完党な癜痎のガむドGoogleアナリティクス入門

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あなたが初心者で、ニュヌス出版、䌚瀟のブログ、たたはその他のコンテンツプロゞェクトを行っおいる堎合、Googleアナリティクスで䜕をマスタヌすべきかを教えおくれたす。





ブログやテヌマメディアの所有者が芖聎者を知らないためにお金を倱うこずがよくありたす。 デヌタを分析せずにメディアを䜜成するこずは、目を閉じお車を運転するようなものです。



Googleアナリティクスを䜿甚するず、蚪問者が誰であるか、サむトでの行動、蚪問者が奜む出版物を把握できたす。 これを知っお、メディアは読者をよりよく匕き付け、より倚くの収入を埗たす。



線集ポリシヌを調敎しお、トラフィックを増やし、芖聎者の関心を高めたす。



分析の基本



Googleアナリティクスでデヌタを分析するには、取埗できるデヌタずレポヌトの䜜成方法を理解する必芁がありたす。



リヌチ、゚ンゲヌゞメント、ロむダルティ



メディアブランドの匷みは、芖聎者のリヌチ、゚ンゲヌゞメント、忠誠心です。

Googleアナリティクスは次の枬定に圹立ちたす。





レポヌトの䜜成方法パラメヌタヌずむンゞケヌタヌ



各Googleアナリティクスレポヌトは、ディメンションず指暙から䜜成されたす。 パラメヌタは、倀郜垂、出版物名、ナヌザヌが入力したデバむスなどです。指暙-定量的倀蚪問者数、新芏蚪問者の割合、写真のクリック数など。



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GAでレポヌトを䜜成する方法



たずえば、゜ヌシャルネットワヌクからの蚪問者に関するレポヌトを蚭定したす。 レポヌトでは、最も重芁なもののみを残しおいたす。



1. Googleアナリティクスアカりントにログむンしお[レポヌト]タブを開き、[レポヌトの远加]をクリックしたす。



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2.レポヌトに名前を付けお、「分析」゚クスプロヌラヌのタむプを遞択したす。



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3.スクリヌンショットのむンゞケヌタヌのグルヌプをレポヌトに远加したす。



-ナヌザヌ

-ナヌザヌごずのセッション

-ペヌゞ/セッション

-セッションごずのチェヌン倀



[パラメヌタ分析]フィヌルドに、次を远加したす。



-゜ヌシャルネットワヌク→郜垂



写真のように、次のようになりたす。



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4. Googleアナリティクスが刀断できなかった゜ヌシャルネットワヌクからのトラフィックをレポヌトから陀倖したす。 このため、フィルタヌを䟋倖に蚭定したす。



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5.完了し、保存しお、この皮類のレポヌトを取埗したす。 特別なレポヌトは、Googleアナリティクスの[蚭定]セクションにあり、䜜成された堎所にありたす。



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6.゜ヌシャルネットワヌクの1぀をクリックするず、遞択した゜ヌシャルネットワヌクの人々がどの郜垂から来おいるかがわかりたす。



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これで、どの゜ヌシャルネットワヌクからどのトラフィックが私たちに来るかを確認できたす。 VkontakteたたはFacebookをより倚く䜿甚しおいる郜垂、゜ヌシャルネットワヌクからより倚くのペヌゞを閲芧しおいる蚪問者、サむトで費やす時間ず時間を枛らしおいる蚪問者。



指瀺に埓っお他の特別なパラメヌタヌを蚭定したす。



既補のレポヌトを接続する



スクロヌルずペヌゞ時間



Doscrolls-ペヌゞを最埌たたは途䞭たで芋たナヌザヌの数。



深いスクロヌルは、蚘事が泚意深く読たれたこずを意味したせん。 むンタヌネットナヌザヌはペヌゞをスクロヌルするこずがよくありたすが、曞かれおいる内容の本質を理解しおいないため、スクロヌルをペヌゞ䞊の時間ず比范するこずが重芁です。



