データの取得・統合・可視化・分析で顧客の理解や体験を改善。詳しくは「About」をご参照ください。

Brightcove動画の顧客視聴体験を「行動経緯」として理解するための実装方法:GTM編

Brightcove動画の顧客視聴体験を「行動経緯」として理解するための実装方法:GTM編

企業で採用されることが多いBrightcove動画。動画ごとの再生回数や完了はBrightcoveの管理画面で確認できますが、Analyticsのサイト内行動データと統合すると、顧客体験をもっと線で理解できるようになります。 * どのキャンペーンからの訪問者がコンテンツや動画の消費につながるか? * 動画の閲覧体験はサイトへの定着に寄与するか? * ニーズや意識を広げる系の動画によって、興味関心や検討対象の商品ジャンルは広がるのか? YouTubeと違って、Brightcoveの動画をAnalyticsで計測する方法については日本語の情報が少なく、公式サイトのドキュメントも自動翻訳のようで、わかりにくいという状況です。過去10年間、数年おきに何度も実装する機会があり、毎回調べ直しているので、メモを残しておきます。 前提となるBrightcoveの実装方法 Brightcoveの動画が以下のように埋め込まれているとします。 <video class="video-js" data-account="yyyyyyyyy" data-player="zzzzzzzz
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クリック分析に便利な「Activity Map」とは

クリック分析に便利な「Activity Map」とは

「Activity Map」は、Adobe Analyticsが計測したページのリンク毎のクリック回数をブラウザ画面上でわかりやすく確認できる機能で、2016年4月にリリースされました。SiteCatalyst時代の「Click Map」の進化版です。これまではAppMeasurement方式での計測にのみ対応していましたが、2023年3月には最新の実装方式であるWeb SDKでの対応が発表されました。日本では人気の機能なので、最新の実装方法への対応は嬉しいニュースですが、まだ若干不具合があります。 Activity Mapでできること * 同一ページ内のリンクを自動で判別:通常のクリック計測では、同一ページ上に同じリンク先のリンクが複数あると区別ができませんが、アクティビティマップでは、リンクテキストやALT、id属性などを組み合わせて個別リンクを識別できます。 * セグメントが適用可能:コンバージョンした人など、定義済みのセグメントを適用してデータ(クリック回数)を絞り込めます。 * リアルタイムデータを表示可能:「Liveモード」に切り替えると、当日の直近データを確認
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生データを配信するData Feeds
Adobe Analytics

生データを配信するData Feeds

生ログを定期または一度のみ配信する機能。GA4でのBigQuery連携に相当しますが、BigQueryにエクスポートされるGA4データはある程度前処理されているのに対し、AAのData Feedsは収集された無加工の生データに近いので、利用するための前処理が必要になります。このヒット単位の未加工データはTSV(タブ区切りテキスト)形式で入手し、別のシステム(データマートやBI)で再利用できます。 以前はカスタマーケアへ設定を依頼する必要がありましたが、高まるニーズを受けて、2017年からは管理者が自身で設定を変更できるようになりました。 Analytics データフィードの概要 | Adobe AnalyticsWeb サイトやモバイルアプリケーションから収集されたり、Web サービス API またはデータソースを使用してアップロードされたりしたデータの処理されてアドビの Data Warehouse でに格納されます。この生のクリックストリームデータは、Adobe Analytics で使用されるデータセットとして形成されています。Experience League ログイン
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サーバー側でデータを加工できるProcessing Rules
Adobe Analytics

