Insight for WebAnalytics: 10/2009

2009/10/31

豪若年層、EC関連の検索語の男女の違いは

2009/10/30のHitwiseのブログから。

http://weblogs.hitwise.com/sandra-hanchard/2009/10/what_retail_categories_are_gen.html

米オンライン動画サイト、Huluが2.2％のシェアで2位

2009/10/30のcomScoreのリリースから。

http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2009/10/TV_Season_Premieres_Spur_Continued_Gains_in_Online_Video_Viewing_as_September_Attracts_Record_Viewership

Googleのシェアが40.2％。Huluは利用者数ベースでは7位だが、一人当たりの閲覧回数が多く、回数ベースのシェアでは2位になっている。動画サイトのアドネットワークでシェアが1位なのは、Tremor Media - Potential Reachで43.3％のリーチとなっている。

米CNETでのアップルの広告効果は？

2009/10/30のcompeteのブログから。

http://blog.compete.com/2009/10/30/apple-having-a-little-fun/

広告当日はApple.comサイトへのビュースルー率が、広告露出ありなしで86％の差が、1週間後でも46％の差があったらしい。

米フットボール系サイト、月間1600万人が訪問

2009/10/30のcompeteのブログから。

http://www.competeinc.com/news_events/pressReleases/244/

2009/10/30のABI Research’のリリースから。
http://www.abiresearch.com/press/1535-291.1+Million+Mobile+Handsets+Shipped+in+3Q-2009%3B+Vendors+Quietly+Confident+About+4Q-2009

先ほどのIDCの数字と大きく違っていない。こちらは対前年同期比で-6.5％となっている。通期の予想としては4-5％のマイナスとみている。

2009Q3世界の携帯電話の出荷台数、対前年同期比6％減

2009/10/29のIDCのリリースから。

http://www.idc.com/getdoc.jsp?sessionId=&containerId=prUS22063909

3Qの出荷台数は287百万台で、2Q対比では5.6％増となった。

Windows7搭載モデルの発売開始で、パソコンの金額前年比がプラスに

2009/10/30のジーエフケーマーケティングサービスジャパンのリリースから。

http://www.gfkjpn.co.jp/update_file/pdf/186.pdf

全国の家電量販店約4500店におけるWindows 7発売開始週（2009年10月19日～10月25日計：10月第3週）の、パソコンとパッケージ版OSの販売動向から。

・パソコンの金額前年比は、前週の20%減から1%増に回復。

・デスクトップPCの前年比は、前年割れから一転、数量10%増、金額6%増に。

・デスクトップPCにおけるWindows 7の搭載比率は6割で、ノートPCの同4割を上回る。

・Windows 7パッケージ版の販売数は、Windows Vista発売開始時の約1.8倍を記録。

2009/10/30

英自動車保険はブランド名で、生命保険は一般語で検索される

2009/10/27のHitwiseのブログから。

http://weblogs.hitwise.com/robin-goad/2009/10/motor_and_car_insurance_searches.html

保険といっても、生命保険、自動車保険、旅行保険、住宅保険など様々のカテゴリーがあるが、検索からみると、当然その規模や検索行動が違うのが面白い。しかし唯一同じなのは、検索連動型広告の割合が5割前後を占めているということか。

自動車保険では、前年と比べると「安い」という言葉は少なくなり、「比較」という言葉は増えているらしい。しかし種類としては同じような意味合いではある。

新しいGoogle音楽検索機能、米検索行動は変わるか？

2009/10/28のHitwiseのブログから。

http://weblogs.hitwise.com/heather-dougherty/2009/10/googles_rumored_music_service.html

Googleの6％が音楽関係の検索らしい。また音楽サイトへのトラフィック送出の割合は1.5％程度とのことだ。しかしその割合は減少傾向にあった。しかし音楽カテゴリーのサイトからみれば、やはりGoogleは流入元としては3割を占めている。

米消費者の4割のニーズに、企業の8割はモバイルで応えていない

2009/10/28のHipCricketのConsumer Surveyから。
http://www.hipcricket.com/Portals/0/pdf/press%20releases/Press%20Releases%202009/Microsoft%20Word%20-%202009%20HipCricket%20Survey%20Press%20Release%20FINAL%20_2_.pdf

37％の消費者は、彼らが信頼するブランドで顧客ロイヤルティ・プログラムをモバイル機器で受けたいと思っているのに、83％がそのようなプログラムをブランドの方で用意してくれていないといっている。

米Twitterもう飽きられたか、2009/7をピークに月間利用者は減少に転じる

2009/10/29のHitwiseのブログから。

http://weblogs.hitwise.com/bill-tancer/2009/10/twitter_revisited_in_more_than.html