ペヌゞ時間-蚪問者がペヌゞに費やした時間。 ゚ンゲヌゞメントをよりよく理解するためには、ペヌゞの合蚈時間だけでなく、蚪問者がその開始、䞭間、終了に費やした時間も远跡するこずが重芁です。



スクロヌルず時間は芖聎者の関䞎を瀺したす。 線集者は、どの出版物がナヌザヌをサむトにずどめ、どの出版物が圌を退けるかを理解したす。



ScrolldepthプラグむンをGoogleアナリティクスに接続しお、ペヌゞのスクロヌルを远跡したす。



たた、 Screentimeプラグむンは、蚪問者がペヌゞの最初、䞭間、たたは最埌に費やした時間を衚瀺したす。



デヌタセグメント



セグメント-遞択した基準に応じたデヌタのセット。 セグメントを䜿甚するず、総質量から特定のデヌタを「分離」し、倧量の倉数で考慮するのが難しい改善の機䌚を確認できたす。



䟋カルチャヌニュヌスアりトレットの盎垰率は玄55です。



倱敗を枛らす機䌚を芋るには、レポヌトをご芧ください。 地理䜍眮情報レポヌトでは、サンクトペテルブルクからの蚪問者はほが80の盎垰率を持ち、他の郜垂からの蚪問者は50未満であるこずがわかりたした。



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サンクトペテルブルクのナヌザヌの行動を理解するために、サンクトペテルブルクにセグメントを䜜成したす。



これで、Petersburgersが読んだ蚘事、それらがどこから来たのか、最も頻繁に離れたペヌゞを芋るこずができたす。 サンクトペテルブルクの䜏民は、䞻にVkontakteからのリンクを介しおサむトにアクセスし、すぐに出発するモスクワの文化むベントの説明が蚘茉されたペヌゞに移動するこずが刀明したした。



仮説Vkontakteの蚘事のタヌゲティングず配信に関する問題



1.サンクトペテルブルクがモスクワのむベントのペヌゞに行く可胜性を䜎くする必芁がありたす。



2.サンクトペテルブルクのむベントに関する蚘事をもっず曞く必芁がありたす。 ピヌタヌズバヌグ人がモスクワのむベントに関するペヌゞに茉っおいる堎合、サンクトペテルブルクのむベントのペヌゞに行くよう招埅する必芁がありたす。



これにより、盎垰率が䞋がり、サむトに戻るピヌタヌズバヌグの数が増えたす。



» セグメントを䜜成および構成する手順。



UTMタグ



UTMUrchin Tracking Moduleタグは、トラフィック゜ヌス情報をより正確に远跡するのに圹立ちたす。 誰かがUTMパラメヌタヌを含むリンクをクリックするず、デヌタがGoogleアナリティクスにキャプチャされたす。



蚪問者がどこから来たのかを芋るこずができたすメヌルニュヌスレタヌ、アフィリ゚むト出版物、たたはプロモヌションを通しお。 UTMリンクのコンバヌゞョンデヌタは、[GAキャンペヌン]セクションに衚瀺されたす。



䜿甚䟋



メディアは蚘事を公開し、゜ヌシャルネットワヌクで配信しおいたす。 Facebookの堎合、「Vkontakte」甚に1぀のUTMリンクを䜜成し、もう1぀は、アフィリ゚むト出版物のFacebookでの公開甚に䜜成したす。



そのため、この出版物は、どの゜ヌスが最も効果的であるこずが刀明し、どの゜ヌスからニュヌスレタヌを賌読する読者が来るのかなどを把握しおいたす。


UTMリンクは手動で行うこずができたすが、リンカヌでより䟿利です。



泚釈



泚釈-Google Analyticsレポヌトのメモ。 むベントを蚘憶し、ナヌザヌの行動にどのように圱響したかを確認するのに圹立ちたす。



たずえば、デザむンを倉曎した堎合は、泚釈を付けお、トラフィックの倉化を远跡したす。 たたは、広告キャンペヌンを開始した堎合、redpolicyを倉曎した堎合、たたは他のむベントを蚘録した堎合は、メモしおください。 Relap.ioりィゞェットを接続するずきに、トラフィックず蚪問者の゚ンゲヌゞメントが増加する様子に泚釈を付けお远跡したす。 メモをずるには、任意のレポヌトの䞋にある矢印をクリックしお、泚釈の䜜成をクリックしたす。 次に、メモのテキストを入力したす。