サーバー側でデータを加工できるProcessing Rules

タグマネージャーやJavaScriptによってブラウザから送信されたデータをAdobeサーバー側で記録する前に処理できる機能です。 特徴 * 条件を指定し、変数値のセットやコピー、イベントのセットが可能 * 条件の指定や変数の操作はヒット単位 * コンテクスト変数はProcessing Rulesで変数にマッピングしないとデータとして記録されない * VISTA rulesやMarketing Channelよりも先に処理される * 設定内容をルールごと他のレポートスイートへコピーできる できないこと * ヒット自体の削除(全く記録しない)は不可 * RSIDは変更できない * 操作できないデータがある:product変数、モバイル系変数、分類、リンクタイプ、ヒットタイプ 処理ルールの概要 | Adobe Analytics処理ルールはデータ収集をシンプル化し、レポーティングに送信されるコンテンツを管理します。Experience League ログイン 留意点 実装を変更することなくサーバー側で手軽に処理できるのは便利ですが、ブラウザから送信される
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Adobe Analyticsの訪問者のセグメント機能
Adobe Analytics

Adobe Analyticsの訪問者のセグメント機能

ウェブサイトには様々な訪問者が訪れます。初めて訪問する方もいれば、何度も来てくれるリピーターもいます。特定の商品を探している人もいれば偶然来ただけ、という方もいます。 PCで見ている人もいればスマートフォンやタブレットで見ている人もいるかもしれません。また、当然ですがそれぞれの訪問者が求めていることも様々です。 自分たちのウェブサイトを、訪問者が求めているように最適化し、ファンになってもらえるような改善をしたいと思いませんか? このような時、Adobe Analyticsのセグメンテーション機能は非常に便利です。 セグメンテーション機能は、訪問者を特定の条件で分類し、訪問者の行動パターンに準じた分析を提供することができる機能です。 新規とリピーター、性別、年代別、使用しているデバイス別、過去の行動パターン別、など様々なセグメンテーションが可能です。 このように訪問者を分類し、絞り込むことを「セグメント」といいます。 それぞれの訪問者が求めているものを知り、ウェブサイトを最適化し、訪問者の満足や喜びにつなげていきましょう。 Adobe Analyticsのセグメンテーション機能は大
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Adobe Analyticsの計算指標を使いこなそう
Adobe Analytics

Adobe Analyticsの計算指標を使いこなそう

Adobe Analyticsならではの分析に便利な機能が「計算指標」です。集計された指標(数値)をそのままレポート画面に表示するのではなく、絞り込みや計算、加工などの処理をしてから表示できるので、以下のような時に役に立ちます。 1. 表計算の代用(複数の列の合算や割り算など) 2. 配分方法(アトリビューション)の変更 3. 人を軸としたデータの絞り込み 以前は、こういった集計をする場合は、タグマネージャー上で複雑なJavaScriptコードを書いて実装したり、Adobe Analyticsの標準的なレポート機能を使うのを諦めてデータをダウンロードし、BIやデータベースで集計・可視化する必要がありました。今では、Adobe Analyticsのワークスペース上で、こういった処理を簡単に実現できるようになりました。 代表的な活用方法を3つご紹介します。 (1)表計算の代用 複数の指標を合算や割り算などの四則演算や関数を用いて計算し、その結果を表示できます。エクセルにデータをコピーして計算させる必要がなくなり、ワークスペースだけでレポートが完結するので、便利です。 計
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AAで便利なeVar:Propとの違いとは
Adobe Analytics

AAで便利なeVar:Propとの違いとは

eVarはAdobe Analyticsならではの有益な機能なので、上手に使いこなしましょう。取得した値を訪問者単位で柔軟に保持できるので、人単位の長期的な変化や効果を把握するのに役立ちます。 例えばウェブサイト上で色違いのバナーを出し分けていたとします。コンバージョンに影響を与えたバナーは何色のバナーでしょうか。 また、訪問者がウェブサイト内でキーワード検索をした場合、どのキーワードがコンバージョンに影響を与えたのでしょうか。 このように、コンバージョンに影響を与えた要因を調査する際にeVarを活用するのが伝統的な活用方法です。 顧客体験(CX)の把握や最適化が重要になった昨今では、訪問者の属性や行動履歴を長期的に保持させ、分析やターゲティングに活用する、という方法も増えてきました。 Conversion Variables (eVar) | Adobe AnalyticsThe Custom Insight Conversion Variable (or eVar) is placed in the Adobe code on selected web pages of yo
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滞在時間を表す5種類の指標
Adobe Analytics