Facebookの勢いが続いているのと好対照だ。

米「衣装サイト」利用者、この1年で5割増

2009/10/29のHitwiseのリリースから。

http://www.hitwise.com/us/press-center/press-releases/halloween-2009/

検索語は「michael jackson costume」がトップ、サイトでトップシェアなのが「BuyCostumes.com」だ。さすがに今の時期はハロウィーン系の検索連動型広告が盛んらしい。

米スマートフォンメーカーHTCの存在感が増している

2009/10/29のcompeteのブログから。

http://blog.compete.com/2009/10/29/htc-poised-to-grow-as-smartphone-market-expands/

ネット視聴率のcomScoreが南米のCertificaを買収

2009/10/29のcomScoreのリリースから。
http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2009/10/comScore_Acquires_Certifica

2010/1/9CSS Nite「Google Analyticsを使ったWebアクセスログ解析とサイトへの反映」出演者決定

http://cssnite.jp/archives/post_1667.html

http://lp8.cssnite.jp/

グーグルの小杉さんも出演決定となりました。

2009/10/29

2009/10/24の週の英検索エンジンシェア、Googleが88.95％

2009/10/24の週の英HitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.com/uk/datacentre/main/dashboard-7323.html

検索エンジン・シェアは過去4週データで、サイト・ランキングは単週のデータ。

2009/10/24の週の豪検索エンジンシェア、Googleが90.56％

2009/10/24の週の豪HitwiseのData Centerから。 http://www.hitwise.com/au/datacentre/main/dashboard-1706.html

検索エンジン・シェアは過去4週データ。

米Walmartが仕掛けた本のバーゲン、Amazonに勝ったか？

2009/10/27のcompeteのブログから。

http://blog.compete.com/2009/10/27/book-price-war-online-retailers-fight-for-sales/

このキャンペーンを行なって、Walmartのシェアは上がった。購入率もバーゲン本ではWalmartが勝ったようだ。

米ブロードバンド世帯の25％がデジタルフォトフレームを所持

2009/10/27のParks Associatesのニュースから。

http://newsroom.parksassociates.com/article_display.cfm?article_id=5193

にわかに信じがたいが。。。

2009/10世界のメールのスパム率は88.1％

2009/10/27のSymantecのOctober 2009 MessageLabs Intelligence Reportから。
http://www.messagelabs.com/resources/press/39331

メールに起因するウイルスは0.43％の発生率、フィッシングサイトへの誘導は0.35％とのこと。

アルコール飲料、ブログ記事数では「アサヒスーパードライ」が圧倒的

2009/10/28のニフティのリリースから。

http://www.nifty.co.jp/cs/newsrelease/detail/091027003713/1.htm

「BPIブランドランキング」は、商品ブランドに関する記述があるブログ記事を、ニフティが持つブログ分析指標「BPI-Brand（ブランド）」で分析・算出したBPIスコアの高い順にランキング化したものです。今回発表する「BPIブランドランキング」は、2009年7月から9月の3ヶ月間に投稿されたブログ記事の中から、「アルコール飲料」「ノンアルコール飲料」「国産自動車」「シャンプー」の４つの業界の商品ブランドに関する記述があるものを分析対象としています。

また、「BPIブランドランキング」のTOP20にランクインした商品ブランドについては、ニフティが持つブログ分析指標「BPI-Burst（バースト）」「BPI-Influence（インフルエンス）」でも分析し、ブログ上での「話題性」「推定閲覧数」を算出しています。これにより、ブログ上での商品ブランドの評価を総合的に見ることが可能となります。

2009/9の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比100％を超える

2009/10/29のJEITAのリリースから。
http://www.jeita.or.jp/japanese/stat/pc/2009/

2009上期の国内PC出荷、台数ベースでは対前年比92.4％も金額ベースでは76.2％。

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 [アクセス解析tips]

Web担当者Forumの2009/10/29の記事をどうぞ。

http://web-tan.forum.impressrd.jp/e/2009/10/29/6725

UnicaがInteractive Marketing OnDemandを発表

2009/10/19のUnicaの発表から。
http://www.unica.com/about/Unica_Unveils_Interactive_Marketing_OnDemand.htm

詳細はよく分からないが、web analytics, customer analytics, email marketing, web personalizationを一つのアプリケーションで実現できるものらしい。。。

サイバーエージェント、PCサイト向け広告効果検証システム「CAMP」を提供開始

2009/10/28のサイバーエージェントのリリースから。
http://www.cyberagent.co.jp/news/press/2009/1028_2.html

