序章　アクセス解析でできること，できないこと

0.1　アクセス解析とは何なのか？

• アクセス解析の目的・位置づけ
• アクセス解析のデータは信用できるのか？

0.2　調査データの正確性を見極める4つの要素

• サンプルサイズと誤差
• サンプルの集め方と偏り
• 何を集めているのか（データの種類）
• どう集計しているのか（データの集計方法）

0.3　各調査データの特徴

• インターネット視聴率データ
• 検索キーワード関連データ
• アクセス解析データと広告効果測定データ
• アンケート調査
• A/Bテスト
• ユーザビリティテスト
• その他の調査

第1章　アクセス解析では何を調べられるのか？

1.1　アクセス（Webページ閲覧）の仕組み

• ブラウザからWebページを要求する
• ブラウザとWebサーバに残る履歴
• キャッシュメモリからの読み込み
• プロキシサーバからの読み込み

1.2　「誰が」アクセスしているのかを調べる

• IPアドレスで調べる
• サブドメイン（ホスト）名で調べる
• ドメイン名から利用者像を絞り込む
• Cookieで調べる
• ユーザエージェント（User-Agent）を調べる
• ユーザエージェントの偽装

1.3　「どこに」アクセスしているのかを調べる

• URLの構造
• 同じコンテンツに複数の異なるURLが存在するケース
• 異なるコンテンツなのに，URLが同じであるケース
• コンテンツは変化しているのにURLは変化しないケース

1.4　「どこから」アクセスしているのかを調べる

• 参照元（リファラ）とは
• 参照元情報が取得できないケース
• 参照元としての検索エンジンと検索語（キーワード）
• JavaScriptで調べる

第2章　Webアクセス解析の仕組みと手法

2.1　サーバログ型のアクセス解析方法

• サーバログ型のデータ収集方法の技術的解説
• サーバログの特徴，現状
• サーバログを使うことによるメリット
• サーバログを使う際の注意，デメリット

2.2　Webビーコン型のアクセス解析方法

• Webビーコン型のデータ収集方法の技術的解説
• Webビーコン型の特徴，現状
• Webビーコン型を使うことによるメリット
• Webビーコン型を使う際の注意，デメリット

2.3　パケットキャプチャ型のアクセス解析方法

• パケットキャプチャ型のデータ収集方法の技術的解説
• パケットキャプチャ型の特徴，現状
• パケットキャプチャ型を使うことによるメリット
• パケットキャプチャ型を使う際の注意，デメリット

第3章　携帯サイトのアクセス解析

3.1　モバイルインターネットの特徴

• Webサイトと携帯サイト，アクセス方法の違い
• IPアドレスからユーザを調べられない
• Cookieへの対応はバラバラ
• JavaScriptへの対応は？
• 参照元（リファラ）について
• ユーザエージェントについて
• 端末情報の取得方法について

3.2　携帯サイトのアクセス解析の仕組み

• MOBYLOGの解析の仕組み
• Google Analyticsモバイルの解析の仕組み
• RTmetricsの解析の仕組み
• サーバログ型（フットプリント）の解析の仕組み

第4章　アクセス解析ツールの選定と導入

4.1　アクセス解析ツールの選定

• 無料ツールあるいは安価なツールでやるべきこと
• コスト面の検討（ツールベンダーの費用）
• コスト面の検討（ツールベンダー以外の費用）
• 人的負担の確認
• ツールの仕様面の検討

4.2　アクセス解析ツールの導入

• 導入のプロセス
• 導入の際に注意すべき設定項目

4.3　アクセス解析ツールの併用と乗り換え

• 複数のツールの併用
• クライアントサイド計測とサーバサイド計測の違い
• 広告効果測定のデータとの乖離
• ツール間のデータの違い
• ツール乗換時の継続性について

