アクセス解析×AIで成果を最大化！導入メリット・おすすめツールを徹底解説

アクセス解析において膨大なデータを人力で分析し続けることは非現実的です。データを集めることが目的化してしまい、アクセス解析が実際のサイト改善につながらない場合もあります。

この記事ではAIを活用したアクセス解析のメリットやおすすめツールを紹介します。記事を読むことで自社に最適なツール選定の基準や具体的な施策に生かせる知識を得ることが可能です。

AIアクセス解析は限られたリソースでも成果を最大化できる実践的な手段です。企業のWeb担当者はAIアクセス解析を活用することでデータにもとづいた改善を迅速に実現できます。

目次

• アクセス解析にAIを活用する理由
• AIを活用したアクセス解析のメリット
• AIアクセス解析ツールの選び方4選
• アクセス解析に役立つおすすめのツール5選
• AI×アクセス解析の実践テクニック
• AIアクセス解析の成功事例
• AIアクセス解析ツール導入前に知っておくべき注意点2選
• AIアクセス解析ツールを導入する6つの手順
• AIアクセス解析ツールに関するよくある質問
• AIアクセス解析ツールを導入して分析作業を効率化し生産性を上げよう

アクセス解析にAIを活用する理由は以下のとおりです。

• ・分析対象のデータ量が膨大になり、解析に時間がかかるようになった
• ・AI技術の進化によりアクセス解析に応用できるようになった

分析対象のデータ量が膨大になり、解析に時間がかかるようになった

アクセス解析にAIを活用すれば、収集された膨大なデータの整理や分析をAIが自動で行うため、作業時間を大幅に削減できます。Googleアナリティクスなどのアクセス解析ツールが進化したことで、取得できるデータは年々増加しています。
» Google アナリティクス ヘルプ「次世代のアナリティクス、Google アナリティクス 4 のご紹介」(外部サイト)

解析ツールの進化により、ユーザーの流入経路やページごとのユーザー行動、成約に至るまでのパス分析など多岐にわたるデータが収集可能です。便利になった一方でアクセス解析のすべてを人力で分析するのは困難になってきました。

企業のWeb担当者は限られたリソースの中でサイトを運営しているため、データの収集に追われて改善施策の立案や実行が後回しになるケースが増えています。アクセス解析にAIを活用すれば専門知識がなくてもサイトの問題点を発見でき、具体的な改善策を見つけることが可能です。

AI技術の進化によりアクセス解析に応用できるようになった

AI技術の進化によってアクセス解析の自動化や精度向上が可能になり、実務に直結する形で活用されるようになっています。AIは大量のデータを高速かつ自動で解析し、ユーザーの行動パターンや離脱の要因を高精度に予測することが可能です。
» 総務省「ＡＩ利活用ガイドライン」(外部サイト)

解析結果をそのまま改善施策に結びつけやすい点もアクセス解析にAIを活用するメリットです。SiTest(サイテスト)のようなツールではAI診断を通じて抽出した課題に対し、動画ポップアップやAIアバターといった改善機能を即時に実行できます。

SiTestのAI診断(β版)を活用すればデータ解析から課題抽出、改善施策実行までをAIがサポートすることで効率化し、成果につなげやすくなります。従来は「分析は分析」「改善は改善」と切り離されていた作業がAIの進化により円滑に行えるようになりました。

アクセス解析にAIを活用することによりデータ分析にかかる時間を大幅に短縮し、中小企業でもPDCAサイクルを高速化させられます。PDCAサイクルの高速化により、競争力強化につながります。

アクセス解析にAIを取り入れることで、従来の手法では難しかった高速かつ高精度な分析が可能です。AIを活用したアクセス解析のメリットは以下のとおりです。

• ・データ分析の精度と速度が向上する
• ・ユーザー行動を効率よく分析できる
• ・パーソナライズされたマーケティング戦略の立案ができる
• ・業務効率化を促しコストを削減できる

データ分析の精度と速度が向上する

アクセス解析にAIを取り入れると誤差の少ない結果を迅速に導き出すことが可能です。AIは膨大なデータを一度に処理できるため、大規模なデータの解析を短時間で実行できます。通常なら数日かかるようなレポート作成も、AIによる自動処理で数分から数時間で完了します。

