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リスティングも最近はディスプレイネットワークやスマートフォンなど細かいところでは新しい分野も出てきているし、4年ぶりの改定ということらしい。操作マニュアル的なものは進化が早すぎて、僕が出した「Google アナリティクス完全マニュアル」のような操作本みたいなのを出しても厳しいとは思うのだが、本書のように原則的な話を中心に書かれた本は、すぐには腐らないのでしばらく手元に置いて重宝することができる。自分でも細々と検索連動型広告に手を出してはいるが、本格的にはやっていないので、一通り現在のSEMをきちんと学ばせてもらった感じだ。リスティングを自分が手を動かして運用していなくても、お金を投入しているのであれば、本書を読んで基本的な原則を理解しておくことがお薦めだろう。＜目次＞第1章：リスティング広告の基本を理解する法則第2章：ターゲットを正確に絞り込むキーワードの法則第3章：良質なクリックを集める広告テキストの法則第4章：コンバージョンにつなげるランディングページの法則第5章：品質とコンバージョンを高めて運用する法則第6章：ディスプレイネットワーク広告で幅広いサイトに広告を配信する法則第7章：リターゲティング広告で見込顧客を取り組む法則第8章：スマートフォン向けのモバイル広告を極める法則第9章：Google アナリティクスで高度な分析を行う法則発行：インプレスジャパン著者：寳洋平、 岡本典子、齊藤康祐定価：2,200円+税
約220ページ関連リンク：書評ページをまとめた
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13 years 4ヶ月 ago
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13 years 4ヶ月 ago
「はじめに」で筆者が述べているように、本書は分析手法を紹介する本ではない。データの取得方法と加工方法、伝え方や活かし方のノウハウをまとめたものだ。アクセス解析特有の部分もあるが、その多くはその他の数字が掲載されている様々な報告書においても実践できる内容となっている。もちろんそのまま使うことはできない。例えばどういうコミュニケーションを関連部門とするのかや、グラフ化、表の使い方、最終報告で何をポイントに伝えるのかというのは、類似のビジネスシーンでも活用できるだろう。グラフ化みたいな部分で言えば、それだけに特化した専門書は数多くあるので個人的にはどうということはないのだが、このようにアクセス解析といった何かの業務を軸に、レポート作成から報告までの流れを追った類書は見たことがない（各専門分野であるのかもしれないが）ので、構成は面白かった。アクセス解析のレポート書きを定例的に行っている人はそれ程多くいるとは思っていないが、そんな市場向けの本を出した出版社と筆者に喝采を送りたい。＜目次＞序章：レポートを作成する10の目的1：モニタリングレポートの要件定義2：モニタリングレポート設計書の作成3：取得できるデータの理解と取得方法4：モニタリングデータの取得と加工5：モニタリングデータを報告用の資料に変身させる6：レポートの報告と共有7：レポートを活かした改善施策の実施8：施策の管理と評価を行うキャンペーンレポート9：各種レポートの特徴とその利用目的10：レポーティング事例発行：翔泳社著者：小川卓定価：2,600円+税
約290ページ関連リンク：書評ページをまとめた
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13 years 4ヶ月 ago
定期メルマガの巻頭コラムのアーカイブです。メルマガの登録はこちら↓からどうぞ。http://ibukuro.blogspot.com/2010/07/blog-post_12.html
■ 結果の数値を見る前に仮説を立てるのが大事先週、アクセス解析イニシアチブの会員限定のセミナーでA/Bテストがテーマの講演を実施しました。このセミナーでは、少し受講者の方に考えてもらう時間を設けるようにしています。A/Bテストなので、どちらの方が結果がよかったのか、何故こちらの方がよかったのかというのを考えてもらいましたが、事前に講師の方と、受講者にはどのように考えてもらうかについて確認しました。僕はどちらが良かったかというのを理由も付けて考えてもらってから、優劣の結果の答えはあとで披露するという順番でよいと思ったのですが、講師はまず答え合わせしてから、その後理由について考えてもらう方法でやるということでしたので、講師のいう方法でそのままやって頂きました。5問ほどやりましたので、二つのアプローチを混ぜてやればよかったなあと反省しました。やはり私と同じような考え方を持っていらっしゃった方がアンケートで指摘していたからです。初心者は考える手掛かりが少ないと、なかなか思い至らないということもあるのですが、今回の受講者のレベルは低くはないので、やはり仮説検証的なアプローチの方が良かったかなと思いました。ある程度のレベルになれば、数字を見てから後解釈して納得するよりも、まずサイトを見るだけで、想いをめぐらしてから数字をみる、仮説や課題を前提に数字を見るアプローチがよいと改めて感じました。
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ウェブアナリスト 宏美のブログ。WebAnalyticsの3Cデータと関連情報を提供。一つはcompetitor、市場マクロデータや競合データ。一つはcompany、自社のアクセス解析データ。最後はcustomer、ユーザー行動データ。数値の一人歩きをさせたくないので、詳しくは原典と各調査方法を確認のこと。Unknownnoreply@blogger.comBlogger9007125
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