滞在時間を表す5種類の指標

「滞在時間」はWeb解析では一般的な用語で、ユーザがウェブサイトのページを開いていた時間のことを指します。 ページディメンションでレポートを作る際に使われることが多く、「滞在時間」が長いほどそのページのコンテンツに興味を持っていると考えられます。 ただし、「滞在時間」という日本語が示す挙動とは多少異なりますのでご注意ください。 ページでの滞在時間 | Adobe Analytics訪問者がページに滞在した時間。Experience League ログイン 滞在時間の計算方法 Adobe Analyticsでは「滞在時間」は「タイムスタンプ」の差分で算出されます。 「タイムスタンプ」とは自動的に記録される時刻のことで、ページの閲覧を開始したタイミングで記録されます。 例えば訪問者がページAを閲覧開始した場合、閲覧開始した時刻が記録されます。次にページBの閲覧を開始した際にBページの閲覧開始時刻が記録されます。 この、連続した2ページで記録された時刻の差分を「滞在時間」として算出します。 この例では、ページAやページBの滞在時間は以下のように計算されます。 「ページAの滞在時間
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ページ(pageName)はURLとは限らない
Adobe Analytics

ページ(pageName)はURLとは限らない

Webのアナリティクスにおいて最も基本的なディメンションです。以前はURLごとに読み込まれるHTMLページの内容が「ページ」とされていましたが、今ではサーバーからの読み込みを伴わずコンテンツが切り替わるアプリケーションのようなサイト(RIAやSPA)が増えました。また、ページ上のボタンや外部サイトへのリンクがクリックされた時に仮想的にページが読み込まれた、として扱うこともあり、「ページ」の考え方は多様化してきました。 ページ | Adobe Analyticsページの名前。Experience League ログイン ページディメンションを使ったレポートの作り方 ワークスペースで空のプロジェクトを作成し、フリーフォームテーブルを選択して、左のパネルから「ページ」をドラック&ドロップします。ここに「ページビュー」や「ユニーク訪問者」「入口」といった必要な指標をドラック&ドロップすれば、ページに関するレポートを簡単に作成できます。‌‌ どの単位で「ページ」を収集し、レポート上でどう表示するかは、設計と設定が必要です。 pageName変数 「ページ」ディメンションは、内部的
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出口は指標とディメンションが自動生成される
Adobe Analytics

出口は指標とディメンションが自動生成される

「出口」は、指標とディメンションの両方が存在します。定義を理解して使いこなしましょう。 指標としての「出口」 指標としての「出口」は、その該当するディメンションにおいて計測された値のうち、訪問中の最後に計測された値に対して割り当てられます。下の図では、赤字の項目が訪問における最後の値であり、その項目に対して「出口」指標がカウントされます。 ディメンションが「ページ」の場合、訪問において最後に記録された「C」の値に出口の指標がカウントされます。 ディメンションが「サイトセクション」の場合は、訪問で最後に記録された「詳細」の値に出口の指標がカウントされます。 「出口」としてカウントされるのは、必ずしも訪問における最後のヒットの値とは限りません。 上の例ではProp1の「赤い靴」やProp2の「バナー黄」は訪問の最後のヒットではありませんが、この訪問中に記録された各変数(prop1やprop2)の最後の値なので「出口」になります。 出口 | Adobe Analytics訪問の最後の値のインスタンス。Experience League ログイン 「出口」は、訪問ベースの指標
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地味に役立つリロード回数
Adobe Analytics

