ところで皆さん、「超重要」なOGP(Open Graph Protocol)の設定は出来てますか？ これは、ラボの『わかっているようでわかってないFacebookの「いいね！」「シェア」を徹底解剖！』という記事の参照元の計測データです。アクセスを牽引しているのは、「はてなブックマーク」でも「twitter」でも「Google」でも無く、『Facebooｍk』です。

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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

割とアクセス解析では定番の用語ですが、改めてその数字の意味や読み方を書いてみます。 直帰率＝１ページで離脱した回数÷訪問回数 英語では「bounce rate」という言い方をします。 という数字で日本語にすると「サイトに入ってきたページ（＝ランディングページ）だけを見て離脱した」という内容になります。無料のツールだと難しいですが、有料のツールであれば、大体どのツールでも見ることができます。取得の仕方はいろいろで「ページごとの直帰率」という機能そのものがあったり、「進入ページ」と「閲覧ページ数」をクロスしたりとツールによって違います。サイトのPVやUUが増えていても、直帰率が高いうちはコンバージョン数や率も低くなり「効率が悪いサイト」となってしまいます。 直帰率が高いことは悪いことなのか？ 直帰率が高いことは改善の余地がある場合が多いが、そのページの内容によっては直帰率が高い＝問題である　と