マーケティング担当者はアクセス解析にAIを活用することで、改善施策の実行や戦略立案に集中することが可能です。
» 経済産業省「産業界のデジタルトランスフォーメーション(DX)」(外部サイト)

ユーザー行動を効率よく分析できる

AIの強みはデータの集計だけでなく「次にユーザーが取る可能性の高い行動」を予測できる点にあります。過去の閲覧履歴やクリックデータをもとにユーザーの行動パターンを抽出し、離脱の予兆や成約につながる導線を明らかにできます。

AIは複数の要因を掛け合わせて予測するため、人間の直感では見つけにくい相関関係を明らかにすることも可能です。アクセス解析にAIを使うことでユーザー行動の可視化から改善施策の実行までを効率的に進められます。

パーソナライズされたマーケティング戦略の立案ができる

アクセス解析にAIを取り入れるとパーソナライズされたマーケティング戦略の立案が可能です。AIはアクセスデータを解析する際にユーザーを属性や行動パターンごとに自動で分類できます。年齢層や地域、購入履歴などのデータを組み合わせて、ユーザーごとの異なるニーズを的確に把握します。

アクセス解析にAIを取り入れることで画一的なコンテンツや広告ではなく、個別に最適化された情報を届けることが可能です。AIをアクセス解析に活用すればユーザー体験が向上し、自然と成約率も高まります。

業務効率化を促しコストを削減できる

アクセス解析にAIを活用する大きなメリットは、業務を効率化できる点です。従来は担当者が膨大なアクセスデータを分析して改善施策を考え、テストを実行する必要がありました。AIを活用すれば解析から施策提案までを自動化できるため、手作業での試行錯誤にかかる時間やコストを大幅に削減可能です。

アクセス解析にAIを活用することでデータの自動収集や分析の効率化が期待でき、担当者がより戦略的な業務に時間を割けるようになります。AIを適切に導入・運用すれば、中小企業でもマーケティング業務の効率化を図ることが可能です。ただし、導入コストや運用体制の整備が必要となります。

AIを活用したアクセス解析ツールを導入する際は費用対効果が見合うかが大きな判断材料となります。AIアクセス解析ツールを選ぶ際に押さえておくべきポイントは以下のとおりです。

• ・必要な機能があるかどうかで選ぶ
• ・ツールの導入コストで選ぶ
• ・UI/UXの使いやすさで選ぶ
• ・サポート体制の質で選ぶ

必要な機能があるかどうかで選ぶ

AIを活用したアクセス解析ツールを導入する際は自社の課題解決に直結する機能が備わっているかを確認しましょう。AIアクセス解析ツールを導入する目的はデータを集めることではなく「改善につながる気づきを得ること」にあります。課題解決に役立つ機能は以下のとおりです。

自社の課題解決に必要な機能をチェックリスト化し、自社のボトルネックに合ったものを優先して選ぶと導入効果を最大化できます。
» A/Bテストの基本とおすすめのA/Bテストツールを紹介！

ツールの導入コストで選ぶ

AIを活用したアクセス解析ツールを導入する際は月額費用だけでなく、初期費用や契約期間の縛り、追加オプション費用を把握しておきましょう。小規模なサイト運営であれば無料プランや低価格帯のツールでも十分に効果を発揮する場合があります。

中〜大規模のサイトや複数ドメインでの運用、多機能を求めるケースでは有料プランがおすすめです。有料プランであればAI診断や高度なセグメント分析などを利用でき、成果に直結する施策を実行しやすくなるためです。

AIアクセス解析ツールのコスト構造を正しく理解したうえで、自社の予算に見合うツールを選定すれば無駄のない投資ができます。

UI/UXの使いやすさで選ぶ

AIを活用したアクセス解析ツールを選ぶ際はUI/UXの使いやすさも重要な判断基準です。高度な分析機能があっても操作が難しければ担当者がツールを使いこなせず、データが生かせません。中小企業では必ずしも専任のデータアナリストがいるわけではないため、誰でも直感的に操作できるインターフェースを持つツールが必要です。