地味に役立つリロード回数

Adobe Analyticsでは、ウェブブラウザで表示中のWebページを読み込み直して画面表示を更新したときに「リロード回数」の指標がカウントされます。 ウェブブラウザのメニューやボタンを選択・クリックする場合やキーボードの「F5(最新の情報に更新)」キーを押してリロードすることが可能です。 訪問者がリロードするケース 訪問者がウェブサイトをリロードするパターンとしては以下が考えられます。 ケース1 ウェブページを最新の状態にしたい場合 ウェブブラウザには、一度閲覧したページをパソコン上に保存し、次に開く際のスピードを早くするキャッシュ(Cache)という仕組みがあります。 この仕組みのために、今見ているページが実際のページより古いということが起こり得ます。 訪問者は、確実に最新のページを見るためにリロードを行うことがあります。 ケース2 ウェブページがうまく表示されない場合 ウェブページが途中まで読み込まれてフリーズした場合や、ページが読み込まれたのに動画などコンテンツがうまく動かない場合、リロードすることで状況が改善されると考えた場合にリロードを行うことがあり
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入口は指標とディメンションが自動生成される
Adobe Analytics

入口は指標とディメンションが自動生成される

「入口」は、ディメンションとしての「入口」と、指標としての「入口」があります。混乱しないように使い分けましょう。 指標としての「入口」 「入口」という指標は、訪問における最初の値に割り当てられます。上の図では赤字が訪問における最初の値なので、「入口」指標がカウントされます。 ディメンションが「ページ(pageName)」の場合は、訪問で最初に記録された「A」のページに入口の指標が割り当てられます。 ディメンションが「サイトセクション」の場合は、訪問で最初に記録された値である「TOP」が入口となります。 「入口」としてカウントされるのは必ずしも最初のヒットの値とは限りません。 上の例ではprop2の「バナー青」は訪問の最初のヒットではありませんが、この訪問中にprop2に記録された最初の値なので「入口」になります。 つまり、ディメンションごとに、訪問中に最初にセットされた値に対して「入口」の指標が割り当てられます。 入口 | Adobe Analytics訪問の最初の値のインスタンス。Experience League ログイン 大量に自動生成される入口ディメンション
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レポートスイート(RSID)とは
Adobe Analytics

レポートスイート(RSID)とは

Adobe Analyticsの「レポートスイート」は、データを収集し活用するためのデータの「貯蔵庫」のようなものです。一つのアナリティクス契約(アカウント)において複数のレポートスイートを作成して、それぞれ独立した異なるデータを格納することができます。GA4における「プロパティ」、UAにおける「ビュー」に相当します。 レポートスイートの考え方 レポートスイートの構成は設定次第です。例えば、どこまでを「一つのレポートスイート」に含めるかは、実は難しい問題です。 一つのサイトを計測することもあれば、複数のサイトをまとめて計測することもあるので、サイトの単位とは必ずしも一致しません。 Cookieを保持できないなどの理由で訪問(セッション)が分断されるヒットを同一レポートスイートで混在させると、訪問者や訪問回数などの指標が水増しされてしまうので、 ユーザーや訪問の動きを追いたい範囲で、かつ訪問がつながるヒットを含めると良いでしょう。(異なるブラウザ間でも同じ訪問者を識別させる前提であれば、ユーザーIDの指定やクロスドメイントラッキングの実装が必要です) レポートスイートを分けた
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ページビュー数がカウントされる条件
Adobe Analytics

ページビュー数がカウントされる条件

「ページビュー」とは、ウェブサイトのページ表示を意味する昔からある業界用語です。その回数を表す指標をAdobe Analyticsでは「ページビュー数」(Page Views、略してPV)と呼びます。 ページ内に挿入されている画像などの外部ファイルの数や、ブラウザやProxyサーバーによるキャッシュ効果には影響されず、ページを1画面開けばページビュー数がカウントされます。 ウェブブラウザ上でページが表示されるときに各ページに挿入されたJavaScriptのコードが読み込まれて実行され、タグマネージャーを導入している場合は各種のルール(タグ)が実行され、データが送信された際にページビュー数がカウントされます。 ページビューがカウントされるパターン 1 ページが読み込まれた場合 ウェブサイト内のリンクをクリックしてページを遷移するたびにページ内のコードが読み込まれ、データが送信されます。 2 ページがリロードされた場合 訪問者がリロードボタンやF5ボタンなどでページを再読み込みした場合も、挿入されているコードが再度読み込まれて実行され、データが送信されてページビュー数が
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Adobe Analyticsの直帰とバウンスの謎
Adobe Analytics

