コラム

Webサイトの成果の伸び悩み、改善策を見つけられない担当者は少なくありません。

本記事では、サイト分析の基本プロセスから指標の読み解き方、具体的な改善手順までを体系的に解説します。

 

数値データに基づき、成果につなげる分析→改善のサイクルを習得することで、継続的にリード獲得が可能です。

 

分析の全体像を理解し、「最短で成果を出す改善アクション」を明確にしたい方におすすめの内容となっています。

 

 

サイト分析とは？目的と重要性

サイト分析とは、現状を可視化し、課題と改善の道筋を導くプロセスのことです。単にアクセス数の計測だけでなく、ビジネス目標達成に向けたKGIとKPI設計、問題が発生した際の原因特定まで行います。

 

分析は「現状把握→課題抽出→施策立案→実装→検証→学習の蓄積」という改善サイクルの出発点であり、CVR改善・導線最適化・ホームページ改善など、全ての施策に先行します。全体を俯瞰し、ページやチャネル、デバイスの粒度で成果につながる最短の着手点を判断することが求められます。

 

サイト分析の基本ステップ

ここでは、サイト分析の基本的なステップの詳細について説明します。

 

STEP1：目的とKPIを設定する

まずはKGI（ゴール）を、「半年で問い合わせ数を30％アップ」「CVRを20%アップ」というように数値で具体化します。同様にKPIも、CVR・到達率・離脱率・平均滞在時間・スクロール到達率などを指標として設計し、チャネル別（自然検索や広告、指名検索など）とデバイス別でも数値を確認します。

 

STEP2：データ収集と現状把握

データ収集と現状把握には、Google Analyticsでセッション数・エンゲージメント・CVを、Google Search Consoleで検索クエリ・掲載順位・クリック率を把握します。

また、ページ別・チャネル別・デバイス別に状況を把握することで、「広告流入は多いがLP上部でスクロールが停止している」「スマートフォンのみでフォーム離脱が急増している」といった構造的な問題部分を特定します。

 

STEP3：課題特定と仮説立案

STEP2で集めた情報をもとに課題を特定し、その原因の仮説を立てます。検証可能な仮説に落とし込むには、定量分析と定性分析を結びつけることが必要です。

 

定量分析で申込フォーム完了率が20％から12％に低下した場合、それだけでは完了できていない理由は分かりません。

 

そこで定性分析を掛け合わせ、以下のように仮説を立てます。

• 入力項目が多すぎるため、ユーザーは入力の途中で億劫に感じている
• スマートフォンでのフォームの入力がしづらい

 

このように、定量（数値）で改善すべき点を特定することで、仮説をより検証しやすくします。

 

STEP4：改善施策と検証

STEP4では、仮説に基づき改善案を実行し、検証します。先述の申込フォームであれば、入力項目の厳選や、スマートフォンでの閲覧を最適化するなどの改善が必要です。

それ以外にも、以下のような施策が挙げられます。

 

• CTAの配置やキャッチコピーを変え、申込ボタンのクリック数向上を狙う
• 証拠（実績・導入事例・FAQ）を追加し、ユーザーからの信頼度を高める
• ページ速度を向上させ、離脱率を改善

 

検証する際は、各KPIの変化を数値で確認します。改善の見込みがなければ、STEP3に戻り、課題の特定と仮説立案をやり直すことが必要です。

 

 

サイト分析の基本手法｜定量分析と定性分析

ここでは、定量分析と定性分析の2つの基本手法と適切な活用について説明します。

 

定量分析：数値で現状を把握する

定量分析とは、数値化されたデータをもとに、Webサイトの現状を分析する手法です。主要な指標は下記の通りです。

 

• セッション数やユーザー数：訪問者数の規模を把握
• CVR：成果の割合を確認
• 直帰率・離脱率：入口や途中での離脱の多い地点を見つける
• 平均滞在時間・スクロール到達率：ユーザーがどれほどコンテンツに関心を示しているかを予測
• ページ速度：読み込み遅延は離脱を増やすため要監視

 

分析は比較することが不可欠です。前月比と前年比、チャネル別、デバイス別などで比較し、改善の優先度を決めます。例えば、「自然検索はCVRが高いが、指名検索に偏っている」「広告流入は多いが、LPでの離脱が集中している」などの課題がある場合、適切な投資先を検討することが可能です。

定性分析：ユーザーの行動・心理を読み解く

定性分析とは、数値化できないデータ（例：言葉、行動、表情、音など）を分析し、ユーザーの行動と心理を明らかにする手法です。主な分析対象として、以下が挙げられます。

 

具体的な分析手法として活用されているのが、ヒートマップやユーザビリティテストなどです。ヒートマップでは、ユーザーがWebページ上のどこをクリックし、どのようにスクロールしているのかを把握できます。

 

ヒートマップやユーザビリティテストの主な分析ポイントは、以下の4点です。

 

• ユーザーの視線および視認の集中度：ページ内で特に注目が集まっている箇所
• 操作の意図や関心の方向：クリックやタップが発生している要素
• スクロールの深度と滞在ポイント：読み進め方・離脱が起きやすい場所
• 操作中に生じる迷いやつまずき：理解しづらい動線やUI上の課題

 

また、LPで多くのユーザーが離脱する主な理由は、ファーストビューで価値を十分に訴求できていない点です。ユーザビリティテストの実施によって、申し込みボタンの分かりにくさやUI/UXの問題点など、成約に至らない具体的な課題を特定できます。

 

 

