Google analyticsで優先して見るべきデータ

Data

今回はGoogleアナリティクスで優先して見るべき、本当に役に立つデータを紹介します。

Googleアナリティクスでは様々なデータを参照出来ますが、正直見れるデータが多過ぎて混乱してしまう人も多いのではないでしょうか?

実際に一部クライアントにとっては特に見る必要のないデータや、ブログ運営では必要の無いデータは結構あります。反対に、どんな場合でも見た方が良いデータもあります。

今回の記事では、そんな必ず見た方が良いデータから優先度の高いデータを紹介します。

Google analyticsで優先して見るべきデータ一覧

まずは一覧で優先して見るべきデータを紹介します。

ユーザー数滞在時間
セッション数直帰率
PV数離脱率
オーガニック検索(ソーシャル)
参照サイト

アナリティクスのページで言うと以下の通り

ユーザー→概要→ユーザー サマリー

ユーザー→概要→ユーザー サマリー

集客→Search Console→検索クエリ

集客→Search Console→検索クエリ

集客→すべてのトラフィック→参照サイト

集客→すべてのトラフィック→参照サイト

行動→概要

行動→概要

Google analyticsで優先して見るべきデータの解説

次に各データについて解説します。

ユーザー数

ユーザー数は、サイトに訪れたユーザーの数です。
どのくらいの人がサイトに訪れたのかを数字で参照出来るの重要なデータです。

ユーザー数は一度サイトに訪れた場合、Cookieに保存されている限りカウントされません。

セッション数

セッション数は、WEBサイトがセッションされた数です。

セッションとは、WEBサイトのドメインに訪れた場合にカウントされます。
なのでhttps//:○○○○.com → https//:○○○○.com/page01に移動した場合も1セッションになります。

ユーザー数 < セッション数の場合リピートが多いことを意味します。

PV数

PV数はサイト内のページが閲覧された数です。

ユーザー数 ≦ ページビュー数に必ずなります。
ユーザー数 < ページビュー数の差が大きいほど良いとされています。

最終的に、このPV数を伸ばすためにデータを参照するので最も大事なデータです。

オーガニック検索

オーガニック検索は、検索クエリです。
このデータは、search consoleと連携していると見る事が出来ます。

どの様な検索クエリで流入されているのかを確認出来るので非常に役の立つデータです。

参照サイト

参照サイトは、外部サイトからの流入を確認出来ます。
ここの数値が高いと被リンクが多いと言う意味なのでSEO的に強い事を意味します。

滞在時間

滞在時間は、1セッションの平均の滞在時間です。(平均ページ滞在時間)
ここの数値が高い場合は、ページをしっかり見てもらている可能性が高いので満足度の高いサイトである事を意味します。

直帰率

直帰率とは、1セッションに対して、何もせずにサイトを去った場合にカウントされます。
直帰率は低いほど良いとされています。

離脱率

離脱率とは、そのページで離脱したユーザーの割合です。

直帰率と離脱率の違いは複雑なので以下の記事を参照して下さい。

重要なデータを見易くまとめる

ここまで紹介した優先すべきデータを一ページずつ見ていくかなり面倒くさいです。
なので重要なデータのみをまとめたカスタムレポートを作成しましょう。

カスタムレポートの作成場所

カスタムレポートについて詳しくはこちらをご覧ください(Google公式ドキュメント)

またGoogleマーケティングプラットフォームを利用すればデータポータルがアナリティクスで重要なデータを非常に見易い形でレポートを自動で作成してくれます。(非常におすすめです)

しかも以下の様にレポートの編集を行うことも出来ます。

Googleマーケティングプラットフォームのデータポータル編集画面

個人でも案件単位でも非常に役に立つツールなので是非覚えておいて下さい。

最後に、2020年10月にはGoogle analytics4がリリースされました。最新技術でのアクセス解析が可能かなのでアップデートしておきましょう。


以上が「Google analyticsで優先して見るべきデータ」でした。

今回は優先して見た方が良いデータを紹介しましたが、データを見る前にデータを見る理由を整理する事をおすすめします。

例えば、「お問いわせのコンバージョン数が少ない理由をデータから解析したい」「検索結果が全体的に下がった理由をデータから解析したい」などです。

ただ何となく大事そうなデータを眺めているだけでは何の役にも立たない事は理解しておきましょう。

2020年10月29日DataAnalysis,Marketing

Posted by KT