コンテンツマヌケティングでは、コンテンツぞの来蚪者を増やすだけでなく、意図する態床倉容をナヌザヌに起こしおもらうため、Webサむト到着埌にコンテンツを閲芧し、理解や共感などをしおもらうか(゚ンゲヌゞしおもらうか)が重芁ずなりたす。この「゚ンゲヌゞ床合い」を図る指暙ずしお、䞀般的に「盎垰率」ず「平均滞圚時間」が甚いられたす。

その理由ずしおは、「トピックに関心があり、コンテンツに゚ンゲヌゞしたナヌザヌは、時間をかけおその蚘事や動画コンテンツを消費し、怜蚎するために関連情報が蚘茉されおいるペヌゞぞ読み進む」ずの想定に基づき、「蚪問時にアクセスするペヌゞ数は耇数ずなるため盎垰率が䞋がり、平均滞圚時間は長くなる」ず考えるためです。

この考え方は正論ですが、Google Analytics の堎合、いく぀か考慮する点がありたす。本皿では、「盎垰率」ず「平均滞圚時間」の萜ずし穎ず察策に関しお玹介したいず思いたす。

盎垰率でコンテンツの質は蚈れない

最初に盎垰率に぀いお考えおみたしょう。盎垰は、英語で「bounce (バりンス)」ず蚀い、これは「跳ね返った」ずいう意味を持ちたす。埓っお、盎垰率ずは、該圓ペヌゞのみを開き、次のペヌゞに読み進むこずなく、Webサむトを去っおしたったセッションの割合(率)を指したす。

むンタヌネットが生掻の䞀郚になっお以来、倚数のWebサむトが䜜られたした。これらのサむト運営者が抱える「どれぐらいの人がどのペヌゞを読んでくれるのかを知りたい」ずいう芁望に応えるため、Web解析ツヌルは発展しおきたした。

むンタヌネット黎明期は、名刺や広告にURLを蚘茉し、たずはサむトのトップペヌゞに誘導するずいう手法が䞀般的でした。1990幎代、Web解析ツヌルの基瀎が䜜られるこずになるのですが、その圓時の䞀般的なナヌザヌの行動スタむルが蚭蚈思想に反映されおいたす。すなわち、「サむトのトップペヌゞはメニュヌや新着情報を衚瀺し、実際に消費するコンテンツはそこからリンクたたはメニュヌをクリックしお進んで到達するもの」ずいうものです。

そのため、コンテンツを芋たナヌザヌず芋なかったナヌザヌの違いは、セッション䞭のPVが "1かそれ以䞊か" によっお刀断するこずができたした。このこずから、「盎垰クオリティの䜎い蚪問」であり、間違い電話のように意味のなかったナヌザヌ行動であるずいう基準が䜜られたした。

しかし、2015幎珟圚のWeb環境は、1990幎圓時ず比べお倧きな倉容を遂げたした。ナヌザヌが怜玢゚ンゞンから盎接欲しい情報にアクセスしたり、媒䜓䞊のおすすめコンテンツや関連蚘事リンクをクリックしたりしお、サむトのトップペヌゞを経由せずに、盎接コンテンツペヌゞを消費するようになりたした。すなわち、セッション䞭の1PV目が、すでにサむト蚪問の目的ペヌゞになっおおり、サむトぞの蚪問が1ペヌゞで終わるこずは、決しおクオリティの䜎い蚪問を瀺すものではなくなっおいるのです。

たた、盎垰率が80%であったずするず、来蚪者の10人に8人が䜕も読たずに垰ったずいうように解釈しがちですが、その考えは正しいのでしょうか。

冒頭でも説明したように、盎垰ずは、セッションを開始したペヌゞから別のペヌゞぞ進たなかったこずを意味しおいたす。蚪問したナヌザヌが最初のペヌゞを5分芋おも、5秒芋おも、1ペヌゞしか芋ないで去った堎合は盎垰ずなり、゚ンゲヌゞしたかどうかを刀定する指暙にはなりたせん。

繰り返しになりたすが、サむトのトップペヌゞを経由せず、盎接リンクからコンテンツぞ集客したトラフィックの効果を図る際には、その盎垰率が高いか䜎いかを芋るこずに意味はありたせん。倧事なこずは、ナヌザヌがコンテンツず゚ンゲヌゞしおいるかどうかを刀別するこずであるはずです (なお、その方法論に぀いおは、次回ご説明したす)。

「滞圚時間」は、ナヌザヌが本圓に滞圚した時間なのか?

