このステップでは、Content Analyticsのレポートを使用する分析手法と、そこから導き出せる施策例についてご案内しています。
AIチャットを使って施策を考えてみよう
レポートを見て気になるページ・コンテンツが見つかったら、次は「なぜそうなっているのか」を深掘りして、具体的な施策につなげていきましょう。ここでは、AIチャットに話しかけるだけでできる分析の切り口と、そこから導き出せる施策例を紹介します。
コンテンツを4つのタイプに分けて施策を考える
コンテンツレポートの「ビュー率」と「ゴール貢献率」という2つの指標を掛け合わせると、各コンテンツを4つのタイプに分類できます。これは「4象限マトリクス分析」と呼ばれる考え方で、コンテンツごとにどんな施策が有効かを判断するヒントになります。
4つのタイプは、それぞれ次のような意味を持ちます。
- ビュー率が高い×ゴール貢献率が高い：よく見られていて、ゴールにもしっかりつながっている優等生コンテンツです。
- ビュー率が低い×ゴール貢献率が高い：見ているユーザーは少ないものの、見た人はきちんとゴールにつながっているコンテンツです。
- ビュー率が高い×ゴール貢献率が低い：ユーザーが見てくれているにもかかわらず、ゴールにつながっていないコンテンツです。
- ビュー率が低い×ゴール貢献率が低い：見られていない上に、ゴールにもつながっていないコンテンツです。
この4タイプへの分類は、コンテンツレポートのAIチャットに聞くだけで行えます。「ビュー率が高い」「低い」の基準を自分で決めて伝える必要はなく、AIが表示中のコンテンツ全体から自動的に基準(中央値)を判断して分類してくれます。タイプごとに、次のように聞いてみましょう。
4タイプの分類をより正確に行うために、以下のポイントも押さえておきましょう。
- ゴール数が多い集計期間を対象にしよう：ゴール数が少ないデータで分析を行うと、予期せぬミスリードにつながります。目安として、ページ全体のゴール数が100以上となる集計期間を選択することを推奨しています。
- 計測期間の差分が少ない集計期間を対象にしよう：定期的にページ改修を行っている場合は、重要なコンテンツの集計期間に差分が出ないように集計期間を選択しましょう。集計期間中にコンテンツの差し替えを行った場合は、差し替え前後のコンテンツに共通のコンテンツ名を付けることで、集計期間を通算できます。
ユーザーの違いから施策を考える(セグメント比較分析)
セグメント比較分析とは、特定の属性を持つユーザー(もしくはセッション)の行動データを比較する分析方法です。たとえば「ゴールしていないユーザー」と「ゴールしたユーザー」の行動データを比較すると、その違いから具体的な施策のヒントが見えてきます。
従来はレポートのフィルタ機能を使って条件ごとにデータを抽出し、ブラウザのタブを切り替えたり、キャプチャ画像やCSVをダウンロードしたりして見比べる必要がありました。AIチャットを使うと、この比較を1つの質問でまとめて行うことができます。
コンテンツレポートのAIチャットに、次のように聞いてみましょう。
- 「ゴールしたユーザーとゴールしていないユーザーで、コンテンツごとのビュー率やゴール貢献率がどう違うか教えて」
- 「ゴールしていないユーザーが、他にどんなコンテンツを見ているか教えて」
AIが両方の条件でそれぞれ集計し、違いを説明してくれます。フィルタを2回設定してタブを切り替えながら見比べる手間や、CSVをダウンロードしてExcelで加工する手間を省けるのが利点です。特定のカテゴリの会員に絞る、特定期間に限定するなど、条件を掛け合わせて聞くこともできます。
比較した結果、ユーザー属性によってパフォーマンスが大きく異なっているコンテンツが見つかったら、以下のような施策を検討しましょう。
- ゴールしたユーザーのパフォーマンスが高いコンテンツ
ゴールの後押しや検討材料となっている、ゴール貢献率が高いコンテンツであると言えます。ユーザーの接触頻度を増やす施策や、同様の施策を他のページに横展開することを検討しましょう。 - ゴールしていないユーザーのパフォーマンスが高いコンテンツ
内容が難しい、見にくいといった理由でゴールにつながっていない可能性があります。内容の改善を検討しましょう。
良かった日・悪かった日の違いから施策を考える
「なぜこの日は成果が良かったのか」を自分で仮説立てして絞り込むのは手間がかかりますが、この最初の一歩もAIチャットに任せることができます。ページレポートAI・コンテンツレポートAIのどちらでも、次のように聞いてみましょう。
- 「先月、一番成果が良かった日と悪かった日を比較して、何が違うか教えて」
- 「セッション数が急に増えた日はいつ? その日は何がいつもと違った?」
AIが自動でその日を見つけ出し、流入元やページ別の数値などをもとに差分を分析して回答します。ここで見つかった違いが、うまくいった施策を横展開したり、逆に悪化の原因を取り除いたりするヒントになります。
AIチャットに話しかけて施策のヒントを得る方法のご紹介は以上です。まず気になったことをそのままAIチャットに聞いてみて、そこから見えてきた仮説をレポート画面で詳しく確認する、という進め方がおすすめです。分析→施策→振り返り分析→施策のPDCAサイクルを繰り返し実施し、ユーザーに刺さるページ/コンテンツの量産にぜひ繋げてください。
なお、本サイトでは、その他の分析手法などを「活用テクニック」として、AI機能全般についてはContent Analytics のAIでできることで紹介しています。こちらもぜひご覧いただき、Content Analyticsを有効活用していきましょう。