「広告出稿に伴う業務負荷の軽減および広告効果の最大化と広告プランニングの精度向上を図ります。特に、出稿量の増加と共にオペレーション業務が複雑化する、検索連動型広告に関連する機能を強化し、入稿時間の短縮化や効果検証から改善までの高速化を実現します。
また、インターネット広告から広告主のWebサイトへの流入数や目的ページへの到達数を、出稿媒体別に集計できるほか、再来訪による目的ページ到達数などの効果集計や、アシストによる間接効果の集計が可能です。この他にも、複数の広告会社を使用する広告主のために、広告会社別閲覧制限機能も搭載し、出稿するインターネット広告すべてを一元管理することができます。」

【機能一覧】
(1)純広告、サイトリスティング、アフィリエイト広告の効果測定
(2)直接CV（コンバージョン）、再来訪CV、アシスト効果ごとの間接効果測定
(3)CVユーザーの広告接触履歴レポート
(4)売上金額の取得
(5)広告クリックからCVに及ぶ平均リードタイム計測
(6)時間帯、曜日別、日別、週別、月別レポート
(7)一次元、二次元、三次元グラフ表示
(8)バルクアップシート対応
(9)広告効果閲覧制限機能
(10)LPO機能（※オプション機能）
(11)CV属性レポート（※オプション機能）

主要指標の定義　Ｄ．「ページ滞在時間」と「訪問滞在時間」（単位：時分秒）「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン」

滞在時間の指標として、二つ挙げておく。「ページ滞在時間」とは各ページ別の滞在時間を表すもので、「訪問滞在時間」は1 訪問全体の滞在時間を表すもの。

通常各ページの滞在時間は、該当ページと次のページの閲覧開始時間の差をもって、該当ページの閲覧時間とする。この方法だと、各「訪問」の最後の閲覧ページは次のページがないので、閲覧時間は算出できない。もちろんもっと精度の高い時間計測が可能であれば、それがどのような手法で取得しているものであるかを明示すればよいだろう。最後の閲覧ページの滞在時間の取り扱いの例としては、つぎのような場合が考えられる。

訪問滞在時間では、この不明の最後のページの閲覧時間を0 秒や1 分などと決めて計算をすることになる。

ページ滞在時間では、該当ページの滞在時間の平均値を算出するときに、この不明の最後のページの閲覧時間を0 秒や1 分などとして集計に含める場合（分母のページビュー数に1 カウントし、分子の滞在時間で0秒や1 分を加える）もあれば、母数に含めない場合（分母のページビュー数に加えず、分子にも加えない）もある。直帰率が非常に高いページの場合、0 秒として集計に含めると実態とかけ離れることになるので、最後のページに関してはページ滞在時間の集計対象から外すのが望ましい。

例：下記のケースは、あるサイトにおけるある人のページ閲覧記録だ。各ページの閲覧開始時間が次のようになっていたとする。各ページの「ページ滞在時間」と「訪問滞在時間」を下記に表す。

閲覧ページ　　　　　　　　　　　　　　閲覧開始時間　　次ページとの閲覧間隔

計測対象サイト内のページA　　　　 12：00　　　　　　　 20 分

計測対象サイト内のページB　　　　 12：20　　　　　　　 10 分

計測対象サイト内のページC　　　　 12：30　　　　　　　 15 分

計測対象サイト内のページD　　　　 12：45　　　　　　　不明

ページ滞在時間：ページA の滞在時間 20 分ページ、B の滞在時間 10 分ページ、C の滞在時間 15 分ページ、Dの滞在時間 0 秒あるいは1 分など当初決めたルール、あるいはデータなし（ページビュー数の指標では1 とカウントするが、滞在時間データの算出の分母のページビュー数に加えず、分子にも加えないということ）

訪問滞在時間：45 分（20 分+10 分+15 分）、あるいは最後のページを1 分と決めている場合は、それも加えて46 分。

滞在時間は、利用シーンと一緒に考慮すべき指標である。例えばナビゲーション目的でしか作られていないトップページの場合は、早く次のページへ誘導することが望ましく、ページ滞在時間は短いほどよいといった考え方をする。入力フォームであれば、ページ滞在時間が長いとユーザーが迷っていると考えてよいだろう。

しかし読ませるコンテンツとナビゲーションが混在しているページなどの場合は、ページ滞在時間が長い方がよいのか短い方がよいのか何とも評価できない。滞在時間の長短が評価軸として比較的明確な場合に使うのが有効だろう。

主要指標の定義　Ｃ．「ユニーク訪問者」と「ユニーク訪問者数」（単位：人）「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン」

