アクセス解析とは | PV・UU・セッション・離脱率など徹底的に解説

最終更新日：2022-11-24（記事の情報は現在から759日前のものです）

アクセス解析とは、Webサイトを訪れるユーザーの属性や行動などを計測し、分析することです。本記事では、PVやUUといったアクセス解析でわかる数字や、アクセス解析に必要な準備について解説します。

「アクセス解析の導入を考えているが、どう活用したらいいかわからない」とアクセス解析ツールの導入に踏み込めないで悩んでいませんか？さらに、「そもそもアクセス解析では何がわかるのか？」といった疑問を抱えている場合も多いようですね。

アクセス解析の活用法を知るには、アクセス解析でできることを知るのが先決です。そこで、アクセス解析とはなにか、わかることやできることはなにかなどを解説します。

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アクセス解析とは

アクセス解析とは、Webサイトを訪れるユーザーの属性や行動などを計測し、分析することです。Webサイトの課題を発見し改善するのに主に利用されます。

たとえば「Googleアナリティクス」というツールなら、Webサイトに訪れたユーザー属性・ユニークユーザー数・ページ閲覧数といった値を記録・集計が可能です。

集計結果からユーザーがどのようなページを閲覧しているか、何ページを閲覧したのかといったデータを把握でき、Webサイトの改善に役立てられます。

アクセス解析を行う目的

Webサイトのアクセス解析を行う目的は、主に次の3つです。

Webサイトの現状把握
施策の効果測定
モニタリング

Webサイトの現状把握

アクセス解析を行うことで、Webサイトの現状を把握できます。

Webサイトを運営するには、サイト経由での商品購入や申し込み、問い合わせ、資料請求などの目的があるはずです。サイトの目的を達成し売上をアップするには、サイトの抱える課題を把握し改善することが必要です。そして、課題改善のためには、サイトの現状を適切に把握する必要があります。

たとえば、サイトのアクセス数が多くても直帰率が高い、平均滞在時間が短いといった場合には、ユーザーのニーズを満たせていないことが考えられます。この場合には、ユーザーのニーズに応えるコンテンツを追加するなどの改善が必要になるでしょう。

上記のように、Webサイトの現状把握や改善のために、アクセス解析は欠かせない存在です。

施策の効果測定

Webサイトの問題点を改善するために実施した、施策の効果を測定・検証することも、アクセス解析を行う目的の一つです。

Webサイトの目標達成のために施策を行った場合には、成果出ているのかどうか、アクセス解析で効果を検証します。もし、効果につながっていない場合には、要因を把握し別の施策にて改善しましょう。

仮説の立案・施策の実行・効果検証・さらなる改善と、継続的にPDCAサイクルを回すために、アクセス解析の測定は必要です。

モニタリング

目標の達成度を把握するためのモニタリングも、アクセス解析の目的に含まれます。たとえば「サイト経由の問い合わせ数○件」「アクセス数○％アップ」などの目標に対して、定点観測をし成果を把握します。

中間地点での目標達成度を確認すれば、どの程度目標が達成されているかを把握可能です。よい成果をあげているか、目標達成できなさそうで改善が必要かといった判断ができます。そのため、もし中間地点で目標を達成できてい場合に、新たに施策を講じられるようになります。

Webサイトの目標達成や課題解決へつながるよう運営するには、アクセス解析でのモニタリングが大切です。

アクセス解析からわかること

次に、アクセス解析でわかる主なデータを紹介します。なお、下記のデータは一般的なものでありアクセス解析のツールによって定義の異なる場合があります。詳細は各ツールの説明にて確認しましょう。

1.PV（ページビュー）数

Webサイト内のページがどれくらい閲覧されたかを示すデータです。たとえばユーザーAが9ページ、ユーザーBが6ページ閲覧すれば、AとBトータルで15PVとなります。有名なビジネスメディアだと、月間100万、1,000万単位のPVにもなりうるでしょう。

2.UU（ユニークユーザー）数

UUとはWebサイトの訪問ユーザー数を示すデータです。先ほどのABの例で考えるとユーザーAが9ページ、ユーザーBが6ページ閲覧したとしてもサイトを訪れたのはAとBの2人なので、UU数は2となります。

なお、測定する期間は独自に設定でき、1日ごとや1週間ごとなどのUU数を測れます。

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3.セッション数

Webサイトを一定期間内に訪れたユーザー数を示すデータです。UU数と似ているものの、UU数は期間にかかわらず同ユーザーを1カウントとするのに対し、セッション数は一定期間内に限定してユーザーをカウントします。

つまり、Aが1日に2回訪問した場合UU数は1でもセッション数は2です。

4.平均滞在時間

ユーザーがWebサイトに滞在している平均時間を測定します。サイト全体だけでなくページごとの滞在時間を計測してもらえるツールもあります。

滞在時間が短い場合は、課題をすぐに解決してもらえたよいページの場合と、まったく満足できず即座に別ページへ遷移してしまう場合などがあるでしょう。滞在時間が長い場合も同様です。そのため、数値だけで良し悪しを図るのは不適切といえます。

5.直帰率

「直帰」とはWebサイトを訪問した際、最初のページで離脱することです。そのため直帰率とは、Webサイトを訪問したユーザー総数に対し、どれくらいのユーザーが最初に見たページで離脱しているかを示すデータです。

