![ファーストビューは何pxまで? ブラウザの表示領域サイズ5年間の変化を大公開 | 初代編集長ブログ―安田英久](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/97ba4e65596bd15e278c852cd94dc4f41bc82537/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwebtan.impress.co.jp%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2Fstyles%2F1200x630%2Fpublic%2Fimages%2Fnakanohito%2Fnakanohito_icon120.gif%3Fitok%3Dv_x3hsxy)
本記事は2011年06月時点での内容です。 上図は、facebookというキーワードでの訪問をカジュアルに調べている所。マイレポートで、ウィジェットを組み合わせると、こんな感じに作れるんですね。数値のソートが実装されれば言うこと無しですが、それでもウィジェットはフィルタが使えるのがとても強力です。 実は、先週行われたアクセス解析イニシアチブさんのイベントで、私が普段見ているウィジェットを何人かに見せたところ、結構反応が良かったので。最後にされらも晒しますね(ブログでの見やすさのため2列にしてます)。 マイレポートとウィジェットの使い方 新しいGoogleアナリティクスでログインし、プロファイルを選ぶととマイレポート画面に移動します。そこで、画面上部の「ウィジェットを追加」を選びます。 このフィルタが結構強力で、複数の条件設定や正規表現が出来ます。例えばiPhoneやAndroidなど、スマ
heatmap.js | HTML5 Canvas Heatmap Library ヒートマップが描画できるHTML5 canvasベースのJSライブラリ「heatmap.js」。 ユーザのマウス位置をヒートマップという形で表示してサイトの利用方法を解析する方法がありますが、そのヒートマップを描画できるライブラリが公開されています。 取得されたデータを元にヒートマップを描画できるのは当然ながら、マウスを動かしてリアルタイムにブラウザに描画されるデモも一見の価値があります サイト上の以下のボタンを押しましょう。 リアルタイムでヒートマップが描画されます。Chromeだととってもなめらか アクセス解析的な利用はモチロンのこと、何か他のものにも使ってみると面白い効果が得られたりするのかも。 関連エントリ クリック位置のヒートマップを作成できるオープンソースやサービス色々
ジーエー、レポーティンッ(新)! Googleアナリティクスが先月20日、新しくなりました。レポート画面右上の「新しいバージョン」をクリックすると利用可能。 アナリティクス 日本版 公式ブログ: 新しい Google アナリティクスを日本の皆様に 新しいバージョンの Google アナリティクス – Analytics ヘルプ 多くの進化を遂げたGoogleアナリティクスですが、コレ!という新機能をピックアップしてみました。※実は公式サイトでは「Google Analytics」から「Googleアナリティクス」に名称も変わりました。当ブログでも今後、それに統一します。 理由1 レポート機能が強化、更にアクセスが容易に 以前は、マイレポートが1つのプロファイルにつき1個しか作れませんでした。しかし、新バージョンからは最大20個、更にその中にウィジェットと呼ばれるグラフや表を最大12個、レイ
アクセスログのユーザエージェント(UA)からブラウザを判別するのって,みんな何使ってますか? 自分が作ったアクセス解析システムでは HTTP::BrowserDetect と HTTP::MobileAgent にそれぞれ独自パッチをあてたものを使っています。これらはルールベースの判定器なので,新しいブラウザや新種の bot が登場するたびに手作業でルールを追加し,パッチを作って配布するという作業が必要になります。 この更新作業が大変面倒くさくて対応が遅れがちになるので,「このUA文字列はこのブラウザですよ、という例を大量に与えたら、自分で勝手に判定ルールを学習してくれるようになったら便利なのになぁ」と思い,decision tree (決定木)を使ってみることを思い立ちました。 目標は, "Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; ja; rv:1
