豪、一般語検索が減って、検索成功率が上昇
2009/11/26のHitwiseのブログから。
複合キーワードが増え、ナビゲーショナルなキーワードも増え、より素早く行きたいところに移動したいという心理が見える。検索成功率とは、検索結果からクリックして目的と思われるページへの移動があった割合のことだ。
関連サイト：
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2009/10mixiの総利用時間が急増、YouTubeを抜き、Yahoo!に次ぐ2位に
2009/11/26のネットレイティングスのリリースから。
mixiの総利用時間が8月から10月にかけて急増し、総利用時間ランキングではYouTubeを上回り、Yahoo!に次ぐ2位となっている。mixiは、ゲームや便利ツールなどのアプリケーションがmixi上で楽しめる「mixiアプリ」を8月24日に公開した。この「mixiアプリ」の人気が総利用時間の増加をもたらしている。
2009年10月における総利用時間ランキングを見ると、mixi はYouTubeを上回り、Yahoo!に次ぐ2位となっている。また、総利用時間ランキングの上位において、mixiは利用者数が格段に少ないにもかかわらず、一人あたりの訪問回数ではYahoo!に次ぐ多さとなっており、非常にロイヤリティの高いメディアであるといえる。
関連リンク：
なぜアクセス数が増えたのか？ を流入元から把握する方法 [アクセス解析tips]
Web担当者Forumの2009/11/26の記事をどうぞ。
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/11/26/6916
関連リンク：
＜リサーチ／データのリテラシー入門＞
社会人に必要なリサーチ／データリテラシー5原則
適切な調査対象者の抽出（サンプリング）とは？
サンプル数や回答数よりも回収率が大事な理由
調査方法に潜む罠とチェックの重要性
集計方法と指標の定義: さまざまな平均値/中央値/最頻値
外部要因を意識したデータの読み解き方
＜データをざくざく処理するためのグラフの読み方、使い方＞
「一つのグラフには一つの主張」の罠
代表的な4つのグラフの使い分けのポイント
円グラフの使い分けを論理的に考える
わかりやすい棒グラフ作成のポイントと棒グラフの限界
折れ線グラフの伸び率を大きく見せるトリックとは？
ひと目でわかる2軸グラフの作り方のコツとは？
分布図とバブルチャートの正しい使い方とは？
＜衣袋宏美のデータハックス＞
月次データのトレンドを見る場合に注意すべきポイント [tips]
月次データの推移をどのように視覚化するべきか？ [tips]
Flashでのイベントはページビューとしてカウントされるのか？ [Q&A]
フレームページのページビューを正しくカウントするには？ [Q&A]
週次データのトレンドを見る場合に注意すべきポイント [tips]
日別トレンドデータを使うのはどういう場合か？ [tips]
［戻る］ボタンで閲覧したページを計測するには？ [Q&A]
動的ページのURLを正しく計測するには？ [Q&A]
URLが2つあるトップページへのPV数は正しくカウントされているのか？ [Q&A]
コの字？ 逆L字？ メルマガはいつ出す？ 時間別データの解釈で誤りがちな点 [tips]
30分を超えるセッションは2つに分割される？ [Q&A]
セッション時間を10分で区切ることは可能か？ [Q&A]
コンテンツ別アクセスパターンを3つの指標で把握するグラフ作成法 [アクセス解析tips]
http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/11/26/6916
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UNIQLO LAB ULTRA LIGHT DOWN
UNIQLOのウルトラライトダウンのスペシャルサイト「UNIQLO LAB ULTRA LIGHT DOWN」が公開。ふわふわの軽さがサウンドにあわせて表現さ...
M1・F1総研、「働く女性の“衝動買い”」発行
20歳から34歳までの若者層のマーケティング調査機関であるM1・F1総研（電通子会社の株式会 社Media Shakers運営）は、働くF1層（20～34歳女性...