「ユニーク訪問者」の他に「ユニークユーザー」「ユニークビジター」「ユニークブラウザ」などとも表現する。ユニークという名称がついている通り、同じ人が何回訪問しても一人とカウントする指標である。レポート対象期間の「日」「週」「月」といった集計の長さにおいて、ユニークなサイト利用者が何人いたかということを表示する。

下記で「のべ訪問者数」と「ユニーク訪問者数」がどうカウントされるかを見ていく。○がその日における1「訪問」を表示しているものとする。この他に6 月、7 月での訪問はなかったとする。

　　　　　　　　　　6/30　　　　 7/1 　　　　7/2
Ａさんの訪問　　　○ 　　　　　　○○
Ｂさんの訪問　　　　　　　　　　○
Ｃさんの訪問　　　○○ 　　　　　　　　　　　　○
Ｄさんの訪問　　　　　　　　　　○　　　　　　 ○

6 月月次の「のべ訪問者数」はこの期間の○の数に相当するので3。6 月の「ユニーク訪問者数」はＡさんとＣさんの二人なので2 となる。7 月月次の「のべ訪問者数」はこの期間の○の数に相当するので6。7 月の「ユニーク訪問者数」は4 となる。7 月1 日の日別データでは「のべ訪問者数」が4 で「ユニーク訪問者数」が3。7 月2 日の日別データでは「のべ訪問者数」が2 で「ユニーク訪問者数」が2。

「のべ訪問者数」は日別データを足し算すれば月次データと一致するが、「ユニーク訪問者数」は日別の足し上げは月次データとは一致しない。

ではこの同一人物の利用行動であるという判別はどのように行うかという点だが、各種方法があるので、詳細はツールベンダーに確認すること。いくつかの例を挙げておく。

1.クッキーによる判定ウェブサイトの利用時にクッキーを付与し、それをアクセスデータと一緒に取得することで、同じブラウザからの閲覧であるとみなす方法である。注意点としては、クッキーを拒否する設定のブラウザからのデータはカウントできない。また定期的にクッキーを削除するようなユーザーの場合は、その都度新規の別の訪問者とみなされてしまう。また同じ人が幾つものパソコンやブラウザを利用していれば、別々の訪問者とカウントされる。またブラウザによっては、新しいタブで表示した場合や新しいブラウザで表示させた場合などで、クッキーの受け渡し方が異なる場合もある。

2.IP アドレスとユーザーエージェントの組み合わせによる判定閲覧しているユーザーのIP アドレスと、ユーザーエージェント（OS とブラウザの組み合わせ）の組み合わせでユニークを区別しようという方法だ。注意点としては、企業などで同じIP アドレスから同じユーザーエージェント（企業内であればOS とブラウザのバージョンなども全く同じことが多いと考えられる）の閲覧行動が全て同一ユーザーとみなされる可能性が高くなる。またこちらも同じ人が幾つものパソコンやブラウザを利用していれば、別々の訪問者とカウントされる。

厳密には同一人物でも、ユニークデバイス（パソコン、携帯、IP テレビなど同じ人でもサイトに接続するデバイスは各種あるということ）、ユニークPC（一人で何台もパソコンは使っているということ）、ユニークブラウザ（1 台のパソコンでも複数のブラウザを使っているということ）、ユニーククッキー（一つのブラウザでも複数のクッキーが発行されているということ）というような階層がある。そこまで厳密な議論はここではしないが、計測方法や利用実態によっては、このように現実との乖離があるということを知っておくこと。会員サイトでユニークID によって同一人物の特定がより正確にできる場合でも、ID を共有しているかもしれないということを理解しておこう。

関連リンク：

主要指標の定義　Ｂ．「訪問」と「のべ訪問者数」（単位：人もしくは回）「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン」

まず「訪問」の定義をする。「訪問」とはウェブサイトの閲覧において、一連のまとまった閲覧行動を意味する。ウェブサイトの閲覧行動において、30 分を超える間隔があいたら別の利用行動、別の「訪問」と見なそうということになっている。「訪問」という言葉の他に、「ビジット」「セッション」といった名前も同じ意味合いを持つ。

30 分というのが事実上の世界標準となっているが、ツールによっては、30 分の替わりに15 分などに変更して集計することも可能である。そのサイトで「訪問」を時間間隔の視点からどう定義するかは、サイトの特性にもよるので、ツールによっては可変としているものもある。しかしその都度恣意的に変化させるのはおかしいし、比較もしにくくなるので、こうした標準からあまり動かさないのがよいだろう。