第5章　アクセス解析の基本用語

5.1　基本指標

• ページとページビュー数
• 訪問と訪問回数（ビジット，セッション）
• ユニーク訪問者とユニーク訪問者数
• ページ滞在時間・訪問滞在時間

5.2　集客指標

• 参照元
• 検索フレーズと検索ワード

5.3　接客指標

• 入口ページ
• 直帰数と直帰率
• 出口ページ
• ページ離脱率

5.4　成約指標

• コンバージョン数
• コンバージョン率

5.5　訪問者指標

• 新規訪問者数
• 再訪問者数
• リピート訪問者数

第6章　代表的なアクセスデータの見方

6.1　期間別データの活用方法

• 月次データの見方と季節変動
• 週次トレンドデータの見方
• 日別データの見方
• 曜日別時間帯別データの見方

6.2　分布と平均

• べき分布する利用行動

第7章　アクセス解析4つのステップ

7.1　流入分析

• 流入分析の最初のステップ：参照元分析
• 検索エンジンからの流入分析
• キャンペーン流入分析

7.2　回遊分析

• 入口ページのシェアを見る
• 直帰率を改善する
• 検索フレーズ別直帰率も活用しよう
• 人気ページランキングからどこまで読み取るか
• 遷移分析の代わりにシナリオ分析をする
• サイト内検索分析の活用

7.3　コンバージョン分析

• コンバージョンへの道筋は2つに分ける
• コンバージョンステップは各ステップでの離脱を見る
• どこまで入力したのかも見てみよう
• ユーザに教えてもらうアンケートやテストもやる

7.4　リテンション分析

• セッションをまたぐ分析の重要性
• コンバージョンセッションの1つ前の行動を調べる
• なぜ直近購入までの間隔が重要なのか
• LTV（生涯価値）で考える
• アクセス元のIPから特定の会社からのアクセスを抽出する

7.5　4つのステップの優先度

第8章　サイトを成長させるレポーティングの知識と技術

8.1　レポーティングの前に

• 目標設定
• セグメント化
• レポーティングの頻度

8.2　サイトタイプ別フォーマット

• ECサイトの場合
• 広告／コンテンツサイトの場合
• 顧客開拓サイト（リードジェネレーションサイト）の場合
• 顧客サポートサイトの場合
• ブランドサイトの場合
• 一般企業のサイトの場合

付録　アクセス解析Q&A

• Q.1　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.2　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.3　［戻る］ボタンで閲覧したページを計測するには？
• Q.4　動的ページのURLを正しく計測するには？
• Q.5　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.6　ページ内リンクの#付きURLはPVとしてカウントされるのか？
• Q.7　クッキーはどこまで正確にユーザを特定できるのか？
• Q.8　IPアドレスはどこまで正確にユーザを特定できるのか？
• Q.9　セッション時間を10分で区切ることは可能か？
• Q.10　外部のショッピングカートを使うとセッションは切れてしまうのか？
• Q.11　年月日をまたぐセッションは別セッションとカウントされるのか？
• Q.12　参照元の件数合計とセッション数の合計が一致しません。バグではないか？
• Q.13　なぜ毎日の訪問者数の合計が，週間データと一致しないのか？
• Q.14　直帰ページの滞在時間は「0秒」になるというのは，本当か？
• Q.15　検索ワードと検索フレーズはどう違う？
• Q.16　サイトから離脱した訪問者が，どのリンクから何回出て行ったのかを調べたい
• Q.17　リンクを張っていないページへの移動が計測されているのはなぜ？
• Q.18　Yahoo!とGoogle以外の日本の検索エンジンから，検索アクセスがないのはなぜ？
• Q.19　広告効果測定用リダイレクトページで，広告掲載ページを参照元として取得するには？
• Q.20　AdSenseから来たユーザの参照元は？＋主要メディアの参照元ドメイン名一覧
• Q.21　メルマガの効果測定はどうすればいい？
• Q.22　解析ツールのリンクをクリックするとnot foundになってしまうのはなぜか？
• Q.23　ツールによってコンバージョン値に差が出るのは，なぜ？
• Q.24　人気ページランキングに同じページが複数表示されているのは，なぜ？
• Q.25　クリックマップでは，同じページへの複数リンクのクリック数は，別個に集計して表示されるのか？