2010/9月から本格的にブログ更新を始めました。漠然と「頑張る」ということではなくて、どうすれブログPV数を増加できるかを考えながら、「狙って」更新してきました。 当ブログのPV数(PCとモバイルの合計)は、昨年の夏(2010/8月)の時点で3万PV/月台でしたが、その後増加を続けて、今年の一月(2011/1月)には史上最高の45万5千PVをマークしました。12倍強の増加となりました。 時期的にもちょうど良い区切り(2011.3月末)なので、これまで実践してきた当ブログの「戦略」をまとめました。 新しいマーケティング手法を模索 私はウェブビジネスで食っている身です。2010年に入ったあたりから「これまでのSEO主導だったネットビジネスの根底が、いよいよ本格的に揺らいできたのでは?」と皮膚感覚で感じていました。「SEOに頼らずに自力でアクセスを引っ張ってくる方法はないか?」を考えるようにな
震災後、がくっとブログのアクセスが減りました。検索エンジンからの訪問者が突如として半分ぐらいまで減りました。更新をサボってたのが原因かなーっておもってたんですが、どうやら違ったようです。 震災後にPythonが検索されなくなった GoogleトレンドでPythonの検索回数をチェックしたところ、震災を境にしてがくっと落ち込んでいました。Python練習帳に訪れる人の大半はPython関連の検索ワードを使っているのでアクセスが減るのは避けられません。 python JavaやPHPも検索されなくなった Pythonだけではなく、他の言語の検索回数も落ちてます。 php_java まとめ 震災後にアクセスが減ったサイトは多いと思いますが、気を落とさず更新を続けていきましょう。自分の出来ることを継続する。それが震災から立ち直るための近道だと思います。
1.そもそもWebページとは?JavaScriptとは? ブラウザで解釈されるHTMLという言語に基づいてレイアウトやデザイン、挙動が制御されます。・・・って、そんなことはもう皆さんはお解りですよね。 で、そのHTMLではDOMといって、それぞれのデザインパーツやタグなどが、階層構造に基づいて管理・解釈・実行されていきます。階層構造というのは、そもそもHTMLという大きなパーツがあって、その中にヘッダー、ボディ(本文)・・・・、そしてボディの中に、見出し、段落・・・というようにグループ化され解釈されていくのです。 実は、その中に<A>というリンクを構成するパーツが認識され、その内部をチェックし・・・「あ!このリンク先はhttp://〜ってなってる!じゃあ、外部リンクだな。ならばイベントトラッキングの命令を付加して実行させよう!」と制御してくれるのです。それを、多くのWebページではJava
JavaScriptが使いにくい携帯などの環境でGoogle Anlyticsを利用する場合は、通常このサイトで配布される1x1の画像を吐き出すサーバサイドのビーコンスクリプトを設置し、 Webサイドからリンクを張りますが、このサーバサイドのスクリプトのうちPerlのコードはCGI以外では実行しづらいモノなので、PSGIにアプリケーションにしてCPANにリリースしました。 加えて、タイムアウトの制御が細かくできるようLWPをFurlにし、勝手にビーコンが他人に利用されないようchecksumを追加しています。また、PSGIアプリケーションで利用できるURL生成用のクライアントライブラリもつくりました。 使い方。まずサーバサイド。 use WWW::GoogleAnalytics::Mobile::PSGI; use Plack::Builder; builder { mount "/ga"
Facebookが新たに、サイトやブログに導入した「いいね!」ボタンなど、いわゆるFacebookが提供するSocial Pluginの利用状況を解析するFacebook Insightsという機能を提供し始めたと聞いて、早速導入してみたので、導入方法などを軽くまとめてみました。 結論から言うと、かなりやばいですねー。 導入方法はスゲー簡単! こういう解析系のものって導入する時、なんか長ったらしいコードをあれこれ入れて下さいね! 的なものが多いんですが、もんのすごい簡単です。 まずは、Facebook Insightsにアクセスします。 右上に「Insights for your Website」というリンクがあるので、これをクリックして下さい。 Facebookネイティブのポップアップが出るので、ここに「いいね!」ボタンなどSocial Plug-inを設置しているサイトやブログのURL
Webサーバーが複数台ある時、そいつらからアクセスログを集めてきてアクセス解析を行いたい時、2010年にもなってlogrotateをかけた後にrsyncするのかなぁと思ってしまうわけです。そういう用途にはFacebookで鍛え上げられたScribeが一番いいと分かっていながら、インストールが非常に面倒なので躊躇していました。./configure && make installでインストールするのも面倒ならば、RPMを作るのはさらに面倒。(Thriftはまだ何とかなるが、fb303、Scribeは本当に面倒)しかし、偉大な先人はすでにいるものです。「scribe centos」とかでググってCentOS用のSRPMを作っている人を見つけました。http://www.silassewell.com/blog/2009/05/07/scribe-scalable-real-time-log-a