「のべ訪問者数」とは、特定期間におけるサイトへの総「訪問」回数を意味する。Ｃで解説する特定期間における同一人物の重複を省く「ユニーク訪問者数」と区別をすることが必要なので、指標名としては、「のべ訪問者数」と「ユニーク訪問者数」を第1 候補として記載した。“訪問者”（あるいは“ユーザー”“ビジター”など）というのが紛らわしい場合は、「のべ訪問回数」と表現するとよいだろう。いづれにしても、「訪問」の言葉のバリエーションに伴い、特定期間におけるサイトへの総訪問回数も様々な表現方法があるので、どの言葉で表現するのかを明示しよう。

ではこの「のべ訪問者数」は通常どのように集計するかというと、まず同一人物（どう判定するかは項目Ｃを参照）のデータごとに利用開始時間のデータを並べる。これがその人のサイトの時系列の閲覧行動と考える。次に各ページの閲覧開始時間の差が30 分を超えているかいないかをチェックし、超えていたら別の「訪問」としてカウントしていく。

例：下記のケースは、計測対象サイトにおけるある人のページ閲覧記録である。各ページの閲覧開始時間が次のようになっていたとする。ページB とC の時間間隔が30 分を超えているので、ここを境として別の訪問だとみなす。つまりこの例では「のべ訪問者数」が2 とカウントする。

閲覧ページ　　　　　　　　　　　　閲覧開始時間　　次ページとの閲覧間隔
計測対象サイト内のページA 　12：00 　　　　　　　20 分
計測対象サイト内のページB 　12：20　　　　　　　 40 分 ---30 分を超えるため、ここで区切る
計測対象サイト内のページC 　13：00　　　　　　　 10 分
計測対象サイト内のページD 　13：10　　　　　　　不明

但しツールによっては、一旦サイトの外部へ出たことがわかっている場合は、計測対象サイト内の閲覧行動が30 分以内であっても、別の「訪問」とカウントするケースもある。下記のケースでページB とC の閲覧間隔は10 分だが、ページC の参照元に外部サイトが記録されていることから一旦外部サイトへ出て行ったと想定されるので、このサイト内では別の一連の閲覧行動として区別しようという考え方だ。これも一つの考え方として間違ってはいない。

閲覧ページ　　　　　　　　　　　　閲覧開始　　時間次ページとの閲覧間隔
計測対象サイト内のページA　 12：00　　　　 20 分
計測対象サイト内のページB　 12：20　　　　 10 分
外部サイトのページを閲覧
計測対象サイト内のページC　 12：30　　　　 10 分
計測対象サイト内のページD　 12：40　　　　不明

また集計には「日」「週」「月」といった単位があるので、その境でセッションを集計上一旦切ってしまうのか、継続性を保つのかなどに関しては、ツールによって異なる。日を跨ぐ「訪問」を日別の集計ではどのように行っているのか、上記例のように一旦外部に出た時に「訪問」を繋げるのか切るのかといった繋ぎ方など、細かい点に関しては、各ツールベンダーに確認すること。

関連リンク：

主要指標の定義　Ａ．「ページビュー」と「ページビュー数」（単位：ページ）「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン」

ページビュー数をカウントするためには、何を「ページビュー」と定義するかが明示されていなければならない。一般的にページビューという場合の「ページ」は、一つのhtml ファイルを示す。つまり一つのユニークなURL で判別できるページを表す。この一つ一つのURL がどれだけ見られたかをカウントした「ページビュー数」というのを基本的な定義とする。また人によって能動的にリクエストされたものをカウントするのが望ましい。

もちろんこの原則に当てはまらないページが多くある。下記のケースを参考にしながら、それぞれの計測における「ページ」の定義を明確にすることを推奨する。

1.フレームページの構成の場合親フレームと子フレームの全てをページとしてカウントすると、ユーザーが実質的に1 ページ見ているのにも関わらず、これらを構成する全てのhtml ファイル数をカウントすることになるので注意が必要である。

2.Ajax やFlash などで作成されたページの場合ユーザー側の行動としては、クリックをして次のページを見ているような意識にも関わらず、リクエストがサーバーに飛ばないといったページの作りをしているものが多数ある。普通この場合は、その1「クリック」イベントに対して、ページビューは発生しないが、それらに1 ページビューを割り当てるという考え方は合理的である。JavaScript 型の計測をしている場合は、同様の計測コードを実装することによって、計測したい「イベント」を1 ページ相当としてカウントしてもよいだろう。

3.リダイレクトページの場合リダイレクトは広告効果の測定のため、あるいはサイトの引越しのため、外部リンクのクリック計測のためなど、様々な利用方法がある。閲覧する中身のないリダイレクトに関しては、カウントから外すことを推奨する。人によって能動的にリクエストされたものでないからだ。