サイト分析で見るべき主要指標

サイト分析における見るべき主要指標は、以下の通りです。

 

分析の基本KPI

分析の際に見ておくべきKPIをご紹介します。

• PV・UU：集客と閲覧の基礎量。UU（ユニークユーザー）は実人数に近い指標です。
• 直帰率・離脱率：入口で離脱（直帰）か、途中で離脱（離脱率）かで対策が変わります。直帰が高ければファーストビューやタイトル期待値の見直し、離脱が高ければ次アクションの提示や導線設計が課題と考えられます。
• CVR：最重要指標です。チャネル別、ページ別、デバイス別で確認しましょう。

平均滞在時間：コンテンツの質を測る指標です。ただし「長さ＝良さ」とは言い切れないため、目的到達に必要な情報量とのバランスで解釈することが大切です。

 

行動データから読み取るポイント

行動データの分析では、ユーザーの行動フローや離脱箇所、クリック状況を把握します。

行動フローを確認する場合、想定していないページに回遊していた、または離脱が集中している箇所が明確になります。

 

また、クリックマップ（※ユーザーがWebサイトのどこをクリック/タップしたかを可視化する機能）からは、見えていても未クリックのボタンや最後まで読まれていないコンテンツが特定できるため、改善の優先順位づけが可能です。

 

こうした、「読み解きのコツ」をより深く知りたいWeb担当者の方に向けて、行動データの見方と改善施策をまとめた無料の資料をご用意しています。成果につながる運用をしたい方は、ぜひご活用ください。

 

 

分析結果を活用した改善策の立て方

導線・UIの最適化

導線設計は、CVRを改善する近道です。まずは、CTAの配置や文言を、ユーザーの目に入りやすいところに設置すると、クリック率が向上します。

 

フォーム最適化（EFO）は離脱を防止するうえで不可欠です。郵便番号から住所を自動で入力や、リアルタイムエラーの表示などといった、ユーザーの負担を減らす設計が、CV完了率を高めます。

 

また、Webサイト全体の視認性・コントラスト・余白など、UI全体を見直すことも必要です。

 

コンテンツ・SEO戦略の見直し

コンテンツ面の改善で効果的なのは、「高CVページの勝ち筋」を抽出して横展開することです。例えば、課題喚起→価値訴求→証拠提示→比較→FAQ→CTAという構成で成果を出しているなら、その流れをテンプレート化し、他のページにも反映します。

 

一方、離脱率の高いページでは、ユーザーが求める情報と記事の内容にズレがある可能性が考えられるため、ニーズに応えられるよう、再設計が必要です。

 

コンテンツの見直しは、Webサイトの改善にとどまらず、Web戦略の改善にも関連しています。Webマーケティング全体の成果を高めるためには、サイト分析とWeb戦略を一体で考えることが重要です。

 

 

主要なサイト分析ツールと選び方

サイト分析を的確に行うためには、現状に合った分析ツールを選ぶのが重要です。ここでは主要なサイト分析ツールの紹介とともに、選び方も解説します。

 

Google Analytics

無料で導入可能なGAは、流入・エンゲージメント・CVを網羅し、探索レポートでファネル離脱やセグメント比較、イベント計測でボタンクリックやフォームエラーなどの行動を可視化します。

 

まずはGAで全体像を把握し、必要に応じて定性分析ができるツールや競合分析ツールで補完するのが適切です。

 

User Heat

ユーザーのクリックやスクロールを1画面で可視化し、見られていない要素や未到達を即時に発見できる無料ツールです。CVボタンまでスクロールされていない場合は、配置変更やコンテンツの見直しといった対策を検討し、導線最適化のヒントを見つけられます。

 

SimilarWeb

競合サイトの流入経路、検索キーワード、SNSや広告からの集客比率を推定できる分析ツールです。訪問数や滞在時間に加え、ユーザーの流入元や離脱地点、アクセスがある国など、Web戦略全体の傾向を把握するために役立ちます。ただし、表示される数値は推定値のため、精度よりも傾向の分析や比較する際に活用することが前提です。

 

 

よくある質問

サイト分析でよくある質問について以下の通りまとめています。

 

分析はどのくらいの頻度で行うべきか？

週次でKPIモニタリング、月次で深掘りが基本です。施策投入後2～4週は効果検出期間として重点監視します。四半期ごとに仮説棚卸しとKPIツリーの見直しをすると、学習が蓄積されます。

 

問い合わせを増やすには何から始めればいい？

まず現状の「勝ち導線」を特定し、そのUIやCTA配置を標準化し、類似ページへ横展開します。また、申込フォームの最適化や、検索意図に沿った記事・事例を追加してユーザーからの流入を増やすといった基本的なSEO施策も並行して進めていきます。

 

サイト分析を外注した方がいいケースは？

下記のいずれかに該当すれば、外注の効果が高いと言えます。

 

• 計測設計が未整備（イベントやコンバージョンなどが未設定）
• 仮説形成～AB運用の人手不足
• 意思決定者が多く進行が滞る

 

外注側はボトルネック特定と仮説設計に集中し、社内は意思決定と実装を担うことで、成果を達成するまでの時間を短縮できます。

 

 

まとめ｜サイト分析で継続的な成果改善を

サイト分析は、単なる数値のチェックではなく、事業成果をつくるための仕組みづくりです。目的とKPIを明確にし、定量&定性で原因を掘り下げ、優先度順に改善を回す。この流れを習慣化すれば、CVR、問い合わせ数、リードの質は着実に改善できます。

 

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