米フォトサイト、顕著な季節変動はないらしい
米2009/10動画サイトシェア、Google（YouTube）が37.7％
2009/11/25のcomScoreのリリースから。
米SNSでの動画消費時間は、この1年で倍増（Nielsen）
米オンライン動画サイト、Huluが2.2％のシェアで2位（comScore）
動画サイト月間1人当たり178動画もみている（独2009/8）（comScore）
米動画サイト、利用時間はこの1年で25％増、YouTubeがトップ（Nielsen）
2009/8米Google月間動画視聴数が100億回を超える（comScore）
2009/8米オンライン動画視聴時間、月間で3時間25分（Nielsen）
関連リンク：
米オンライン動画視聴時間、月間1人当たり3時間半を突破（Nielsen）米SNSでの動画消費時間は、この1年で倍増（Nielsen）
米オンライン動画サイト、Huluが2.2％のシェアで2位（comScore）
動画サイト月間1人当たり178動画もみている（独2009/8）（comScore）
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2009/8米Google月間動画視聴数が100億回を超える（comScore）
2009/8米オンライン動画視聴時間、月間で3時間25分（Nielsen）
米Black Friday向けECサイトの伸びが凄い
2009/11/25のNielsenのブログから。
米主要モバイルECサイトの応答時間、アマゾンがトップの2.8秒
2009/11/23のGomezのリリースから。
http://benchmarks.gomez.com./viewbenchmark.php?btype=42&bcategory=retail（PCベース）
GW期間中の交通機関サイトパフォーマンスが低下、阪神高速道路で日中は深夜比4倍近い表示速度遅延に
サイト表示速度0.32秒、スカイネットアジア航空が53社中トップ
業界別トップページ平均表示速度、新聞5社平均：2.947秒
対象となった14のモバイルサイトの中で、最も遅かったのがTargetの6.9秒。Availabilityとは60秒以内にエラーなしで反応があった比率のようだ。二番目の表は、PCベースのサイトの方の評価データ。
ユーザー調査のほうでは、我慢の限界は10秒までで5割を占める。
関連リンク：
検索サイトのサイトパフォーマンス、マーズフラッグの表示が2.2秒で最速GW期間中の交通機関サイトパフォーマンスが低下、阪神高速道路で日中は深夜比4倍近い表示速度遅延に
サイト表示速度0.32秒、スカイネットアジア航空が53社中トップ
トップページの表示に2-3秒、業界別サイトパフォーマンス動向から
業界別トップページ平均表示速度、新聞5社平均：2.947秒
ウェブマスターツールのキーワードページが新しくなりました
ウェブマスターツールの キーワード 機能とその UI （ユーザーインターフェース）が新しくなりました。Google がサイト内にキーワードを見つけた頻度や、そのキーワードを検出したページの URL といった詳細情報を確認していただけます。
「重要度」の欄には、あるキーワードの頻出度と、最も検出回数の多いキーワードの頻出度とを比較した相対的な結果が表示されます。
キーワードをクリックしてさらに詳細を表示させると、該当するキーワードを含むページの URL が10 個まで表示されます。
この機能は、ご自身のサイトを新たに再構築する場合や、サイト内のどの URL が乗っ取られたか を特定する場合に役立ちます。例えば、ご自身のサイトにまったく関係のないキーワード ( 例: 「バイアグラ」や「カジノ」 ) の検索結果にご自身のサイトが表示されていることが分かった場合には、この機能を使ってそのようなキーワードを見つけ出し、さらにそのキーワードを含んで いるページを特定することができます。 この機能を使えば、乗っ取られたコンテンツを素早く削除することができるようになるのです。
この情報は毎日更新される予定ですので、定期的に確認し、ご自身のサイトの管理にお役立てください。
ご意見、ご感想は、是非 ウェブマスターヘルプフォーラム までお寄せください。
「重要度」の欄には、あるキーワードの頻出度と、最も検出回数の多いキーワードの頻出度とを比較した相対的な結果が表示されます。
キーワードをクリックしてさらに詳細を表示させると、該当するキーワードを含むページの URL が10 個まで表示されます。
この機能は、ご自身のサイトを新たに再構築する場合や、サイト内のどの URL が乗っ取られたか を特定する場合に役立ちます。例えば、ご自身のサイトにまったく関係のないキーワード ( 例: 「バイアグラ」や「カジノ」 ) の検索結果にご自身のサイトが表示されていることが分かった場合には、この機能を使ってそのようなキーワードを見つけ出し、さらにそのキーワードを含んで いるページを特定することができます。 この機能を使えば、乗っ取られたコンテンツを素早く削除することができるようになるのです。
この情報は毎日更新される予定ですので、定期的に確認し、ご自身のサイトの管理にお役立てください。
ご意見、ご感想は、是非 ウェブマスターヘルプフォーラム までお寄せください。
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
さて第1位に輝いたのは、Google Analyticsの参照元関連の集計仕様だ。とは言っても、 仕様が明確でないので、100％確信を持てていない。知っている方は是非正確な情報を教えて欲しいという意味も込めて投稿した。