その他にもURL が異なるのにコンテンツが全く同じ（セッションID や計測用のダミーパラメータが付与されているなど）ケースや、逆に同じURL なのにコンテンツが違う（post メソッドを利用している場合や、パーソナライズなどのカスタマイズがされているような場合など）ケースがある。この場合にURL 別のページビュー数をどうカウントするのかについて、明記しておくのが望ましい。また上記とはレベルが異なるが、RSS フィードを読むといったコンテンツの閲覧方法もあるが、ここでは扱わない。

関連リンク：

２．データ収集方法の明示「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン」

ウェブサイトの利用状況データは、様々な手法によって取得することができる。以下は代表的なデータ収集手法だが、どのような手法によってデータを収集したかを明らかにすることで、収集方法の特性に応じた正しい解釈を促進することになる。利用したツール名まで明記する必要はないが、最低限下記のような分類レベルで明示するのが望ましい。

Ａ．サーバーログを利用する方法

内容：ウェブサーバーの機能を使って収集されるサーバーログを利用するもの

特徴：ウェブサーバーへのリクエストが記録されるので、検索エンジンのクローラーなど、人のウェブサイトの閲覧行動以外も含めた全ての要求が記録される。そのため人の閲覧行動だけを集計したい場合は、それらのデータを除いて集計することが必要である。また戻るボタンによる閲覧など、キャッシュから読み込まれ、ウェブサーバーにリクエストがいかないクライアント側の閲覧行動は取得できない

注意：キャッシュからの読み込みデータは取得できないので、閲覧経路の正確な把握などで精度が低くなる可能性がある。また、ブラウザのユーザーエージェントを詐称するクローラーのデータが混在する可能性がある。

Ｂ．JavaScript を利用して、ブラウザ側の行動データを取得する方法

内容：JavaScript の計測タグを使って、ブラウザのデータを収集するもの

特徴：検索エンジンのクローラーなどは基本的にJavaScript を無視するため、人のブラウザによるウェブサイトの閲覧行動だけを取得することになる

注意：検索エンジンのクローラーなどの挙動を知りたい、といったニーズには応えられない。また、セキュリティその他の理由からブラウザでJavaScript の動作をオフにしているごく一部の閲覧者の行動は取得されない。

Ｃ．ウェブサイトの直前を流れるパケットデータの一部を取得する方法

内容：ウェブサーバーを出入りするパケットデータの一部を利用するもの

特徴：サーバーログと同様、サーバー側でのデータ取得に特有の特徴に加え、サーバーログでは記録されない、post メソッドによるリクエスト情報の収集も可能

注意：キャッシュからの読み込みデータは取得できないので、閲覧経路の正確な把握などで精度が低くなる可能性がある

Ｄ．外部サービスのデータを使う場合上記ＡからＣまでとは区分のレベルが違うが、レンタルサーバーやブログサービスなどでサービス提供側から提供される数値が、上記などのどの手法によって取得されたデータなのか、自分のアクセスを含むものなのか排除されるものなのかなどについて明示するのが望ましい。

これ以外のデータ収集方法もある。その場合も上記のように、それはどのような方法なのかということ、それに伴ってデータを読む場合に気をつけなければいけない特徴や注意ということも明らかにすることが望ましい。

ウェブサイトのアクセスデータは、同じサイトのデータでも別の手法を使えば違う数字が出てくる。つまり大事なことは、どの数字が正しいということではなく、それぞれの特性が違うので、それを理解して使うということ。また取得可能なデータの精度も100％確実なものはない。しかしだからこそ、どういう方法で取得したデータなのかということを知り、そのデータの特性を理解して、その範囲の中で活用することが必要になる。例えば瞬間の絶対値を見るのではなくトレンドで数字を追うといった視点である。

関連リンク：

1.データ収集方法と集計方法、定義の重要性「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン」

アクセス解析に用いられるウェブサイトの利用データは、メディア・リサーチ・データの一つである。

リサーチ・データは、出てきた結果を正しく読むために、通常調査対象を選ぶサンプリング手法や質問文と回答の選択肢などの質問内容、サンプル数と回答者数や回収率、そして集計方法を明らかにする。程度の差はあれ、まともな調査であれば、調査結果の数字を公表する際に、最低限の調査手法などの情報を付けることが一般的だ。

アクセス解析も上記と同様のことが必要である。それではアクセス解析のケースでは、何を最低限明らかにしなければならないのだろうか。まず次のことを明確にしないとデータを正しく利用できない。

Ａ．データ収集方法の明示

これは何をどう収集しているのかということである。どういうデータをどのような仕組みによって取得しているかという方法を明らかにする必要がある。なぜならデータ収集方法が違えば、それだけで同じサイトでも違う数字が出てくるからだ。