Adobe Analyticsの直帰とバウンスの謎

シンプルなはずの「直帰」は、Googleアナリティクスでは「直帰」で統一されていますが、Adobe Analyticsの場合は複雑で、「バウンス」と「直帰」と「単一アクセス」の3種類に分かれています。 GAなどで一般的な「直帰」の定義 まず、Webの分析においてよく使われる「直帰」に関して明確にしておきましょう。 あるサイトに訪問した際、最初の入口となったページ(ランディングページ)から他のページへ遷移せずにサイトから離れ、そのまま訪問(セッション)が切れることを、Web解析では一般的に「直帰」と表現します。「1ページしか閲覧しないで去ってしまった」という意味です。 例えば、以下のような状況で「直帰」が発生します。 * 他のWebサイトから来訪した訪問者がページを閲覧し、画面をそのままにして30分以上経過した * 広告からサイトの利用を開始したが、ブラウザを閉じて30分以上経過したために訪問が終了した * 開きっぱなしにしていたタブをクリックしてリンクをクリックしたが、またタブを移動して放置した 「直帰数」を数値としてそのまま使うことは稀で、全体の訪問回数のうち、直
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Adobe Analyticsのユニーク訪問者の定義
Adobe Analytics

Adobe Analyticsのユニーク訪問者の定義

「ユニーク訪問者数」はサイトを閲覧した人数を表す指標です。 日本では「ユニークユーザー数」、略して「UU」と呼ばれることもありますが、Adobe Analyticsではビジネス視点の用語が好まれるため、「User」(ユーザー)ではなく「Visitor」(訪問者)という用語が使われてきました。 「ユニーク」(重複していない)という言葉が示すとおり、「ユニーク訪問者」は重複をカウントしません。 つまり、期間内に同一訪問者がウェブサイトに来訪した場合は、何度来訪しても「1人」としてカウントします。 英語では「Unique Visitors」と表記されます。一時は「実訪問者数」と表示されていたこともありましたが、意味が通じない誤訳だったので、「ユニーク訪問者数」へと改名されました。 ワークスペースで集計する場合 以前のSiteCatalyst時代から残っている(2024年には廃止予定)「レポート」機能では、「日別ユニーク訪問者」「週別ユニーク訪問者」「月別ユニーク訪問者」などと、ユニークを判定する期間が異なる指標が用意されていました。 今後の分析の中心となる「ワークスペース」では、
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GAのセッションと微妙に異なるAAの訪問回数
Adobe Analytics

GAのセッションと微妙に異なるAAの訪問回数

訪問者がサイトの閲覧を開始してから閲覧を終えるまでの一連の行動が「訪問」です。Googleアナリティクスでは「セッション」と呼ばれますが、Adobe Analyticsでは、技術的な用語よりもビジネス視点の用語が好まれるため、「訪問」と呼ばれます。英語では「Visit」に相当します。 「訪問回数」は、訪問の回数を表す指標です。英語では「Visits」と複数形の名詞になります。 「訪問回数」の集計ロジック 1回の訪問で何ページを閲覧しても1訪問としてカウントされます。 Adobe Analyticsでは、ページ閲覧やリンク計測などのデータが30分以内に送信された場合に同じ訪問が継続しているとみなされ、 30分間を過ぎた次の閲覧やクリックは、新しい訪問としてカウントされます。 従って、次のようなアクションをしても、30分以内であれば新しい訪問は開始されません。 * タブを閉じた後にまたタブを開き、サイトに再度アクセス * ブラウザを閉じてまた開く * コンピュータを再起動し、30分以内にブラウザのタブが復活する * 別のタブを開いて複数のページを同時に表示する ※訪
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Adobe Analyticsの発生件数とインスタンスとは
Adobe Analytics

