パート1.はじめに。
パート2.データ収集。
パート3.基本的な指標。
メトリックと分析テクノロジーの説明に進む前に、なぜこれに時間を浪費しているのかをもう一度思い出したいと思います。 特定の方法で動作させたい場合にのみ、視聴者の行動を調査することは理にかなっています。 だから：
- データを操作する前に、サイトで追求する目標を決定する必要があります。
- 目標は測定可能でなければなりません。
- 商用サイトの場合、目標は利益を上げることにできるだけ近いものでなければなりません。
- インターネットでのマーケティング活動の真の目的は、インターネットの外側にあります。
再び目標設定について話しているのはなぜですか？ 第一に、これは最も重要なことであり、第二に、これらの目的のために、統計システムを通じて達成できるデータを自動化できます。 GoogleアナリティクスやYandex.Metricaのような電子商取引の分析システムには、目標の達成を記録し、その達成から得られる利益を計算する方法さえあります。

通常、目標はユーザーが訪問しているページのアドレスによって設定されます。たとえば、オンラインストアの場合、目標は「注文する」ことであり、対応するページは注文が受け入れられたという情報です。 いくつかの目標を設定し、その達成度をコンテキスト広告の広告キャンペーンに関連付けることができます。これにより、引き付けられた購入者のコストを直接評価することができます（広告クリックのコストは、製品を購入したクリッカーの割合で除算されます）。
オンラインで商品を販売している場合、Googleアナリティクスは各取引からの利益を計上できます。 これを行うには、アナリティクスに「eコマース」セクションを含め、 ウェブサイトで利益データをスクリプトコードに転送する必要があります 。 このような会計システムは、非常に興味深いデータを提供します。たとえば、コンテキスト広告の場合、各広告の収益性になります。
サイトが単純な名刺であり、目標が製品またはサービスを販売することである場合、もちろん、この目標の達成を判断できる統計情報はありません。 そのような場合、それは必要です：
「オフライン」分析コンポーネントは、注文が電子取引で終わらないすべての店舗にとって避けられません。 このような会計は絶えず実行される必要があります。そうでなければ、収益性に大きな影響を与える変更を見逃しやすいです。
もう1つの重要なカスタムメトリックは、内部検索エンジンのクエリアカウンティングです。 たとえば、Googleアナリティクスでは、このようなクエリを追跡し、それらの統計をコンパイルできます。

サイト検索クエリは、ユーザーが何を欠いているか、サイトナビゲーションのどこが難しいか、ユーザーの結果がより高くなるように検索結果を手動で調整する方法についての良い情報源です。 「正しい」検索システムには、ほとんどの場合、追加の「手動で追加された」リンクが含まれます。たとえば、Microsoft.comの検索ページは次のとおりです。

このようなリンクの選択に役立つのは、内部検索の分析です。
統計の完全なセットと目標のカスタマイズされたアカウンティングがあるため、「統計」部分から分析に直接進むことができます。データを使用して、広告キャンペーンの修正、サイトのページの外観、または製品の範囲に関する決定を下してください。 分析作業全体は、3つの段階で構成されています。
- データを取得する
- データがそのように見える理由について結論を導きます
- 状況を改善する変更を提案する。
しかし、ここでは困難が待っています。 インターネット統計の分析における主要な問題の1つは、マーケティングの他の分野と同様に、原因と結果の関係の誤った決定です。 これらのアナリストが、特定の製品がより頻繁に表示され、あまり頻繁に購入されないと言うとします。 完全に経験の浅いマーケティング担当者は、「インターネット上にそのようなオーディエンスがいる」と示唆します。少し上級のアナリストは、考えられるいくつかの理由をすぐに説明します。
- 1つの広告のテキストはより魅力的であり、視聴者に高い期待をもたらします。
- 広告が公開されるリソースには、特定の対象者がいます。
- 製品の説明ページの品質が同等ではありません
- 製品自体の変換レベルは異なります
ほとんどの場合、異なる結果は一度にいくつかの理由の結果ですが、より徹底的な分析からどれが見つかるかです。 データのセグメンテーションとテストは、真の原因と結果の関係を判断するのに役立ちます。 これらについては、後続のパートで詳しく説明します。