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【Googleアナリティクス】 を使って ランディングページ を分析しよう

この記事では、Googleアナリティクスを使ったランディングページの分析についてご説明します。
ウェブサイトのアクセス解析ではランディングページの分析がとても重要です。
ランディングページはウェブサイトと閲覧者の最初の接点となり、その後の行動を左右するポイントとなります。多数のページがウェブサイトにあっても、回遊してサービスをより知ってもらったり、問い合わせのアクションを起こしてもらえなければ成果が挙がりません。
以下では、ランディングページをGoogleアナリティクスを使って分析する方法と、サイト改善のポイントについてご説明します。

目次

  • 一枚型ランディングページは Google アナリティクスでは分析できない

  •  

    ランディングページとは

    まずは「ランディングページ」の意味をおさらいしましょう。
    「ランディングページ(LP)」とは、閲覧者がウェブサイトを訪問した際に、最初に訪れたページのことをいいます。いわば「入口のページ」ということです。

    最初のページでサービスや商品の良さ、強みが伝わらないと、行動を起こさずすぐに離脱されてしまうことから、ランディングページは極めて重要な役割を果たしています。今回は、主に複数ページがあるウェブサイト、ECサイトでの分析方法を説明します。
    もう一つ、ランディングページの狭義の意味として、ウェブ広告から遷移させるページを指すこともあります。コンバージョン率を高め、広告の費用対効果を引き出すためにつくる専用ページです。訴求ポイントを詰め込むことで縦長の構成となっていることが多くあります。このようなページを Google アナリティクスのようなアクセス解析ツールで分析するのは難しく、別途ヒートマップツールなどを使用されることをおすすめいたします。

    Google アナリティクスでランディングページのなにがわかるのか

    Google アナリティクスを使えば、ウェブサイトの数あるページの中で、どのページがランディングページとして課題があるのか、あるいはどのページが効果が高いのか、ということを各種の指標から分析して見極めることができます。

    Googleアナリティクスでランディングページの指標を確認する基本操作

    ランディングページを分析するためのデータは、Googleアナリティクスの「行動」→「サイトコンテンツ」→「ランディングページ」から見ることができます。

    アナリティクスでランディングページの分析1
    初期状態では、ページのURLごとに「セッション」「新規セッション率」「新規ユーザー」「直帰率」「ページ/セッション」「平均セッション時間」「コンバージョン率」「目標の完了数」「目標値」が表示されます。

    Googleアナリティクスで取得できる主要なデータ

    Googleアナリティクスの「ランディングページ」で取得できるデータのうち、分析すべき主要な指標は下記の3つです。

    ①セッション

    そのページをランディングページとして訪れたセッションの数。多ければ流入が多く頻繁に閲覧されています。

    ②直帰率

    「直帰」とはウェブサイト内でそのページだけを閲覧して離脱することです。直帰したセッションの数が直帰率です。次のページへの遷移が少ない(回遊されていない)と高い数値となります。

    ③コンバージョン数/コンバージョン率

    コンバージョン数はそのページをランディングページとしてサイトを訪問し、そのまま目標のコンバージョンに至った数です。コンバージョン率はそのコンバージョン数をセッション数で割ってパーセントになおしたものとなります。
    アナリティクス ランディングページの指標

    ランディングページの指標を分析する視点

    ①セッション の考え方

    セッション数が少ない、つまりページが閲覧されていない状態ではページをいくら改善しても効果が伸びません。必要に応じて流入を増やす(広告やSEOの強化)を行います。セッション数が多いページは、多くの方が閲覧していますので、改善のインパクトが大きく、優先的に手をつけるべきページと考えることができます。

    ②直帰率 の考え方

    直帰率が高いということは、他のページへ回遊せずに離脱してしまっている状態ですので、課題のあるページと捉えることができます。原因を探り、より良さが伝わるコンテンツに変更する、アクションを促す動線を加えるなどの施策を考えましょう。
    ※ただし「なぜ直帰しているのか」まではGoogleアナリティクスだけではわかりません。

    ③コンバージョン率/コンバージョン数 の考え方

    コンバージョン率が高いということは、成果に貢献できているということです。最終的にはセッション数(流入)が多く、かつコンバージョン率が高いランディングページを目指します。一方コンバージョン率が低いページは結果につながっておらず、課題があるということです。セッション数が多く、コンバージョン率が低いページは、コンバージョン率が上がればコンバージョン数が大きく伸びますので、改善のインパクトが大きいです。
    コンバージョン率が高いが、セッション数が少ないページは、広告やSEOの強化施策で集客を行いセッション数(流入)を増やすことで、コンバージョン数が増やせる可能性があります。

    ※注意点として、コンバージョン率はセッション数を分母としていることから、同じコンバージョン数でもセッションが増えればコンバージョン率が下がります。ランディングページとしての効果は余り変わらないのに、単純にセッションが増えていることでコンバージョン率が下がっているパターンもあります。むやみに広告を配信しても「流入を増やしたらコンバージョン率が下がった!」となることもありますので、質の高い流入増加をめざしましょう。