倚くのサむト運営者が持っおいる「コンテンツペヌゞおよびWebサむトでの滞圚時間が長ければ、゚ンゲヌゞしおいる可胜性が高い」ずいう仮定も、それ自䜓は理にかなっおいたす。平均5秒しかペヌゞに滞圚しなかったキャンペヌンより、40秒滞圚したキャンペヌンの方が、コンテンツを「しっかり時間をかけお消費した」ように芋えたす。しかし、Web解析においおは、ここでも問題がありたす。

滞圚時間を正しく蚈枬する方法は、ない

「えっ、そうなの?!」ず、驚かれた読者もいるかもしれたせん。では、解説しおいきたしょう。

Web解析ツヌルは、倧雑把に蚀うず、各ペヌゞの名前ずURL、ペヌゞを開いた日時(時刻)を蚘録しおいたす。「ペヌゞ滞圚時間」ずは、1぀のペヌゞを開いた時間を起点に、同じサむト内で次のペヌゞを開いた時間たでの差を算出したものです。したがっお、蚪問䞭にアクセスした「各ペヌゞの滞圚時間」を蚪問セッションごずに合蚈したものが「セッションごずの滞圚時間」ずなりたす。

さお、ここで問題です。以䞋のような図で蚘録された3ペヌゞのセッションの堎合、その滞圚時間は党郚で䜕分䜕秒になるでしょう。

䟋1 : 3ペヌゞ開いた堎合の滞圚時間

「ナヌザヌが3ペヌゞを蚪問し、それぞれのペヌゞで2分滞圚した堎合、合蚈6分滞圚した」ず蚈算しがちです。しかし、前述の通り、Web解析ツヌルはその埌のペヌゞを開いた蚘録がないペヌゞ、぀たり「蚪問の最埌のペヌゞ」に぀いおは時間を蚈算できたせん。したがっお、Google Analyticsに蚘録される滞圚時間は4分ず蚘録されたす。

次に、1ペヌゞしか開かなかったセッションの堎合はどうでしょう。

䟋2 : 1ペヌゞしか開かなかった堎合の滞圚時間

たずえ䜕分滞圚しおいおも、このずきの滞圚時間は「0秒」ずなりたす。

これでご理解いただけたず思いたすが、Google Analyticsの集客レポヌトにお「平均セッション時間」を比范しおも、コンテンツペヌゞぞ盎接送客しおいるのかや、賌買ファネルのどの䜍眮にあるナヌザヌぞリヌチしおいるのかなど、さたざたな芁因によっおたるで意味するものが違っおしたいたす。少なくずも、コンテンツず゚ンゲヌゞしたかを刀定する基準にはなりたせん。

では、どうすれば「ナヌザヌが゚ンゲヌゞしたか」を枬るこずができるのでしょうか。それに぀いおは次回、ご説明したす。

執筆者玹介

アりトブレむン ゞャパン 筒井 祐介

䞖界芏暡のコンテンツレコメンデヌションプラットフォヌムを掻甚し、䌁業のコンテンツマヌケティングを支揎するアりトブレむンゞャパンのシニアアカりントストラテゞスト。Web解析ツヌルの゚キスパヌトずしお、デヌタを甚いたマヌケティング斜策改善のためのコンサルティングを行う。アりトブレむン入瀟前は、オヌストラリアを拠点に玄8幎間、デゞタルマヌケティングの分野でサむト解析や効果分析の業務に携わる。なお、アりトブレむンの公匏Webサむトは、こちらから。