『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
![Google アナリティクスの新機能「ウェブテスト」でサクッとA/Bテストにトライ!](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a46d1cf36f09abfbae16808e63080fba3bea0aa3/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fmarkezine.jp%2Fstatic%2Fcommon%2Fimages%2Ffb_logo.png%3Fv2)
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FINDJOB! 終了のお知らせ 2023年9月29日にFINDJOB!を終了いたしました。 これまでFINDJOB!をご利用いただいた企業様、求職者様、様々なご関係者様。 大変長らくFINDJOB!をご愛顧いただき、誠にありがとうございました。 IT/Web系の仕事や求人がまだ広く普及していない頃にFind Job!をリリースしてから 約26年間、多くの方々に支えていただき、運営を続けてまいりました。 転職成功のお声、採用成功のお声など、嬉しい言葉もたくさんいただきました。 またFINDJOB!経由で入社された方が人事担当になり、 FINDJOB!を通じて、新たな人材に出会うことができたなど、 たくさんのご縁をつくることができたのではないかと思っております。 2023年9月29日をもって、FINDJOB!はその歴史の幕を下ろすこととなりましたが、 今後も、IT/Web業界やクリエイティブ
アクセス解析は最初の解析設定が命。「やっておけばよかった!」と後悔しても、設定し忘れた集計数値はもう2度と手に入りません。 Webサイトの財産とも言える解析データをしっかり取得してビジネスの成長につなげるためにも、必ず設定しておきたいGoogleアナリティクスの必須設定項目をまとめました。 もし抜けがあるようでしたら、この機会に設定してみて下さい。 ※現時点で、アナリティクスの設定は標準・ユニバーサルの2種類があります。ユニバーサルは、まだ不完全なので今回は「標準」での設定をベースにご紹介します。 【設定1】プロパティ&プロファイル まずはサイトの運用方針などに合わせて、的確にプロパティとプロファイルを設定します。 基本的には「サイトごとにプロパティ」設定がおすすめ いくつものサイトを『それぞれ別のドメインで展開』する場合や、サブドメインでそれぞれのサイトを管理する場合、基本的に
昨日書いた記事、 blog.egachan.net の中で、私は、 「A/Bテストや分析を行い、最適化をしていくよりも、まずは、競合サイトでやっていて自社サイトでやっていない機能やサービスを実施していくべき、それらの施策をやりきったら、その後、A/Bテストや分析などの最適化に着手していくべき」 ということを書かせて頂きました。すると、コメントで、 ・「競合サイトの真似だけでは、競合サイトを追い越せない」 ・「競合他社サイトの分析だけでは不十分」 という意見をいただきました。 私としては、 1:競合他社の調査 → 2:競合他社でやっている機能やサービスで、自社サイトで必要なものは実施 → 3:その中でA/Bテストや分析を駆使しチューニングをしていく というステップがいいと思っているのですが、「競合他社から参考にするだけは不十分!オリジナル性のあるアイディアや機能を入れていくべき!」という意見
ユーザーがページをロード開始してから閲覧できるようになるまでのロード時間はユーザーが自分のページを快適に閲覧できているかどうかを示す重要なファクターです。Google Analyticsのイベントという機能を使用することで、ユーザーの実際の体感速度を可視化することができます。 たとえば、このブログのある期間における体感速度のグラフはGoogle Analytics上で以下のように出ています。 44.84%のユーザーは100〜499msでロードできており、1秒未満でロード完了しているユーザーは合わせて73.49%であるとわかります。また、3秒以上かかっているユーザーも7.42%居ることも分かります。3秒以上ロードにかかるようだと離脱率も高くなるので、7.42%のユーザーに対して何かの施策が必要であるということも分かります。 このように、ユーザーが実際感じている体感速度を可視化することで、この
2020年8月31日(月)をもちまして、nanapiに関わるすべてのサービスは終了いたしました。 nanapiは、2009年のサービス開始より「みんなで作る暮らしのレシピ」という考えのもと、ユーザーの皆さまに生活に関する様々な「ハウツー」を投稿していただく投稿型ハウツーサービスとして運営してまいりました。 約11年間にわたって皆さまからご支援をいただきサービスを継続できたこと、nanapi編集部一同、心より御礼申し上げます。 掲載されていたコンテンツなどのnanapiについてのお問い合わせは、nanapi@supership.jp までお願いいたします。 長きに渡りnanapiを応援してくださり、本当にありがとうございました。