Ｂ．集計方法の明示

同じ指標でもツールによって集計方法が違うこともありうる。どれが正しいということではなく、どのようなバリエーションがあるのか、それはどういう計算式によって算出されているのかを明示する必要がある。

Ｃ．使う言葉の意味の明示

同じ言葉でも違う意味で使っているケースもあるし、同じ意味なのに違う言葉を使っている場合もある。どれが正しいということではなく、どのようなバリエーションがあるのか、それはどういう意味なのかといったこと明示する必要がある。この三つを明示することにより、サービス提供側の最低品質保証のレベルの確保、そして利用者側の最低限の理解の確保が可能になる。

関連リンク：

2009/10/28

アクセス解析の集計と用語定義ガイドラインを発表

アクセス解析イニシアチブのリリースから。
http://a2i.jp/topics/news/2239

アクセス解析イニシアチブは、本日「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン（第1版）」を発表します。

【背景】
近年日本でもウェブマーケティングが浸透し、多くの企業から、自社のホームページやウェブサイトについて、アクセス解析に関するデータが発表されるようになりました。しかし、「ページビュー」や「ユニークユーザー」など、アクセス解析の基本的な用語に関し、各社各様の定義あるいは指標名が利用されているため、読者やユーザーの理解を阻害し正確な判断がしにくい状況となっています。
この用語定義や指標名の統一が、国内でアクセス解析そのものの認知や理解の向上に不可欠であることから、今回「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン（第1版）」を発表しました。
「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン（第1版）」のPDF版は、下記のURLからどなたでもダウンロードできます。

[ ダウンロードURL ]　http://a2i.jp/download/9/
[ ファイル名　]　a2i_KPIstandardver1.pdf
[ ファイルサイズ ] 26KB

【目的】
「アクセス解析の集計と用語定義ガイドライン（第1版）」を作成した狙いは、用語、用語の定義、集計方法の定義などに関し、ユーザー同士、ユーザーとツールベンダー、ユーザーとコンサルタントが共通の認識のもとで話せる環境作りを推進します。また当該ガイドラインにより、多くのパブリックコメントを集めることを目的としています。今回発表の第1版では、基本指標である「ページビュー（数）」「訪問（のべ訪問者数）」「ユニーク訪問者（数）」「ページ滞在時間（訪問滞在時間）」の４つと「データ収集方法の明示」のガイドラインに関して記載しています。

【将来】
本ガイドラインの適用範囲は適宜拡げていく予定ですが、当初はパソコンのブラウザからのウェブサイト利用に限定しています。尚、今回はウェブマーケティングに役立つ用語を中心に掲載し、広告効果測定ツールによる広告の計測、ウェブサーバーのシステム負荷の監視などの指標は対象外としています。

今回標準化の取りまとめを行なった、アクセス解析イニシアチブ標準化分科会リーダーの衣袋宏美氏（株式会社クロス・フュージョン代表取締役）は、次のように述べています。
「本ガイドラインはアクセス解析イニシアチブが、業界を取りまとめて方向性を提示し意思決定をしたものではありません。業界関係者が共通認識で話ができるような標準化されたデータを利用するためのガイドとして頂ければと考えています。本ガイドラインに（第1版）とついていますように、今回、パブリックコメントを募集し、今後の改訂を進めていくためのドキュメントで、あくまでスタート段階です。業界関係者の積極的かつ建設的な意見のフィードバックを期待しています。アクセス解析ツール提供側にとっては、このガイドラインを参考にして、何を開示することが、利用者側の便宜を図ることになるのかの一助として頂き、利用者側もこのガイドラインを参考にして、どのように指標を活用すべきかを学ぶきっかけにして欲しいと思います。」

■この件に関するお問い合わせ先、パブリックコメントのフィードバック先
【法人名】　　アクセス解析イニシアチブLLC
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関連リンク：

2009/10/27

動画サイト月間1人当たり178動画もみている（独2009/8）

2009/10/26のcomScoreのリリースから。

http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2009/10/36_Million_German_Internet_Users_Viewed_More_Than_6_Billion_Videos_Online_in_August_2009

Google Sitesのシェアは視聴回数ベースで43.3％を占める。

Yahoo!動画と統合した新生「GyaO！」の利用者数がニコニコ動画を上回る

2009/10/27のネットレイティングスのリリースから。

http://csp.netratings.co.jp/nnr/PDF/Newsrelease10272009_J.pdf

GyaO!、YouTube、ニコニコ動画の利用者一人あたりの平均訪問回数や平均利用時間を見ると、YouTube、ニコニコ動画に比べて、GyaO!は平均訪問回数が少なく、平均利用時間が短くなっています。著作権処理済みの動画のみを配信しているGyaO!と、ユーザーからの投稿も受け付けているYouTube、ニコニコ動画のような動画共有サイトでは、サイトへのロイヤリティに大きな違いが表れています。