普通のアクセス解析ツールの参照元のレポートは、「参照元 情報（referrer）」に基づいて、セッション参照元（セッション・レベルの場合）かページ参照元（ページ・レベルの場合）をレポートすると思うのだが、Google Analyticsではそうではないようだ。
普通のアクセス解析ツールの参照元のレポートは、「参照元 情報（referrer）」に基づいて、セッション参照元（セッション・レベルの場合）かページ参照元（ページ・レベルの場合）をレポートすると思うのだが、Google Analyticsではそうではないようだ。
Google Analyticsのトラフィック系のレポートで使われているデータは、6ヶ月間有効な__utmz cookieに基づいている。このcookieは、参照元なしのセッションでは上書きされず、参照元が存在したセッションでは新しい「参照元情報」が上書きされる。従って、1回目に検索エンジンから流入し、2回目にブックマーク（参照元なし）で流入した場合に、2回目のセッションが対象となる集計データに おいて、参照元は「セッション参照元である、「参照元なし」」とはならず、cookieに記録されている「1回目のセッションの参照元である、「検索エン ジン」」となる。
キーワードのレポートなども同様で、上記の例では2回目の流入は参照元なしにも関わらず、「cookie」に記録されていた1回目の検索エンジンで利用したキーワードが2回目の流入セッションの「キーワード」としてレポートされる。
これはWAA（Web Analytics Association）が定義している、オリジナルリファラー（サイト訪問者の一番最初のサイト訪問時の参照元のこと）とも異なる。一番直近で参照元が判別できた（参照元なし以外）参照元ということで、広告効果測定系の言葉で言えば、該当セッションに加えて直近の間接効果も含めた効果とでも言えよう。
もちろんこれも、単純に間違いだと断定すべきものではないが、普通の文脈に於ける「参照元」は、セッションベースであれば、セッション参照元と解釈するのが自然だ。ほとんどの人はこれを正確に理解できているとは思えず、これもミスリードする集計仕様と言えよう。しかも大量の初心者も利用していることを考えれば、これも黒に近い灰色クラスの集計仕様といっても過言ではあるまい。
もちろんGoogleでは、この仕様を隠しているわけではなく、公表しているようだが、これを正しく理解できるリテラシーを持ち合わせた人がユーザの1％もいるだろうか。JavaScriptやcookieの意味は公開しても、それをレポートでどう集計表示しているというところが明示されていないようなので、これではよくわからない。http://code.google.com/intl/ja/apis/analytics/docs/concepts/gaConceptsCookies.html
関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
どのツールということは、あえて控えさせていただく。有料ツールの二つで発見したもので、恐らく現在は正しい集計に修正されているのではないかと思われる。
これはツールの表示上では、「時間帯別のユニークユーザ（ブラウザ）数」なのだが、実際は、「その日初めてのセッションだったユーザの時間帯別ユーザ数」を表示するという集計仕様だった。
言っている意味がわかるだろうか。Aさんがある日に、10時と、15時と23時に10分間1セッションずつサイトに訪問したとして、このAさんのこの「時間帯別のユニークユーザ（ブラウザ）数」では、10時に1ユーザのアクセスとしかカウントされない。15時と23時のアクセスは15時台と23時台の各時間帯のユニークユーザ（ブラウザ）数にはカウントされないのだ。
だからグラフ化すると、ご覧の通りのようなものになるのだ。どうなっているかというと、時間帯別のセッション数とユニークユーザ（ブラウザ）数を比較すると、時間が経つ（夜が更けるほど）につれて、この二つの乖離がどんどん拡がっていくのだ。
1日にユーザが何度も利用するようなサイトだと、この乖離が大きくなるので、このカラクリに気づくこともあるかもしれないが、1日にユーザが何度も利用しないサイトでは、まずこの仕様に気が付くことはできないだろう。
この集計仕様は、かなり黒に近い灰色と言えよう。限りなく間違い、あるいは利用者の大半をミスリードさせる困った仕様ということになろう。
これはツールの表示上では、「時間帯別のユニークユーザ（ブラウザ）数」なのだが、実際は、「その日初めてのセッションだったユーザの時間帯別ユーザ数」を表示するという集計仕様だった。
言っている意味がわかるだろうか。Aさんがある日に、10時と、15時と23時に10分間1セッションずつサイトに訪問したとして、このAさんのこの「時間帯別のユニークユーザ（ブラウザ）数」では、10時に1ユーザのアクセスとしかカウントされない。15時と23時のアクセスは15時台と23時台の各時間帯のユニークユーザ（ブラウザ）数にはカウントされないのだ。
だからグラフ化すると、ご覧の通りのようなものになるのだ。どうなっているかというと、時間帯別のセッション数とユニークユーザ（ブラウザ）数を比較すると、時間が経つ（夜が更けるほど）につれて、この二つの乖離がどんどん拡がっていくのだ。
1日にユーザが何度も利用するようなサイトだと、この乖離が大きくなるので、このカラクリに気づくこともあるかもしれないが、1日にユーザが何度も利用しないサイトでは、まずこの仕様に気が付くことはできないだろう。
この集計仕様は、かなり黒に近い灰色と言えよう。限りなく間違い、あるいは利用者の大半をミスリードさせる困った仕様ということになろう。