今日は、ソーシャルメディア解析の話題を。自分のサイトに設置したFacebookの「いいね!」ボタンの使われ具合を分析する方法です。Facebookインサイトを使う方法と、APIでデータを取得する方法の2種類を紹介しましょう。 最近、Facebookの「いいね!」ボタンを見かけることも増えました。Web担でも2010年9月から「いいね!」ボタンを設定していて、先日の「TwitterやFacebookで共有されたリンクが検索順位に直接影響する――グーグルとBingが明言」の記事では何と840いいねを記録しました。 さて、この「いいね!」ボタンの押され具合を分析するにはどうすればいいのでしょうか? 各ページを表示してボタンの横に表示される数字を目視で確認していくのもいいのですが、もう少しデータとして分析したいですよね。 それには、「Facebookインサイトを使う方法」と「APIを使う方法」の2
1990年代初頭から記者としてまた起業家として30年以上にわたりIT業界のハードウェアからソフトウェアの事業創出に関わる。シリコンバレーやEU等でのスタートアップを経験。日本ではネットエイジ等に所属、大手企業の新規事業創出に協力。ブログやSNS、LINEなどの誕生から普及成長までを最前線で見てきた生き字引として注目される。通信キャリアのニュースポータルの創業デスクとして数億PV事業に。世界最大IT系メディア(スペイン)の元日本編集長を経て現在に至る。 [読了時間:1分] 日々シェアを拡大するスマートフォンとそのアプリ。しかし、アプリ公開後、開発者が把握できるのは“ダウンロード数”や“課金状況”程度。「ユーザーがどの機種を使用し、どのキャリアと契約し、アプリでどのボタンを押しているか….」。これまでスマートフォンのアプリケーションの世界では、アプリがどう利用されているか、ウェブのアクセス解析
すべてのブロガーが導入すべきツール 先日ネタフルのコグレ マサトさんに教えて頂いたリアルタイム解析ツールchartbeat(チャートビート)です。 今まではGoogle Analyticsを使用していたのですが、Google Analyticsは過去のアクセス解析をするのには優れているのですが、”今現在”(リアルタイム)のアクセス解析をする事ができません。 ところがこのchartbeatは今誰がどのページを見ていてどの検索エンジンからでやってきたの等がわかります。詳しく見てみましょう。このchartbeatはウェブベースなのでWindowsでもMacでも観覧可能です。しかもなんとiPhoneアプリもありますので出先からも確認できてしまいます。 ※月額9.95ドルかかります。最初の1ヶ月は無料で試用できますが、登録にクレジットカードが必要です。 まずは登録方法 まずは登録してください
YahooがGoogleの検索エンジンを採用したことで、SEOの観点からやるべき事が軽減されたと思いますが、それでもサイトを作ったらやるべき事がいくつもあります。 サイトの内容によってやるべき事も変わってきますが、最低限やっておいた方が良いことをまとめておきます。 基本的なこと 1.サイト名を考える サイトにユニーク性を出す為に必ずサイト名を考えます。企業サイトの場合には社名がサイト名という事になりますが、どんなサイトであってもそのサイトを紹介しやすいような短いサイト名があった方が良いでしょう。 2.ロゴやファビコンの作成 サイトのブランディングの一環としてロゴマークやファビコンがあった方が良いでしょう。 ⇒@icon変換 3.HTMLチェック 作成したサイトのHTML文法がおかしな事になっていないかチェックします。100点を取る必要はありません。重大なミスが無いかの確認です。 ⇒Anot
あけましておめでとうございます。@doryokujinです。今回は技術的な内容ではなく、フロントの解析者・アナリストとして僕が大事にしていること・日々感じていることを書きたいと思います。 このエントリーのきっかけは、最近多くの方から以前の10月に書いたエントリー「解析者の立ち位置」について僕が思うこと。に対して多くの共感のコメントを頂いた事です。この事で僕は今年も解析者として変わらぬ信念を持って、今いっそうの努力を続けていけばよいのだ、やるしかないという決意をもつことができました。コメントを寄せて頂いた皆さん、どうもありがとうございました。 解析者として僕が大事にしていること ここ数年においては、データが大量に蓄積されてきており、それを解析・マイニングするデータ解析者の重要性が理解されるようになってきているように感じています。それは解析者にとって非常に喜ばしいことでもあると同時に、大きなプ
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