アクセスデータがグラフやヒートマップとして自動で可視化されるツールなら、専門知識がなくても改善のヒントを瞬時に把握できます。ダッシュボードで主要な指標(PV・CVR・直帰率など)をまとめて確認できる機能があれば、分析にかかる時間を大幅に短縮可能です。

サポート体制の質で選ぶ

AIを活用したアクセス解析ツールを選ぶ際は迅速かつ的確に対応してくれるサポートがあるかどうかで、成果の出やすさが大きく変わります。ツールのサポート体制を確認する際のポイントは以下のとおりです。

SiTest(サイテスト)は専任のカスタマーサクセスが伴走し、初期設定からシナリオ設計、効果測定までサポートしてくれるツールです。SiTestならノウハウが不足している企業でも安心して運用を進められます。

単なる問い合わせ対応にとどまらず「具体的にどの改善策を試すべきか」までアドバイスを受けられるSiTestを活用すれば、施策の成功確率が高まります。

アクセス解析に役立つおすすめのツールは以下のとおりです。

• ・SiTest(サイテスト)｜株式会社グラッドキューブ
• ・Contentsquare｜Contentsquare SAS / Contentsquare Japan合同会社
• ・USERGRAM｜株式会社ビービット
• ・AIアナリスト｜株式会社WACUL
• ・Web改善さくらさん｜株式会社ティファナ・ドットコム

SiTest(サイテスト)｜株式会社グラッドキューブ

SiTest(サイテスト)はヒートマップ解析やA/Bテスト、EFOなどを一元的に行えるアクセス解析ツールです。ユーザー行動の可視化から改善施策の実行、効果検証までをSiTestならワンストップで対応できます。

SiTestはAIを搭載したサイト最適化プラットフォームです。従来はボトルネックとなっていた改善案の提示もAIが自動で行います。SiTestのAI診断(β版)を活用することで、ヒートマップ分析の時間を大幅に短縮でき、ノーコードで迅速にサイト改善を行えます。

SiTestのAI診断(β版)では目的に応じて以下の3種類のレポートを利用できます。

LP分析 AIレポート®	ヒートマップデータを解析し、ユーザーの離脱箇所や興味関心を特定。改善構成案をHTML形式で出力でき、PPTXやPDF形式でも利用可能です。
ヒューリスティック分析 AIレポート®	URLを入力するだけで、LPO専門家の視点を学習したAIがデザインや導線の課題を洗い出し、改善案を提示します。
SEO分析 AIレポート®	SEOの重要項目を10項目で診断し、生成AI時代に注目されるLLMO(大規模言語モデル最適化)への対応状況も評価。改善に直結するアクションプランを提示します。

 

ECサイトやBtoB企業のランディングページ最適化など、SiTestは幅広く活用されており、中小企業でも成果を実感しやすいツールです。

Contentsquare｜Contentsquare SAS / Contentsquare Japan合同会社

Contentsquareはグローバルで多くの企業に導入されている高機能な解析ツールです。ユーザー行動データをAIで解析し、ページのどの要素が成果に寄与しているかを数値化できる点がContentsquareの強みです。

Contentsquareを活用すれば「画像の配置が購買行動にどの程度影響しているか」といった情報をAIが抽出し、UX改善に直結するインサイトを得られます。Contentsquareは大規模ECサイトや複雑なWebサービスを展開している企業に向いており、細部までUXを最適化することで成約率向上につなげられます。

USERGRAM｜株式会社ビービット

USERGRAMはユーザー一人ひとりの行動履歴を可視化し、AIを活用してユーザー行動をパターン別に自動で分類する解析ツールです。USERGRAMを活用すれば個別のユーザージャーニーを把握できるため「どんな行動パターンを経て離脱したか」といった詳細データを得られます。

顧客体験(CX)を重視する企業にUSERGRAMは適しており、パーソナライズ施策やセグメント別マーケティングに活用可能です。USERGRAMで得られた顧客理解をもとに特定のセグメントに対して最適なキャンペーンを設計したり、AIが示す分類をもとにターゲティングを調整したりすることで、効果的に顧客ロイヤリティを高められます。