関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位
Google Analyticsの有名な仕様だけど、閲覧最後のページの滞在時間をゼロ秒でカウントするという仕様。ノーカウントにしようとしたら、顧客の大ブーイングで元に戻したらしい。
http://analytics-ja.blogspot.com/2007/09/back-to-original-average-time-on-site.html
「Analytics はページビューの間隔を計測して、ページの閲覧時間を表示しているので、最後の閲覧ページの時間を計測することはできません。そのため直帰したセッションには一律 0 秒を割当てています。」ということで、仕様が明記されているので、ダメとは言いませんが、ここにある通り例えば直帰率50％の入口ページだと、そのページ滞在時間の集計では、半数が0秒でカウントされているため、残りの計測できた時間の半分が集計結果として表示されることになってしまう。
「この直帰を含んだ計算方法は、もともと旧バージョンで採用されていたものですが、今年 5 月の新バージョンへの移行に伴い、直帰を含まないものへと変更されました。これはサイトの利用者の行動をより実態に近いデータとして把握する為の変更 でしたが、旧バージョンの計算方法を望むユーザーさまからの声が多かった為、以前の方法に戻させていただきました。」という経緯があるものの、やはりより精度の高いものへの変更は実行すべきものと考えます。
関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編
http://analytics-ja.blogspot.com/2007/09/back-to-original-average-time-on-site.html
「Analytics はページビューの間隔を計測して、ページの閲覧時間を表示しているので、最後の閲覧ページの時間を計測することはできません。そのため直帰したセッションには一律 0 秒を割当てています。」ということで、仕様が明記されているので、ダメとは言いませんが、ここにある通り例えば直帰率50％の入口ページだと、そのページ滞在時間の集計では、半数が0秒でカウントされているため、残りの計測できた時間の半分が集計結果として表示されることになってしまう。
「この直帰を含んだ計算方法は、もともと旧バージョンで採用されていたものですが、今年 5 月の新バージョンへの移行に伴い、直帰を含まないものへと変更されました。これはサイトの利用者の行動をより実態に近いデータとして把握する為の変更 でしたが、旧バージョンの計算方法を望むユーザーさまからの声が多かった為、以前の方法に戻させていただきました。」という経緯があるものの、やはりより精度の高いものへの変更は実行すべきものと考えます。
関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様、番外編
これは現在読んでいるAvinash KaushikのWeb Analytics 2.0にもあったし、僕も残念と思っていたことなので、番外編として書いておこう。
それは何かというと、任意の期間を指定した時の、ユニークユーザ数の指標の数値である。ツールによって、様々なので一般論として書いておく。
例えば日別のユニークユーザ数とは、その日に何度訪問しても一人とカウントする指標だ。では月曜日、火曜日、水曜日に以下のようなユニークユーザの訪問があったとして、月曜日から水曜日を集計期間に指定してユニークユーザをどう算出してくれるだろう。
日別の集計データ；
月曜日：AさんとCさんが訪問→2ユニークユーザ
火曜日：AさんとBさんが訪問→2ユニークユーザ
水曜日：Bさんのみが訪問→1ユニークユーザ
月曜日から水曜日のユニークユーザ数
ツールA:5ユニークユーザ（日別のユニークユーザ数を単純に足しあげただけ）
ツールB：3ユニークユーザ（重複を除くA,B,Cさん）
そう、本来は集計期間における重複を除くユーザ数をカウントしたいので、ツールBの3ユニークユーザと出して欲しいところだが、多くのツールでは、この場合、3日間の単純合計なのに「ユニークユーザ」と表現していることが多い。正確に表現するとすれば、「該当集計期間の日別「ユニークユーザ」の単純合計」であって、「該当集計期間でのユニークユーザ数」ではない。もちろんツールによっては、それを注記しているが、そういう注記のない場合は、マニュアルに記載してあれば良心的なツールだが、いくつか集計してみて確認しなければならないこともある。
もちろん、ツールによっては、「訪問（セッション、ビジット）」と「ユニーク訪問者」という言葉の定義自体が混同して使われているものもあるが、それは問題外として今回の議論からは外しておく。
ツールベンダーに居たので、何故このようにしたくなるのかは重々承知している。処理速度を速めるために以下のことが推奨されるからだ。どのルーツでも同じような思想で設計されているのではないだろうか。
・頻繁に使うデータは事前に作っておき、取り出すだけにしておく
・それは日別、週別、月別、四半期別などの期間がプリセットされている固定データ
・任意の期間のデータはこれらから出来るだけ足しあげて作り、なるべくリアルタイム処理はしない
このケースでは、日別、週別、月別など期間がプリセットしてあるデータは、当然、本来の重複を除く「ユニークユーザ」で正しく集計しているのだが、1週間や1ヶ月などのぴったりした区切りでな い期間が指定された場合には、これらを組み合わせたりして、その指定期間で重複を除く「ユニークユーザ」の集計をしないで済ますことが多いのだ。