    アナリティクスを使ってランディングページを分析するポイント

    基本の指標の見方を押さえた上で、セグメントやセカンダリディメンションを駆使することで、より深堀りした課題点を見つけ出すことができます。

    新規ユーザーの直帰率を知る

    多くのウェブサイトの場合、初めてサイトに訪れる「新規ユーザー」がランディングページにどのような反応を示しているかというのは重要な指標です。
    セグメント(デフォルトでは「すべてのユーザー」が表示されています。)を「新規ユーザー」にして、直帰率が高くなっていないか確認しましょう。

    アナリティクスで新規ユーザー

    流入経路を確認する

    ウェブ広告やSEO対策など複数の施策を行っている場合、流入経路別にランディングページのデータを分析することで、それぞれに合ったより詳細な改善点が見つかる可能性があります。
    「セカンダリディメンション」のメニューをクリックし、「参照元/メディア」を選択します。Google 自然検索からの流入でコンバージョン率が低いページ、ディスプレイ広告からの流入でコンバージョン率が低いページ、などを明らかにしてそれぞれに課題と仮説を構築していきましよう。

    2ページ目の遷移を組み合わせる

    セカンダリディメンションで、ランディングページと「2ページ目(ランディングページの次に遷移したページ)」を組み合わせてみることができます。流入の多いランディングページから、どのページに遷移した場合にコンバージョンにつながっているかがわかります。

    どのページへの動線を強めて誘導するべきかという具体的な仮説の立案に役立ちます。

    【ワンポイント①】マイクロコンバージョンの活用

    最終のコンバージョンだけでなく、それより前のステップである、「マイクロコンバージョン」の達成も確認しましょう。具体的には、サンクスページへの到達が目的ならばフォームページへの到達、ECサイトで購入が目的ならば、商品詳細ページへの遷移、などです。
    特にコンバージョン率があまり高くない商材などでは、意識してマイクロコンバージョンを活用していきましょう。

    【ワンポイント②】「コンテンツグループ」の活用

    コンテンツグループを使えば、サイト内のコンテンツを任意のグループに分けることができます。
    例えば、ECサイト内にメディアページがある場合に、「EC」と「メディア」で分けることや、「メンズ」と「レディース」などで区分けをすることができます。グループごとの直帰率を確認したり、それぞれにあった指標に対する成果(ブログから本サイトへの誘導数、など)を確認できたりします。

    一枚型ランディングページは Google アナリティクスでは分析できない

    Google アナリティクスで知ることができる各種の指標について説明しましたが、これらは複数ページがあるウェブサイトの分析には有効であっても、訴求点を詰め込んだ一枚の縦長ページの分析には向いていません。
    Google アナリティクスでは、閲覧者の行動をページ間の差分データで表現します。ですので、滞在時間は次のページ遷移が無いと記録されません。
    ページAに10時00分に訪れたユーザーが、10時02分30秒にページBに遷移した場合に、ページAの滞在時間が「(10時02分30秒)-(10時00分)=(2分30秒)」として計算されます。ページ遷移した閲覧者のデータだけが残り、直帰した閲覧者の滞在時間は計測されませんので、ページを分析するには実態とかけ離れた不完全なデータとなります。

    また他のページに移動しないように縦長の1ページ完結型で作られており、遷移先も限られている(フォームやサンクスページのみ)ことから、直帰が非常に多くなります。直帰率が90%を超えることも多く、離脱率は直帰率とほぼ同様の数値となりますので、いずれもページの評価には向いていません。

    Googleアナリティクスと合わせて使いたい「ヒートマップ」解析ツール

    ここまでGoogleアナリティクスを使ったランディングページの分析についてお伝えしてきました。ただし、Googleアナリティクスはアクセス解析ツールですので、ページ内の細かい動きまではわかりません。「どのページに課題があるか」というところは見出せても、「ページ内のどこを改善すべきか」や「どのような改善が効果がありそうか」についてはほとんどわかりません。また一枚型ランディングページについてはページビュー程度しか参考にならず、これだけで分析するのは困難です。

    ヒートマップツールを使えば、ページ内の課題がわかる

    SiTest のような、ヒートマップやページ分析機能があるツールを使えば、ページ内のどこをどのように改善するべきか、というヒントが得られます。
    ヒートマップを使ったページの分析方法は、下記に詳しくご紹介しています。

    当社が運営、開発を行う多機能ヒートマップ解析ツール SiTest(サイテスト)は、豊富なヒートマップを搭載しています。
    Googleアナリティクスで改善すべきページを見つけ、SiTest で課題抽出と改善施策のテストを行うという流れが、ウェブサイト改善の近道です。

    お見積りはもちろん、オンラインで画面を見ながらの機能紹介も無料で行っております。
    サポートも充実していますので、初めてヒートマップやA/Bテストを行う方も安心してお使いいただけます

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