Googleアナリティクスの用語の意味と基本的な使い方をおさえよう

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LIGブログ編集部

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ディメンションとセカンダリディメンションを活用しよう

これまで各レポートがどのような役割を果たすかを説明してきましたが、より詳細な情報を知るためには、レポートがどのように構成されているか知ることも重要です。特に基本的なものが、ディメンションとセカンダリディメンションです。

1. ディメンションと指標の違い

スクリーンショット ディメ

「行動レポートのサイトコンテンツ<すべてのページ」をクリックすると、このような画面が表示されます。

画面のレポートの「ページ」にあたる部分が「ディメンション」となります。「ページビュー数」「ページ別訪問数」などの残りの項目が「指標」となります。

つまり「ディメンション」とはデータ解析の対象のことで、「指標」とはデータ解析の結果となります。

もちろんディメンションは、先ほど例にあげた「ページ」の部分だけでありません。

スクリーンショット 2014-08-11 20.49.48

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上記のようなレポート項目や、「プライマリ ディメンション」もGoogle Analyticsにおけるディメンションにあたります。

2. セカンダリディメンション

ディメンションは、「キーワード別」や「ページタイトル別」などのように、基本的には一つの内容しか表示されません。さらに細かくデータを表示したいとき、2つのディメンションを掛け合わせてレポート結果を表示させるのが、セカンダリディメンションです。

実際に使ってみましょう。まず、画面上部にある「セカンダリ ディメンション」を選択します。

スクショ セカンダリ

すると、以下のようなタブが表示されます。ここでは「ユーザー」を選択してみます。

スクリーン ゆーざ

すると、タブの中の表示項目が変更されます。ここでは「ユーザータイプ」を選択します。

スクリー ユータイ

すると、同じページタイトルである「記事2」と「トップ」が 新規とリピーター(New VisitorとReturning Visitor)にそれぞれ分類されました。「ページタイトル別」と「ユーザーの種類」を掛け合わせたデータがそれぞれ独立して表示されていることになります。

スク 新規

このように、ディメンション一つではわからない、より詳細なデータを知りたいときに便利な機能がセカンダリディメンションとなります。

このように「ディメンション」「指標」「セカンダリディメンション」などを理解し、自分が知りたい情報はどのように取得できるかを瞬時で判断することが、Google Analyticsを活用する上では重要となります。

ページ滞在時間と直帰率

サイト内のページがどれくらい需要があるのかを知るための指標が「ページ滞在時間」と「直帰率」です。この2つを見比べれば、どのページが人気があるのかすぐに分かります。

スクショ 滞在時間、直帰率

ページ滞在時間が長いほど、そのページに興味を持っている可能性が高く、そのページが人気がある(長い時間じっくり読み込まれている)といえます。

直帰率が低い場合、流入してきたユーザーのニーズとそのページの内容が一致していたため、サイト内の別のページも興味を持って読んでもらったという可能性が高くなります。
逆に直帰率が高い場合、流入してきたユーザーのニーズとそのページの内容が一致しなかったため、サイト内の別のページを読むことなく離脱したという可能性が高くなります。

つまり、滞在時間が長く、かつ直帰率が低いページを分析することで、サイトにアクセスしているユーザーの好みや思考を推測することができます。 好みや思考が推測できれば、コンテンツを作成時にユーザー目線を意識できるようになり、コンテツの質の向上につながります。

ちなみにトップページや一覧ページなどはその性質上、滞在時間が長く直帰率が低くなる傾向が強いので、あまり参考にはできません。

まとめ

いかがでしたでしょうか。

今回紹介した項目以外にも、自分でオリジナルのレポート項目を作成できるマイレポート、レポートをGoogle Analyticsに記録するショートカット、分析結果が予期しない結果になったとき通知してくれるインテリジェンスレポートなど、知っておくと便利な機能も多くあります。

しかし、まずは今回紹介したような基本項目を中心に解析をすすめ、サイトの改善などに活用していくことを目指しましょう。

それでは、最後までお付き合いいただきありがとうございました。全5回のこのシリーズでGoogle Analyticsの基本をマスターし、一通りのアクセス解析が自分でできるようになるよう、これからも頑張っていきましょう。

 

※この記事は2014年8月現在の情報を元に作成されています。

 

▼Google Analytics関連シリーズ記事(全5回)

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