そのためキャンペーンなどで月の途中のデータなどが必要になる場合、ユニークユーザ数など単純に足しては算出できない指標については、「日別の合計です」と注記を出して納得してもらうか、ここだけ「本当のユニーク」の算出のためにクエリーをその時点で回して正しい数値をリアルタイムに計算するかの、どちらしかない。
アクセス解析ツールで応答が悪いのは致命的なので、こういった対処をするのは致し方ないだろう。一方で、高速処理を実現し、リアルタイムでこのようなデータも集計したりすることを特徴とするツールもある。元データを全て保有し、過去に遡って自由なセグメントで集計できるツールもある。
関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位
それは何かというと、任意の期間を指定した時の、ユニークユーザ数の指標の数値である。ツールによって、様々なので一般論として書いておく。
例えば日別のユニークユーザ数とは、その日に何度訪問しても一人とカウントする指標だ。では月曜日、火曜日、水曜日に以下のようなユニークユーザの訪問があったとして、月曜日から水曜日を集計期間に指定してユニークユーザをどう算出してくれるだろう。
日別の集計データ；
月曜日：AさんとCさんが訪問→2ユニークユーザ
火曜日：AさんとBさんが訪問→2ユニークユーザ
水曜日：Bさんのみが訪問→1ユニークユーザ
月曜日から水曜日のユニークユーザ数
ツールA:5ユニークユーザ（日別のユニークユーザ数を単純に足しあげただけ）
ツールB：3ユニークユーザ（重複を除くA,B,Cさん）
そう、本来は集計期間における重複を除くユーザ数をカウントしたいので、ツールBの3ユニークユーザと出して欲しいところだが、多くのツールでは、この場合、3日間の単純合計なのに「ユニークユーザ」と表現していることが多い。正確に表現するとすれば、「該当集計期間の日別「ユニークユーザ」の単純合計」であって、「該当集計期間でのユニークユーザ数」ではない。もちろんツールによっては、それを注記しているが、そういう注記のない場合は、マニュアルに記載してあれば良心的なツールだが、いくつか集計してみて確認しなければならないこともある。
もちろん、ツールによっては、「訪問（セッション、ビジット）」と「ユニーク訪問者」という言葉の定義自体が混同して使われているものもあるが、それは問題外として今回の議論からは外しておく。
ツールベンダーに居たので、何故このようにしたくなるのかは重々承知している。処理速度を速めるために以下のことが推奨されるからだ。どのルーツでも同じような思想で設計されているのではないだろうか。
・頻繁に使うデータは事前に作っておき、取り出すだけにしておく
・それは日別、週別、月別、四半期別などの期間がプリセットされている固定データ
・任意の期間のデータはこれらから出来るだけ足しあげて作り、なるべくリアルタイム処理はしない
このケースでは、日別、週別、月別など期間がプリセットしてあるデータは、当然、本来の重複を除く「ユニークユーザ」で正しく集計しているのだが、1週間や1ヶ月などのぴったりした区切りでな い期間が指定された場合には、これらを組み合わせたりして、その指定期間で重複を除く「ユニークユーザ」の集計をしないで済ますことが多いのだ。
そのためキャンペーンなどで月の途中のデータなどが必要になる場合、ユニークユーザ数など単純に足しては算出できない指標については、「日別の合計です」と注記を出して納得してもらうか、ここだけ「本当のユニーク」の算出のためにクエリーをその時点で回して正しい数値をリアルタイムに計算するかの、どちらしかない。
アクセス解析ツールで応答が悪いのは致命的なので、こういった対処をするのは致し方ないだろう。一方で、高速処理を実現し、リアルタイムでこのようなデータも集計したりすることを特徴とするツールもある。元データを全て保有し、過去に遡って自由なセグメントで集計できるツールもある。
関連リンク：
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第1位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第2位
アクセス解析ツールのいけてない集計仕様ベスト3、第3位
医薬品のインターネット広告の規則を検討
アメリカの食品医薬品局（FDA）が、医薬品のインターネット広告の規則を策定しようとしている。グーグルは使用上の注意などを付記する検索連動型広告の新形式を提案している。
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Google Has A Plan For Safer, More Useful Online Drug Ads
http://www.npr.org/blogs/health/2009/11/google_has_a_plan_for_safer_on.html
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Google Has A Plan For Safer, More Useful Online Drug Ads
http://www.npr.org/blogs/health/2009/11/google_has_a_plan_for_safer_on.html
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アイティメディア、バーチャルイベントソリューション提供開始
アイティメディア株式会社は、11月25日より、米国のバーチャルイベントのリーディング企業である ON24 Inc.との業務提携のもと、インターネット上でイベント...