Adobe Analyticsの発生件数とインスタンスとは

Adobe Analyticsにおける「インスタンス」は、変数(ディメンション)に特定の値がセットされた回数を意味する指標です。 「発生件数」は英語ではOccurrencesと表記され、eVarのように後続のヒットで明示的に値がセットされなくてもサーバー側で値が持続する場合もカウントされる点が「インスタンス」と異なります。 訪問者がウェブサイトにアクセスし、ページが読み込まれたりリンクをクリックすると、変数(ディメンション)に値がセットされたデータ(HTTPリクエスト)がAdobe Analyticsサーバに送信されます。 その結果、Adobe Analyticsサーバー側で変数に値が記録される回数が「インスタンス」と「発生件数」です。 「発生件数」は、変数(ディメンション)毎にカウントされる指標です。例えばページを閲覧してもProp1に値がセットされなかった場合は、ページの発生件数は増えますが、Prop1の発生件数は増えません。 「発生件数」と「ページビュー数」の違い 「発生件数」と「ページビュー数」はどちらも回数を数える単位なので混同しがちです。ここでしっかりと理解して
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貢献度がわかりやすいパーティシペーション指標とは?
Adobe Analytics

貢献度がわかりやすいパーティシペーション指標とは?

Adobe Analyticsのパーティシペーション指標とは パーティシペーションは、コンバージョンを割り当てる(配分する)方法を決めるアトリビューションの一種です。コンバージョンの値(購入金額やお問合せ回数など)をコンバージョン前に発生した全ての項目に100%ずつ全配分します。 コンバージョンに貢献したページやキャンペーンなど、貢献度を測る際に便利な指標です。 パーティシペーションならこうなる 例えば、以下のように3ページ経由してコンバージョン1件/300円を購入したとします。この場合、ページAもBもCも、それぞれが訪問者の気持ちを高めることに貢献し、相乗効果として購入というアクションに至った、という考え方ができます。 この考え方に基づいて、コンバージョンをディメンション(ページや流入チャネル)に割り当てる方式がパーティシペーションです。1件300円を、そのまま割ることなく、ページAとBとCへ割り当てます。 ところが、一般的には線形モデルでコンバージョンが割り当てられることが多く、その場合はコンバージョン件数や金額が等分された値で配分されます。上の例では、各ページに件数
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メディアサイトに強いCMS「Ghost」のコンテンツ入力が快適すぎる
CMS

メディアサイトに強いCMS「Ghost」のコンテンツ入力が快適すぎる

Ghost.orgでサイトを作ったので、早速記事を書いてみます。情報の構造を保ったまま自由かつ快適に書けるので、コンテンツを長期的に貯めていくメディアサイト(や技術ブログ)に最適でした。 人気上昇中のヘッドレスCMS「Ghost」を導入してみたもうnote不要!? ヘッドレスCMS「Ghost」のホスティング「Ghost.org」なら会員制コンテンツサイトをサクッと作れます。その登録方法を紹介。カスタマーアナリティクス研究所Makoto Shimizu プレビューしながら書ける 味気ない入力画面とプレビューを行ったり来たりは不要、最終的な見え方に近いプレビュー画面の上で直接編集できるのが快適です。 方法1:リッチエディタで後から整える 最初にテキストで書いたり原稿を貼り付けてから、見出しやスタイル、引用、リンクを指定できます。 方法2:書きながら指定する 原稿を別で書くのではなく、最初からGhostの投稿画面で書く場合は、書きながらキーボードから手を離さずに見出しやスタイルを設定できるのでスムーズです。 プログラムのコードもフォーマットしてくれます。 var a
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