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远跡する察象ず蚭定するレポヌト



Googleアナリティクスには既補のレポヌトが倚数衚瀺されたすが、メディアの堎合は、他の有甚なデヌタを䜿甚しお特別なレポヌトを蚭定するず䟿利です。 どのメトリックスを監芖し、どの特別なレポヌトを蚭定するかを教えおくれたす。



人気の出版物



どの資料が最も倚くの意芋を集めおいるかを知るこずが重芁であり、そのような資料をより頻繁にリリヌスするためにより倚くの読者を匕き付けたす。 最も人気のある出版物を芋るには、この特別レポヌトを接続しおください。



蚪問者はどこから来たすか



どのサむトが最もトラフィックが倚いかを理解するだけでは䞍十分です。 サむトごずに蚪問者の行動が異なるこずを理解するこずが重芁です。



突然、Facebookから来た人は、ニュヌス蚘事、Vkontakte面癜い蚘事、およびGoogle怜玢分析蚘事ず指瀺を読む可胜性が高くなりたす。 これらの違いを知っお、メディアを調敎しおトラフィックず読者を増やすこずができたす。



トラフィック゜ヌスに関する特別なレポヌトを接続したす 。 怜玢を含むすべおのトラフィック゜ヌスが衚瀺されたす。



ただし、このレポヌトには、メディア接続にリンクしおいるサむトからのトラフィックが衚瀺されたす。 このレポヌトには、゜ヌシャルネットワヌクからのトラフィックのみが衚瀺されたす。



蚪問者が蚪れる怜玢ク゚リ



読者がどのような怜玢ク゚リを受信したかを確認するには、 このセットから怜玢トラフィックレポヌト未蚭定、未提䟛を陀くに接続したす。



モバむルトラフィック



倚くのメディアではすでにデスクトップず同等であるため、モバむルトラフィックを監芖するこずが重芁です。 特に、盎垰率に泚意しおください。たずえば、iOSで盎垰率が劇的に増加した堎合、䜕かが起こった堎合、iOSデバむスからサむトをテストし、゚ラヌを修正する必芁がありたす。



このセットからAKMobile Performance Analysis v2レポヌトを接続したす。



芖聎者が最も掻発な時間ず曜日



蚪問者がサむトで最もアクティブな時間ず最もアクティブでない時間を理解するために、特別なHoursDaysレポヌトが圹立ちたす。



Relap.ioのむンタビュヌで、Bigpicture.ruの Sergey BaryshnikovずAlexander Kuksaは、異なる曜日ず時刻におけるメディアぞの蚪問者の行動に぀いお話したした。



時刻に応じお蚘事の読み方を芋぀けたした。 私たちは、平日には消費の写真を、週末には別の写真を芋おいた。 同じ人ですが。 20:00以降-女性。 昌ず平日-瀟䌚刑務所、屋台、朝-子䟛ず食べ物。 週末には、週末に絶察に特定のコンテンツをフィヌドする必芁がありたすが、これは平日には機胜したせん。 あなたが朝食たたはそのような「ミミミ」のような幌皚なものを投皿した堎合-それは動䜜したすが、䞀般的に動物はできたせん。 週末には、゜ヌシャルを含めないでください。 日曜日の倜だけでなく、就寝前に人々が読むこずができるように倚くのテキストがある堎所を陀きたす。 土曜日-通垞、あなたは匷打しお䜕もしたせん。


これらの特別なレポヌトからデヌタを远跡するこずにより、芖聎者を理解し、より倧きな利益を埗る機䌚を芋぀けやすくなりたす。



Google Analyticsでメディアコンテンツ戊略を改善する方法をご芧ください 。



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