各サイトの利用者構成を見ると、性別ではサイト間に大きな違いは見られませんでした。一方、年代別では、GyaO!の20 歳未満、20 代といった若い利用者の割合が、YouTube、ニコニコ動画に比べて低くなっていました。

不況にもかかわらず、米大企業の94％がオンラインのコミュニケーションに投資を続ける

2009/10/7のDeloitteのリリースから。
http://www.deloitte.com/view/en_US/us/Industries/Technology/press-release/27a173cf11924210VgnVCM100000ba42f00aRCRD.htm

Fortune100を含む400社以上の企業からの回答を得た2009 Tribalization of Business Surveyの結果。

過去最悪の2009年から2010年は世界のIT支出が3.3%増加へ

2009/10/26のガートナージャパンのリリースから。
http://www.gartner.co.jp/press/html/pr20091026-01.html

2009年の全世界におけるIT支出が前年比5.2%減と予測される中、ガートナーは、IT業界が過去最悪の状況を抜け出しつつあるとの見解を示しました。2010年のIT支出は3.3%増の合計3兆3,000億ドルとなることが見込まれ、IT業界は成長局面に転じるでしょう。
シニア・バイスプレジデント兼リサーチ部門の最高責任者であるピーター・ソンダーガードは次のように述べています。「2010年にIT業界は成長局面に戻りますが、2012年までは2008年の売上レベルに戻ることはないでしょう。2010年は、企業のコスト、リスクと成長について、バランス良くかじ取りをしなくてはならない年です。50%以上の企業は依然として、IT予算は前年比フラットか減少し、2011年になって初めて徐々に回復に転じることになるでしょう」

Google.comの月間利用者数、1億4700万人（米2009/9）

2009/10/21のcompeteのリリースから。

http://www.competeinc.com/news_events/pressReleases/243/

米ネット視聴率会社のCompeteが2009/9のインターネット視聴率上位を発表。月間利用者数トップはGoogle.comで対前年同月比11％増。Yahoo.comが同6％増の1億3700万人。3位のFacebookは倍増の1億2500万人となった。

9月の急上昇サイトとしては、フットボール関係やテレビ番組系など。

2009/10/26

英ディスプレイ広告の25％はSNSに出稿されている

2009/10/26のcomScoreのリリースから。

http://www.comscore.com/Press_Events/Press_Releases/2009/10/Social_Networking_Sites_Account_for_More_than_25_Percent_of_U.K._Online_Display_Ad_Impressions_According_to_comScore_Ad_Metrix
SNSは若者が多いが、それでも44歳までには普通にリーチするようだ。

2009/10/25

新版アクセス解析の教科書を読み終わった

古典的名著の「アクセス解析の教科書」が新版となって戻ってきた。
献本して頂いたので、改めてじっくり読ませていただいた。

構成は、原書を大幅に変更することはせずに、概ね原書と同じになっている。
・アクセス解析は何のために必要なのか？
・アクセスログを読むための基礎知識
・目的別アクセスログの読み方・活かし方
・アクセスログ解析ソフトとサービスの選び方／使い方
の4章で成り立っている。ほぼ項目数も同じだが、新版では幾つか新しい項目も立っている。ただ最後の4章で紹介されているソフトは、時代も変わり、紹介されているツールが大幅に入れ替わっている。

サーバーログが中心であることやそれをそのままエクセルで分析するというのは古い感じはあるが、基本的にどのようなことがわかるのかということや、それをどのように活かすのかという視点は、5年経った今でも全く腐っていない。やはりまずはお勧めしたい基本の教科書であることには変わりはない。

今回何と言ってもCD-ROM付きというのが、よかった。あの物静かな語りが約50分収録されているので、こちらも是非ご覧頂きたい。アクセス解析で陥りがちなワナベスト10が収録されている。
・ページビューだけみている
・トップ10ページユーしかみていない
・母数が少ないものに関心がいかない
・コンバージョンが少ないとフォームが悪いと思ってしまう
・直帰率に気づかなければいけない
・すぐ帰らない人はたくさん見ている
・どうでもよい人ばかり集客している
・コンバージョンを増やすための動機をさぐる
・アクセス解析は差分で見よ
・ウェブマスターは日記をつけよ
この10個、それぞれ数分ずつ解説している。

私の本もついでに宣伝しておきます。スイマセン。