豪ネット検索、5語以上で検索する人の割合が14.3％
2009/11/25のHitwiseのブログから。
検索エンジン別に見ると、Googleが5語以上が15％と多いのに対して、Bingでは1語だけでも27.3％と非常に利用方法が違うことが見て取れる。Bingは少ないワードで思ったようにヒットする？まさかとは思うけど。。。
関連リンク：
米複数語による検索割合、3語以上が56％を占める2009/10世界のインターネット利用者の83.8％がGoogle Siteを利用
NielsenのTop 10 Global Web Parent Companies, Home & Workから。
http://en-us.nielsen.com/rankings/insights/rankings/internet
http://en-us.nielsen.com/rankings/insights/rankings/internet
関連リンク：
2009/7世界のインターネット利用、Facebookが一人当たり5時間弱の利用米ECサイト、感謝祭明けのCyberMondayに半分がメール・プロモーションを予定
2009/11/23のBIGresearchのニュースから。
その他の施策としては、特別キャンペーンが42.9％、1日セールが32.9％など。
関連リンク：
米感謝祭前週、広告サイトからの流入はWal-Martサイトが前週比87％増
2009/11/24のHitwiseのリリースから。
関連サイト：
米感謝祭前のオンラインショッピング、例年より低調のスタート
米オンライン・ショッピング、送料無料が時代の流れ
米クリスマスシーズンにピークを構成する検索ワード「送料無料」
米検索語「free shipping」（送料無料）が例年より多い
米65歳以上の77％がオンラインでものを買う
米オンライン・ショッピング、送料無料が時代の流れ
米クリスマスシーズンにピークを構成する検索ワード「送料無料」
米検索語「free shipping」（送料無料）が例年より多い
米65歳以上の77％がオンラインでものを買う
米年末商戦全体ではトントンも、ECは8％増と予想（Forrester）
米年末年始の小売メール・マーケティング状況
豪2008年末EC商戦、リアル店舗を持つサイトが好調
米2008年末商戦のメール・マーケティング、12/18がピーク米2008年末商戦の検索表示シェア、オンライン小売サイトが35％を占める豪2008年末EC商戦で主力だった家電系、46.5％がPPCによる流入米年末EC商戦、上位ECサイトは検索からのトラフィック割合を増やす
米年末EC商戦のピークは？曜日と暦日が織り成すあや
米2008年末EC商戦、高額所得者は増加も、5万ドル未満所得者では2桁減
米年末EC商戦、若干弱いも、アップル、アマゾンは好調
米年末年始の小売メール・マーケティング状況
豪2008年末EC商戦、リアル店舗を持つサイトが好調
米2008年末商戦のメール・マーケティング、12/18がピーク米2008年末商戦の検索表示シェア、オンライン小売サイトが35％を占める豪2008年末EC商戦で主力だった家電系、46.5％がPPCによる流入米年末EC商戦、上位ECサイトは検索からのトラフィック割合を増やす
米年末EC商戦のピークは？曜日と暦日が織り成すあや
米2008年末EC商戦、高額所得者は増加も、5万ドル未満所得者では2桁減
米年末EC商戦、若干弱いも、アップル、アマゾンは好調
