Googleアナリティクスの滞在時間をナメてるすべての人へ

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滞在時間とは

滞在時間とは・・
ホームページや特定のページ(コンテンツ)にユーザーが訪問し、閲覧を開始してからどのぐらい滞在していたのか、
を計測するために使う時間のこと、と説明されることが多い。

厳密に言うとちょっと違うが、
とりあえず、ユーザーがウェブサイトを閲覧するために滞在していた時間との理解で
だいたい合っている。

ただし、Googleアナリティクスの限界、もっと正確に言えば、
今のアクセス解析ツールの限界もあり、
ユーザーが閲覧のため滞在していた正確な時間の指標として適切なのかというとそうではない。

そもそも、滞在時間が計測指標として使われだした経緯は、
滞在時間が役に立つからというのもあるが、
それよりも滞在時間を『測定できるから』という理由も大きい。

そのため、意味も漠然としたまま、なんとなく
滞在時間というのは、サイトに滞在していた時間なんだろう。
と捉えている方も多いのではないか。

では、正確な意味と計測方法は??

滞在時間の計測方法

Googleアナリティクスのセッションの知られざる秘密
でも書いたが、
滞在時間の計測方法

以上の通り、ユーザーが閲覧を開始した時刻から、
離脱する際に最後に居たページに入った時刻の差、
それが滞在時間である。

なぜ、このようにおかしな事になるのか。
システム的な話になるので、簡単に説明するが、
Googleアナリティクスを含め、アクセス解析ツールは、
ユーザーが行う『リクエスト(※おおざっぱに説明するとウェブサイトのコンテンツの中にあるボタンのクリック)』を区切りとして時間を計測することしかできないからである。

つまり、離脱という行動は、どこもクリックしていないため、
Googleアナリティクス(アクセス解析ツール)はそれを計測することはできないのだ。

そのため、解析を行うプロも、そこを前提に滞在時間を指標として使うことになる。
ただ、前記ブログにも書いたとおり、
プロを名乗る人の中でも滞在時間の計測方法を分かっていない人が大勢いることに要注意だ。

さらに、滞在時間の使い勝手を悪くしているのが平均滞在時間として、
平均化している点だ。

平均滞在時間、と聞くと以下の様な平均のグラフをイメージしないだろうか。
正規分布_1

しかし、実際に解析を多数経験すると分かるのだが、
このようなグラフにはならない。

どんなグラフになるかというと以下のような形である。

偏った分布_2

お分かりの通り、最も数が多いところがゼロ近くになっている。
これはなぜか?

ウェブサイトは、セッション、つまり訪問者の半数近くが直帰してしまい、
それらは『0秒』として計測されるためである。

まずここまで頭に入れておこう。

滞在時間はどう使う

では、この平均化された滞在時間はどのように活用すればよいのだろう。

ユーザーが興味を持っているか?

使い方の代表格は、ユーザーがコンテンツやウェブサイトに興味を持っているかどうかの指標データとしての活用である。

訪問者がコンテンツやウェブサイトをじっくり閲覧することで、
滞在時間が長くなっている。
それは、サービスや商品に対して興味があるから。

という理屈である。

このような指標で使用することは解析を行うものとしては、常識的な思考である。

しかし、だからと言って、


滞在時間が長い=良いこと
滞在時間が短い=悪いこと

とは限らない。

例えば、閲覧開始ページでユーザーを満足させるコンテンツがしっかり出来上がっている場合のことを考えてみよう。

特定のページのコンテンツを読めば、訪問者は満足する。

満足したなら次のページ閲覧しない。

閲覧しない=次のページに行かない。
つまり、直帰する。

直帰したユーザーの滞在時間はどうなるか、
『0秒』である。

つまり、閲覧開始ページとしてよく見られているページがある場合、
そのページがユーザーを満足させるほどよくできていれば滞在時間は短くなるが、
滞在時間が短くなる行動は良いか悪いかと言えば、むしろ良いのである。

したがって、興味関心を計測する指標のデータとして滞在時間を活用する際は、
ユーザーをセグメントして、意図を読み取ってから用いるのがプロのやり方だ。

では、滞在時間を活用するための
『意図を読み取る』というのはどうすればよいのだろうか、
以下、検討してみる。

セグメントして見てみる

ユーザーの意図とはなにか?
基本的には検索キーワード+αとして後ろに付いてくるキーワードをしっかり見ることだ。
※詳しくは『検索ワードは全てを物語る』参照

さて、このプラスαのキーワードをどう解析に使うか。
1つの使い方がアドバンスである。
オーガニック検索

集客>キャンペーン>オーガニック検索キーワード

ここでまず、ざっと眺めた後、ユーザーの属性をセグメントしてみる。
一目瞭然だが、『作り方』『手作り』などの『作り方』を気にしているユーザーが多い。
それが分かったら、
今度は、『作り方』と『その他』のキーワードでセグメントをかけます。

そして、さらに『その他』を『指名系』か、それ以外かでセグメントをかけます。

このようにして、
ユーザーの意図を検索キーワードを元にセグメントして計測し、
滞在時間だけでなく、どのサービスのページが閲覧されているのかという行動を解析を
行っていく。

