2012年08月21日

直帰率を数字だけでなぞってはいけない

 本日のテーマは「直帰率を数字だけでなぞってはいけない」です。


直帰率を眺めていませんか?


 大手で専任がいる場合は別としまして、中小規模の企業の場合、アクセス解析の各数値をなぞるだけで終わってしまうケースが多いのではないか?という事を懸念しております。


 アクセス解析は開始した当初こそ、物珍しさも手伝って真剣に数値を見て、いろいろと考える方もいると思いますが、日々の業務に流されるままに、最終的に作業的に数値をぱっと見て、何の指標にもしていない担当者も多いと感じています。


 何でもそうですが、活用しないデータというものは、使わないのであれば取得しても何にもなりませんし、また、未来に向けてのマーケティング案にもつながりません。


 今回はテーマを直帰率にしていますが、他の指標も同じです。眺めているだけでは何の意味もありません。


 そこには何らかのアクションが伴う事で、はじめて意味が出てくるのです。

眺めるだけではわかりません



データから何を読み取るか?


 数字から読み取れるものは数多くあります。それをどう判断し(仮説を立て)、そして、どのように改善案を出し、実施レベルまで持っていけるかで結果は変わってきます。


 ただ、現場で全てをまかなっている場合、正直申しまして、通常業務に加え、アクセス解析をきめ細かくやるのは難しいと思います。


 さて、今回のテーマである「直帰率」。一部、誤解がある場合も多くあります。それは「直帰率が高いのはダメなページ」だという事。


 これはこれで、完全なる間違いではありませんが、正しくはありません。理由は簡単です。


「そのページで納得したので、直帰した」



 という方が少なからずいるかもしれない(本当に悪いものもあるので、”かも”にしています)からです。


 実際、私自身が検索した行動を省みても、特に「複合キーワードで明確なニーズを持った上で検索している場合」には、Googleはそのニーズに近いコンテンツページを紹介してくれますので、尚更、昔以上に、1ページで満足してしまう可能性は高くなってきたと実感しています。


 そういう場合には、他の要素がなければ(次の興味を引き出す導線を作っておかないのがいけないと言われればそれまでですが^^;)、調べたい事については十分な回答を獲得したという事で、そのページのみで直帰する事などはよくあります。


ページ単位の直帰率では参考になりにくい


 さて、問題はここです。直帰率が低いに越した事はないわけですが、ページ単位でこの数値を眺めていると、「総じて、このページは直帰率が高い」で終わってしまいます。それだけで改善しようにも、少し情報が足りないわけです。


 ここでさらに細分化して数値を見る事で、具体的な改善案を出しやすくなるわけです。


 例として以下のようなものがあるとしましょう。

直帰率



 これはある実験サイトのデータです(実験サイトですので、ぼかしています)。元々、複合キーワードでの検索でランディングページがばらけるタイプのものですので、そういう意味では全体的な直帰率は高くなっています。


 これだけを見ると、赤枠内のページは直帰率が高いとなるわけですので、単純に考えると、「このページは何とかしないといけない・・・」という、物凄く大雑把な改善案になってしまうわけです。しかし、この意識ではたいした改善案は期待できないでしょう。


 こういう時にデータを見る要素を追加する事で、よりよい分析が出来るようになるものです。


 例えば、セカンドディメンションでこのページのキーワードを含めた直帰率を見てみると、以下のようになります。

キーワードも含めた直帰率



 大雑把にページごとの直帰率を見て判断するのではなく、キーワードを含めて見るだけで、「どのキーワードで直帰率が高い」のかが分かります。


 キーワードによっては同じページでも直帰率が0%のものもあるわけです。


 もし、直帰率が悪いページを何とかしないと!と思うのであれば、今回の例では、キーワードをセカンダリディメンションに設定していますが、別の指標を入れる事で、より具体的な仮説を立てて改善案を出すようにすると良いでしょう。


 例えば、このケースでは、5番目のキーワードでは100%の直帰率になっています。それを元に考えた方がより建設的ですし、良い案が出るという事です。


 少なくとも、このコンテンツで言えば、このキーワードでの直帰率が高いのは事実ですので、そのキーワードで検索したユーザーの気持ちを考え、これらのユーザーが納得するような内容であるのか?あるいは、そうでなければ、どうすれば良いか?を改善案として考えるだけで、直帰率の意味が大きく変わってきます。



 一つのデータから把握できるものは、数多くあります。今回の例ではキーワードですが、他の指標を組み合わせた場合にも、その指標にあった別のヒントが見えてくるものです。


 大事なのは、仮説を立てるためのヒントは、より具体的なものであるべきという事です。



 今回の例では、キーワードを付け加える事で、どのキーワードでアクセスしてきたユーザーの直帰率が悪いかが分かったわけです。


 ページ単体で、全てが悪いと判断するのではなく、数値を見るなら見るで、少しでも参考になるような見方をしていく事でより良い改善策が取れるというわけです。



揺さBrain!マニアック



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posted by SEMアドバイザー at 09:00 | SEO






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