先日「アクセス解析しました!」と言ってPVとVisit、アクセス元検索ワード上位25件のアナリティクス画面印刷データ"だけ"を渡されて、思わず切れそうになったナカムラですこんにちは。 今回はそういう意味不明なことをして恥をかかないようになるためのアクセス解析(主にGoogleアナリティクス)の基本について書きたいと思います。また、割とディレクター歴の浅い人向けの内容になる予定ですので、アクセス解析バリバリ!な方には少々物足りない内容になるかと思います。 なんでアクセス解析なんて面倒なことをするんだろう? それは、ざっくり言い切ってしまえば、以下のような事を考えるため。もしくは考えるための指標を探すためです。 ・サイトの「良くないところ」を探して、改善する理由を見つけ出すため。 ・ユーザーが本当は何をしたいのか?を把握して「次このサイトでなんかやるとしたら 何しよう?」を考えるため。 ・ユー
バブルチャート使っていますか? 「Google アナリティクスの中で最もサイト改善のヒントを見つけやすいグラフはどれか?」と聞かれたら間違いなく「バブルチャート」と答える筆者です。こんにちは。 しかし、Googleアナリティクスの解説や機能紹介を行っているサイトでなかなかお目にかかりません。そもそも「バブルチャートってGoogle アナリティクスで見られるの?」と思っている方も多いかもしれません。ぜひ、この記事を読んでいただき、その魅力に取り付かれてください! Googleアナリティクスの画面を確認する前に、「バブルチャート」とは何かを確認しておきましょう。 そもそもバブルチャートとは? 以下が、バブルチャートの画像になります。Excelなどでも用意されているグラフの1種で、3つの変数をひとつの図で表現できることが出来るのが特徴です。 X軸で1つの変数、Y軸で1つの変数、円の大きさで1つの
3年半前、高機能で使いやすい無償のアクセス解析ツール「Google Analytics」で業界に衝撃を与えたグーグルがまたやってくれた。米国時間4月21日、米グーグルはGoogle AnalyticsのAPI(ベータ版)を一般公開した。利用は無料。 グーグルが公開したAPIは、「Google Analytics Data Export API」。同社の標準的なAPIである「Google Data API」の1つとして提供され、Analyticsの管理画面で閲覧可能なデータすべてをRSS 2.0/ATOM形式で取得できる。APIの提供に合わせ、JavaとJavaScript用のクライアントライブラリも用意。今後、他の言語用のライブラリも順次リリースしていく予定だ。 グーグルはGoogleカレンダー、Webマスターツールなど、さまざまなData APIを整備してきたが、AnalyticsのAP
Event Tracking Guide Contents Setting Up Event Tracking Anatomy of Event Tracking Categories Actions Labels Values Implicit Count Implementation Considerations Setting Up Event Tracking Setting up Event Tracking involves two basic steps. Make sure you have implemented tracking for your website using the ga.js tracking code. For information on setting this up, see the "Generic Setup" section und
A/Bテスト 5 Ads Data Hub 1 AdSense 5 AdWords 19 AdWords 連携 21 AMP 4 Analytics 基本 5 API 2 BigQuery 11 Cookie 1 CPA 1 DCM 1 DFP 3 DoubleClick 11 DoubleClick Campaign Manager 1 DoubleClick for Publishers 3 e コマース 2 Firebase 8 Firebase Analytics 4 Firebase 向け Google アナリティクス 2 ga.js 2 GA4 12 GACP 18 GCP 1 Google Cloud Platform 1 Google Consumer Surveys 2 Google Insights for Search 1 Google アド マネージャー 1 Goo
非同期版(2010年最新のコード)での解説はこちら。 僕が今までtrackPageviewをいかに突っ込んだ使い方でイベントをカウントするか、ずっと考えたり提案したりしてきたんですが、ついに公式でtrackEventが追加されました。 メソッド自体は昔からあったんですが、中身がなかったので、今までは「今後追加予定」って感じでごまかされていた部分です。 で、これは何かというと、ページ内のボタンクリックやインタラクションを直接カウントできるようになったということ。 早速、使い方はこんな感じ↓ もちろん、ページ内にga.jsを読み込んだ上でね。 _trackEvent(category, action, optional_label, optional_value) category(必須):トラックしたいイベントのグループ名。 action(必須):こういう名前でカウントしたい、というインタラ