AIアナリスト｜株式会社WACUL

AIアナリストはGoogleアナリティクスと連携するだけで簡単に利用できるツールです。AIアナリストはAIがデータを分析し、集客や成約率改善につながる具体的な対策を提案してくれます。

「直帰率が高いページに動画を追加するべき」といった提案をAIアナリストなら自動で行ってくれるため、改善策を考える時間を大幅に短縮できます。AIアナリストはGoogleアナリティクスに不慣れな担当者でも、実務に直結する提案を受けられる点が魅力です。

Web改善さくらさん｜株式会社ティファナ・ドットコム

Web改善さくらさんはAIチャット形式でサイト改善のアドバイスを行うツールです。アクセス数や直帰率といった基本指標をもとに、Web改善さくらさんは初心者でも理解しやすい言葉で改善ポイントを提案してくれます。

Web改善さくらさんなら「直帰率が高いページはコンテンツが不足している可能性があります。FAQを追加しましょう」などの実践的な改善アドバイスをチャット形式で受けられるため、専門知識がなくても活用可能です。

Web改善さくらさんを活用すれば、Web運営にリソースが限られている企業でも分析結果をそのまま行動に移せます。

AIを活用したアクセス解析はデータをただ眺めるのではなく「改善につながる行動」に直結させなければなりません。AIは膨大な情報を整理・解析するだけでなく、解析結果を具体的な改善アクションに結びつける役割を果たします。AIを用いたアクセス解析を実務で生かすためのテクニックは以下のとおりです。

• ・AIに分析結果をわかりやすく整理させ気づきを得る
• ・AIを使って改善のサイクルを繰り返す

AIに分析結果をわかりやすく整理させ気づきを得る

アクセス解析の課題は膨大なデータをどう解釈し、改善のヒントを導くかです。アクセス解析にAIを活用すると数字やグラフを自動で整理し、担当者が一目でサイトの強みや弱みを把握できます。

AIがデータを整理してくれることで「どこに課題があるのか」「どの施策が優先されるべきか」を直感的に理解でき、迅速な意思決定につながります。リソースが限られる中小企業はアクセス解析にAIを活用することでデータ解釈の負担を軽減可能です。

AIを使って改善のサイクルを繰り返す

AIアクセス解析の導入により改善サイクルを効率化できます。従来のPDCAでは施策を実行してから結果を分析し、次の改善策を考えるまでに多くの時間がかかりました。AIを活用すれば提案から実行、検証、再提案の流れを迅速に回せます。

AIは過去の傾向やユーザー行動データをもとに改善施策を提案してくれるため、サイトの継続的な最適化をサポートできます。ただし、提案された施策の検証や実装には人間の判断が必要であり、市場環境の変化に応じた戦略的な調整も重要です。

担当者はAIによる改善サイクルを繰り返すことでデータ分析にかかる時間を削減しつつ、より本質的な施策検討やクリエイティブ作業に集中できます。AIアクセス解析の導入によりサイト全体の成長スピードが加速し、成約率の向上やユーザー体験の改善に役立ちます。

多くの企業がAI解析を取り入れることで成果を上げています。代表的な成功事例である以下の2点を紹介します。

• ・メディアサイトでの滞在時間増加事例
• ・BtoBサイトでのリード獲得数向上事例

メディアサイトでの滞在時間増加事例

メディア運営においての課題は「ユーザーの滞在時間をいかに伸ばすか」です。広告収益モデルを採用しているサイトでは滞在時間が長いほど広告接触の機会が増え、収益の最大化につながります。

AbemaTVではAI技術を活用し、ユーザーの視聴履歴や検索行動をもとに行動パターンを分析しています。分析結果を生かしてユーザーが関心を持つ可能性が高いコンテンツを予測し、トップページなどにおすすめ番組を表示するレコメンドエンジンを構築しました。

レコメンドエンジンによりユーザーは自分に合ったコンテンツを迷わず見つけられるようになり、自然と滞在時間が増加する効果が期待されます。ユーザーの視聴履歴や検索行動をもとに行動パターンを分析することで、サイト全体のエンゲージメントが向上し、広告価値も高まる可能性があります。
» Google「株式会社AbemaTVの導入事例」(外部サイト)