6.離脱率

ページごとに閲覧された回数に対し、どれくらいのユーザーが離脱しているかを示すデータです。PVが50に対し同ページで離脱しているユーザー数が5なら、ページの離脱率は10％となります。

7.着地ページ

ユーザーがWebサイトを訪問した際、初めに閲覧したページの統計データです。ランディングページと呼ばれることもあります。

8.離脱ページ

ユーザーがWebサイトを離脱する際、最後に閲覧していたページの統計データです。離脱率とあわせてどのページが離脱の原因になっているかを分析します。

9.ユーザー環境

ユーザーがどのような環境でWebサイトを閲覧しているのかがわかります。OSやブラウザ、アクセスしている国や地域、言語、画面ーの解像度などが主なデータです。

10.流入経路

Googleを始めとした検索エンジン（自然流入）経由や、SNS経由、広告経由、他サイトリンク経由など、ユーザーがどこからWebサイトを訪問したのかがわかります。ツールや設定によっては、メルマガのような特殊な流入も把握可能です。

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11.サイト内検索

サイト内でユーザーに検索されているキーワードがわかります。よく検索されているキーワードをページの上部にもってくると、ユーザーの満足度が向上するかもしれません。

12.ユーザー行動

サイト内のどこがユーザーにクリックされているのか、どこで離脱されているのかなどがわかります。ヒートマップと呼ばれる機能を持っているツールだと、Webページ上で「どこが最もクリックされていてるのか」が直感的にわかります。

13.コンバージョン

資料ダウンロードや商品購入など設定した目標（コンバージョン）の達成率を示すデータです。Webサイトを作成した目的にあたる数値を、目標に設定するとよいでしょう。

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以上がアクセス解析の機能からわかる主なデータとなります。多くのデータを収集できることで、「専門性が高い」と敬遠されがちなツールですが、大切なのは「利用してみてどのようなデータが収集できるのか」を実際に体験することです。

解析結果からわかること

次に、解析結果からわかること、読みとれることの例を紹介していきます。

1.ユーザーが離脱している原因

たとえばWebサイトの直帰率が高い場合、いずれかのページに離脱する原因が隠れています。そこで着地ページと離脱率を合わせて見ることで、原因のあるページを発見できます。

2.どのようなコンテンツが好まれているか

ページごとのPV数を見れば、「ユーザーにどのようなコンテンツが好まれているか？」がわかるでしょう。また、自然流入であれば、検索エンジンでどのようなキーワードを入力してWebサイトに辿りついているかを把握できるので、ユーザーの興味・関心を探れます。

3.効率的なシナリオ

各ユーザーがコンバージョンへといたっている経路を知れば、効率的にコンバージョンを取れる導線引きが可能です。このようにデータ単体でなく複数のデータを組み合わことで、Webサイトにおける多くの事象を読みとれます。

アクセス解析をする前に準備すること

効果的にアクセス解析を活用するために、解析を行う前には次の準備をしておきましょう。

WebサイトのKGI（最終目標）を決める
アクセス解析の用語を知る
正しくデータが収集できる環境を用意する

WebサイトのKGI（最終目標）を決める

まず、「KGI」と呼ばれる、Webサイトで達成したい最終目標を決めることが重要です。設定したKGIによって、サイトを分析する項目や実行する施策が変わるため、KGIが定まっていないと施策の方向性も定まりません。

KGIが定まっていないまま分析や改善を図っても、「アクセス数は向上しているのに問い合わせにつながっていない」「売上が低下している」といった状況になる可能性があります。

アクセス解析を利用する前に、まずはKGIを設定しましょう。「売上○万円」「年間の問い合わせ件数○件」など、KGIは具体的な数値とともに設定することが必要です。そして、設定したKGIは、チームで共有し認識を合わせておくとよいでしょう。

アクセス解析の用語を知る

アクセス解析を効果的にするために、必要な用語を理解しておきましょう。

ツールにより表記が異なるケースもありますが、たとえばGoogleの提供するアクセス解析ツール「Googleアナリティクス」で使われる用語には、「ページビュー数」「ユーザー数」「セッション数」「平均セッション時間」「直帰率」などが挙げられます。

初心者には専門用語として難しく感じられることも多いですが、用語を理解していなければ、解析を適切な検証に役立てられません。問題点の把握やサイトの改善に重要なデータとなるため、「なんとなく」といった漠然とした理解で終わらせずに、ひととおりの用語を理解しておくようにしましょう。

正しくデータが収集できる環境を用意する

効果的に解析するには、正しくデータが収集できる状態にすることも必要です。

たとえば、自身のIPアドレスを除外するためのフィルタ設定を行い、正しいデータが収集できるようにします。フィルタ設定を行わなければ、自身のパソコンからのアクセスがデータに反映されてしまい、正確な解析データを取得できません。

とくに、Googleアナリティクスでは、二重計測が起こりやすくなります。「トラッキングコードが複数設置されている」「タグが重複して使用されている」といった原因で、アクセス数が実際よりも多く計測されてしまうことがあるためです。二重計測が起こると、PV数や直帰率の計測に影響します。もし直帰率が一桁になっているなど極端に低い場合には、確認が必要です。