかったとも考えられるので要注意です。
これらの点からユーザー数はページビュー数・セッション数、訪問頻度・訪問回数も合わせて見た方がよろしいでしょう。

★滞在時間
ユーザーがどれくらいページorサイトを見ていたかを表すものです。
注意点として、「前のページの閲覧開始から現ページの閲覧終了まで」を通信によって記録しているので現ページが最後の閲覧ページになった場合には計測は出来ません。

★直帰率
直帰とは「サイトで最初のページだけ見てどこにも遷移することなく帰ってしまった」セッションのことを指します。なので直帰率とはそういうセッションがどれくらいあるかが見えるようになります。
式にすると、

直帰率＝直帰数÷セッション数

となります。

★離脱率
離脱とは「そのページを最後に、別のサイトに行ったり、ブラウザを閉じるなどセッションが切れたこと」を指します。
式にすると、

離脱率＝離脱したページビュー数÷ページビュー数

となります。
稀に直帰率と混同されることがありますが、まったくの別物であり、直帰率はセッション数で見るのに対し、離脱率はページ別で見ると有益なデータが参照できるかと言えます。

★まとめ
いかがでしたか？今までなんとなく見ていた項目についてまとめてみましたが特に直帰率や離脱率、ユーザー数に関してはまだ理解が完全ではなかったなと思い知りました。

基本の部分は今日まとめたので十分で、あとはどうそのデータを比較分析するか（期間なのか別の指標に対してなのか）などの考え方の部分がメインになってくるかと思います。

私の業務も交えた感想ですが、できる業務や裁量が大きい部署・人ほどやること・やれることが膨大にあるためこういったデータを基にした業務の優先順位の振り方が重要になってくると感じました。

「ただ仕事をしている」ではなくて、限られた時間の中で本当に効果のあることを仕事として設定するようにしたいですね。
そのためにも分析能力が必須だと再度確認いたしました。