他社はどのページの閲覧が多いのか?~キャッシュレス・ポイント還元事業の解析~
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ウェブ解析士マスターの小坂です。
今年の秋は台風など災害続きでした。
災害情報や避難場所などをウェブサイトで確認する方が多く、東日本を中心に自治体などのウェブサイトがダウンしたことがよく報じられました。
10月にアクセスが多かった政府・団体などのウェブサイト
図0(政府・団体等のアクセス状況)
上記は10月の政府・団体カテゴリーのアクセス数をValues eMark+で上位からランキングを出したものです。
ご覧の通り気象関連が大幅に増えていることがわかります。
国土交通省関東整備局のウェブサイトは前月比で約950%増、前年同月比で約850%増となっています。
27位にある国土交通省ハザードマップは前月比で1000%以上の増です。
キャッシュレス・ポイント還元事業への注目
気象関係が目立つ中で、2位にあるのがキャッシュレス・ポイント還元事業のウェブサイトです。
10月から新しく始まったキャッシュレス・ポイント還元事業に対する関心が高まっています。
10月に投稿した「キャッシュレス決済アプリはどれぐらい利用されているのか?」 でご紹介したようにアプリの利用者は大きく増えました。
そして10月に入るとウェブサイトの利用者はさらに増えています。
https://cashless.go.jp/ の訪問者数は前月比50%以上の増加。
そこで今回はこのキャッシュレス・ポイント還元事業のウェブサイトを例に、自社で運営していないウェブサイトのアクセス状況を分析する方法をご紹介します。
コンテンツランキング機能
Values eMark+のコンテンツランキング機能を使います。
1か月・3か月・6か月 と期間が選べますが、今回は10月の動向のみを見ますので1か月で分析します。
ディレクトリ分析
(図1 ディレクトリ一覧 Values eMark+調べ)
スマートフォンでのアクセスでまずディレクトリ単位で確認します。
自社サイトをGoogleアナリティクスなどで分析する際も、ディレクトリ分析は必ずやることをお勧めします。
ページで見るとアクセスが少なくても、ディレクトリ単位で見ると多くの閲覧を集めているディレクトリはユーザのニーズが高い情報群といえます。
特に規模が大きいサイトでは大切です。
まず上記図を見ると、消費者向けのページがもっとも多く閲覧されています。
https://cashless.go.jp/consumer/
ここからはお金を払う側の消費者が閲覧する情報があり、トップページよりも閲覧しているユーザー数もPV数も多くなっています。
そして上記図では割愛していますが、前月比で大きく伸びているのは中小・小規模事業者向けのディレクトリで136%の前月比での増加となっています。
https://cashless.go.jp/providers/
主に加入手続きなどの案内が紹介されています。
消費者よりも事業者の方が少ないですし、事前に準備するのも事業者なのでアクセスが少なくなるのは当然と思いますが、増加率が高いということはまだ準備不足の事業者が多いということですね。
ページ単位で分析
つづいてページ単位で見ていきます。
サイトの構造把握や、ユーザの動きをみるためにはディレクトリ→ページの順番で見る方がいいです。
(ランディングページが見れる場合は最初に見たほうがいいでしょう)
図2(ページ Values eMark+調べ)
上の図はパラメータがついた状態での一覧、下の図はパラメータを削除して再集計した図です。
パラメータがついた図は流入施策も含めたアクセス情報が見れます。
またパラメータがついているURLはランディングページとほぼイコールとも言えますので、他サイトを見る場合流入施策やLPをしるヒントになります。
かたやパラメータを除いた図はページ単位での閲覧状況が見れます。
上の図からいえることとして、広告などパラメータを付与した施策での流入を除くとキャッシュレス採用している事業者の検索が一番関心が高いことがわかります。
https://cashless.go.jp/consumer/branches-typeA.html
下の図からは、トップページと消費者向けページのトップがアクセスが多いと言えます。
パラメータ付きとなしの違い
このようにパラメータ付の分析と、パラメータを外した分析は違う考察が得られますので、自社サイトをGoogleアナリティクスなどで分析するときもわけて見ることをお勧めします。
Googleアナリティクスではutmパラメータは自動的に排除して集計されますので、ランディングページとページでのアクセスの差や、トップページのようなアクセスが多いページの遷移先をナビゲーションサマリの機能で確認することをお勧めします。
外部サイトを分析するツールでは、自社サイトの解析ツールと取得可能な情報が違うためそのまま比較できないですが、そのデータの意味からできるだけ近い数字を取得することでそこを解決してください。
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