セグメントの方法は色々とあり、書くと長くなるので、
詳しくは『超実践!今日から使えるセグメント7つの手法』参照してほしい。

相対評価で見る

ただし、ここでデータの解析を行う際に、注意しなくてはいけない。
滞在時間は平均化されて、平均滞在時間となる。

そして、滞在時間の平均とは、
極端に偏った行動を取るユーザーが多いと、
そちらに引っ張られてしまうという欠点がある。

そのため、平均滞在時間が5分といっても、
5分滞在しているユーザーが多いのか、
それとも0分と10分が多くなり、中間の5分となっているのか、
それは分からない。

であるとすると、指標として活用するには、

絶対値(そのままの数値として利用する方法)ではなく、
相対値(他との比較して割合として利用する方法)を用いないといけない。

つまり、前年同月の平均滞在時間は5分で、
先月のリニューアルで7分に伸びた、のような使いかたではなく、

リニューアル前後で滞在時間が40%伸びた。
だから、今月はそれを維持できるようにしよう。

と見るのが本来の正しい解析の活用方法である。

なぜ指標として使われているのか?

そもそもとして、ではなぜこんなあてにならない
『平均滞在時間』を指標として活用することになったのか。

なんのことはない。
『計測しやすかったから』
である。

上記でも書いたとおり、
滞在時間とは、リクエストの差で計測する。

それは、特に何も設定をしてい無くても、
取れてしまうデータなので、ウェブの黎明期から活用されていただけのことである。

できるなら、中央値や最頻値などのデータが取れるようなれば、
また話は変わってくるが、当面そういったデータ取れることはないだろう。
であるとすると、平均滞在時間を指標の解析のデータとして使わざるを得ないのである。

中央値と最頻値に関しては出せるよ、というご指摘を頂きました。
確かに、データをエクスポートして、エクセルで並べ替えすれば出せますね。。
失礼しました。
訂正させて頂きます。

2つの滞在時間

そして、滞在時間とひとくくりにして書いているが、
実は、滞在時間にも2つある。

『平均セッション時間』と『平均ページ滞在時間』である。

以下、説明する。

平均セッション時間

平均セッション時間

平均セッション継続時間
平均セッション継続時間は、すべてのセッションの継続時間(秒単位)の合計をセッション数で割った値となります。
https://support.google.com/analytics/answer/1006253?hl=ja

平均セッション継続時間となっているが、要は平均セッション時間である。

それは、訪問者がウェブサイトに入った時刻(閲覧開始時刻)と
最後のページに入った時間の差のことであり、
訪問者がサイト内にどのぐらい滞在したのかを測る指標として用いられる。

言い方をかえると、ウェブサイトへの1回のセッションの時間ということである。

『まとめサイト』や『ハウツーサイト』は、
1回のセッションの間にウェブサイト内の様々なページを巡回するため、
必然的に滞在時間は長くなる傾向がある。

また、学校、特に大学などのサイトでは、
文章量が多いため滞在時間は伸びる傾向にある。
しかし、それとは別の理由で滞在時間が長くなる場合もある。
それは、迷子になっている場合だ。
似たような項目が多い大学のサイトの場合、
どのページに自分の欲しい情報があるのか見つけにくいため、
色々なページを移動する。
そのため、必然的に滞在時間は長くなるのだ。

しかし、一般的なECサイトは、目的を持って訪問している場合であれば、
1回のセッションで商品を購入すれば離脱するため、さほど長くなることはない。

平均ページ滞在時間

平均ページ滞在時間

あるページを閲覧していた時間とのことだが、
この測定方法もシンプルで、
そのページの閲覧を開始した時刻と、次のページに遷移した時刻の差である。

ただ、気をつけないといけない点は、
今のブラウザは様々なページを『タブ』として開けておくことができる。

であれば、あるページを開いたまま、別のページを閲覧するということももちろんありうる。

その場合、どうなるか、
『平均ページ滞在時間』は間延びしてしまうのである。

直帰したらどうなる

また、特定のページを訪問、閲覧し、直帰した場合、
次のページへ遷移していないため、
そのページの滞在時間はやはり『0秒』となる。

離脱したらどうなる

例えばAページから離脱した場合、
Aページから次のページには行っていないので、
Aページの滞在時間は分からない。

つまり、『0秒』としてカウントされるのではなく、
平均ページ滞在時間という項目そのものから除外されるのである。

まとめ

滞在時間と一口に言っても、
その後の行動が直帰なのか離脱なのかによって、
計測の仕方は微妙に変わる。

ゆえに、データとして活用する担当者は、
意味をちゃんと理解して、活用しないといけない。

アクセス解析を行う際に常に意識しないといけないのは、
『データを疑え』ということである。

ウェブ上のデータは、今のITのシステムに依存しているため、
取れないデータは必ず存在している。

そして、もともとGoogleアナリティクスはアメリカのものであり、
それを日本語に翻訳して活用されているため、
日本も微妙に正確性が危ういものも混じっている。

それらを理解しながら、使っていこう。

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