ヘッドホンのコードが断線したので新たに安物のイヤホンかったら耳に合わなくてポロポロ落としてる kimoto です。左耳ばっかりすぐ外れて落ちる。穴の形がおかしいのか。 さて、サイト運営をしていると避けて通れないアクセス解析について、以前に勘違いしてしまっていた部分に焦点を当ててエントリーしてみます。主に「直帰率」についてのお話しです。 「直帰率」とは? サイト運営の世界では、「直帰率」という言葉は重要なワードとして位置づけられています。 「直帰率が高いからもっと下げる努力をしなければ」「横の導線を充実させて直帰率を下げる施策をうってみよう」などなど、基本的に「直帰率は低い方が良い物」として捉えられる場面が多いです。 「直帰率」とは、検索エンジンや他サイトのリンクなどから訪れたが、そのままサイト内を巡らずに違うサイトへ行ってしまったビジターの割合を示します。 つまり、せっかく来たビジターをす
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前回まで4回にわたって流入分析を解説してきたが、今回からは回遊分析についてお話ししていく。回遊分析とは、サイトに来訪したユーザーが目的の情報にたどり着けているかを明らかにするための分析である。サイト内でユーザーが最初に見るページを「入口ページ(ランディングページ、閲覧開始ページ)」と呼ぶが、まずは入口ページでの直帰率が分析ポイントとなる。 何らかの目的を持って来訪したユーザーが、入口ページを見ただけでサイトから出ていってしまうことを「直帰」といい、直帰したユーザーの割合を「直帰率」という。直帰率が高い場合には、いきなりアクセス解析から始めるよりも、まずは基本的なことができているかどうかを確認しよう。一般に直帰率を下げる施策としては、 全文表示しないで続きを読ませる(ブログ)商品を多く並べて賑やかにする(ショッピングサイト)Flashの多用をやめる画像リンクをテキストリンクにするといった基本
マルチカスタム変数とは サイト運営者が、訪問者のクッキーに任意の情報を記録できる機能です。 今までは1つしか記録出来なかったのが、5つまで利用出来るようになりました。 これがマルチカスタム変数です。 ちなみに、もともとあったユーザー定義も今まで通り利用できるようです。 つまり、どうやら6つまで任意の値が記録出来、便利そうです。 書き方 pageTracker._setCustomVar( 3, ”Memberstatus”, ”male”, 1 ); pageTracker._trackPageview(); たとえば、トラッキングコードにこのように記述し、 以後、その訪問者のクッキーには、この値が書き込まれたままトラッキングされますので、 アドバンス セグメントで絞り込む等、詳細分析が可能というわけです。 第4パラメーターの細かな使い方は、過去エントリーを参照して下さい。 マルチカスタム
アクセス解析ツールを導入して数カ月。いまいち使いこなせていないあなたへ。私が初めてサイトを分析する時に行う12のSTEPを紹介いたします。GoogleAnalyticsで全て対応出来るレポートです。ここで紹介するのはアクセス解析業界(?)における標準でもなんでもなく、私なりの分析手法ですので、他にも様々な方法やバリエーションがあります。 ※アクセス解析用語の基本的な知識と、GoogleAnalyticsを使ったことがある(出来ればアドバンスドセグメントを使ったことがある)人向けの方法になります。 2つの事前準備 分析に入る前に、以下の二つの事前準備を行いましょう。 A.サイト全体をじっくり見る サイトマップや主要の導線をたどってみたり、実際にコンバージョンしてみたり。自分なりにサイトの良いところと悪いところを見つけて箇条書きにしておきましょう。また、それが数字にどう反映されるか?を想像して
2010/03/04 閲覧開始のないセッションは、セッション中での新規の外部サイトの流入と、中で書いているけど、間違いな気がしてきました。イベントをむやみに発行させたせいかも、、、気を付けて下さい。 2010/02/24) ページ別セッション数は、ユーザ数という記述もありますが、ページ別にみた場合のセッション数です。全体やグループでのページ別セッション数は、個別ページでのページ別セッション数の単なる累計です。 下のエントリは、そのことを長々と説明したものです。それでも、Google Analyticsの数字が読めるようになるかどうかの分水嶺でもありますので、何のこと?という人はじっくりお読み下さい。 ——————————————————————————————————————————— アクセス解析(Google Analytics)を始めた時に、最初に戸惑ったのは似たような用語の違いが分
こんにちは。ブログの担当ディレクターの久野(きゅうすけ)です。 Google Analytics は、Web ページに JavaScript を貼り付けるだけで詳細なアクセス解析ができるツールとして知られていますが、「Google Analyticsのちょっとしたテクニック」で紹介したクリックカウント集計の他にも、様々な機能を利用することができます。 その中で、「ユーザー定義」という機能を使うと、サイトを訪れたユーザーの動向について知ることができます。今回は、その「ユーザー定義」を活用したサイトの最適化についてのお話です。 ※以下の説明は Google Analytics の最新版の ga.js についての説明です。 【01】GoogleAnalytics の導入 Google Analytics で指定された以下のような JavaScript をHTML内に記述します。 <script
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