BtoBサイトでの見込み客獲得数向上事例

BtoBマーケティングでは「質の高い見込み客を効率よく獲得すること」が大きな課題です。限られた営業リソースを有望な見込み客に集中させる仕組みが求められます。

SmartHRの事例では、Salesforce Pardot(現：Marketing Cloud Account Engagement)のEinstein行動スコアリングを導入しました。Einstein行動スコアリングはAIを活用し「Webサイトの閲覧履歴」「資料ダウンロードの有無」「メールの開封率」などの行動データから、見込み客が製品に対してどれだけ高い関心を持っているかを自動で点数付けするものです。

見込み客に点数付けをすることで営業担当者は確度の高い見込み客を優先的にフォローできるようになり、一般的に営業効率の向上が期待できます。AIを活用したデータ解析により営業活動の効率化と成果最大化を同時に実現する企業が増えています。
» 株式会社SmartHR(外部サイト)

AIアクセス解析ツール導入前に知っておくべき注意点は以下の2点です。

• ・データの精度に依存する
• ・最終判断は人間がする

データの精度に依存する

AIアクセス解析ツールを使用する際は計測設定やタグ設置に不備があると、誤った結論に導かれる可能性がある点に注意が必要です。AIが提供する分析や改善提案は、すべてもととなるアクセスデータにもとづいているためです。

コンバージョンタグが正しく設置されていない場合、本来成果が出ている施策が「効果なし」と判断される場合があります。ページの読み込みエラーや計測漏れがあるとAIが偏ったデータで学習してしまい、改善提案が現実とずれる場合もあります。AIツールを導入する際はデータ計測環境を整えましょう。

最終判断は人間がする

AIアクセス解析ツールの提案を実際に実行するかどうかは、人間がビジネス目標や戦略を踏まえて判断しなければなりません。AIが「購入ボタンをより目立たせるデザインに変更する」と提案しても、ブランドの世界観やデザインポリシーに合わない場合は、必ずしも実行すべきとは言えません。

数字にもとづいたロジックで判断するAIは短期的な成果に偏る場合があります。長期的なブランド価値や顧客体験を考慮できるのは人間ならではの役割です。AIの提案を「意思決定の補助」として活用し、最終的には担当者が戦略的に判断しましょう。

AIアクセス解析ツールを導入する手順は以下のとおりです。

1. 1.ウェブサイトの目的と改善したい課題を明確にする
2. 2.自社に合ったAIアクセス解析ツールを選定する
3. 3.Googleアナリティクスなど既存データと連携する
4. 4.AIによる解析レポートを確認し改善ポイントを把握する
5. 5.改善施策を実行し効果を検証する
6. 6.定期的に分析と改善を繰り返し効果を高める

ウェブサイトの目的と改善したい課題を明確にする

AIアクセス解析ツールを導入する際は自社サイトの目的と改善すべき課題をはっきりさせましょう。AIツールを導入するだけでは成果は出ません。「問い合わせ数を増やしたい」「購入率を上げたい」「離脱率を下げたい」など具体的なゴールを設定することで、ツールの活用方法が見えてきます。

ECサイトであれば「カゴ落ち率の改善」BtoBサイトであれば「資料請求数の増加」など、成果指標を定めましょう。ウェブサイトの目的や改善したい課題を曖昧にすると、AIが提供する分析結果や改善提案をどう評価すべきか判断できなくなります。

自社に合ったAIアクセス解析ツールを選定する

ウェブサイトの目的と改善したい課題を明確にしたら、自社の規模や課題に合ったAIアクセス解析ツールを選びましょう。世の中には多くのツールが存在しますが必要な機能やコスト、サポート体制を基準に比較検討してください。

小規模サイトであれば無料ツールや低価格プランでも十分です。中規模以上のサイトでは多機能かつサポートが充実した有料プランを選ぶとより高度な分析ができます。中小企業の場合は担当者が限られている場合も多いため、使いやすさや導入支援の有無も大きな判断基準となります。

Googleアナリティクスなど既存データと連携する

AIツールを導入したらすでに蓄積されているアクセスデータと連携させましょう。GoogleアナリティクスやSearch Consoleなどで収集してきた情報をAIに取り込むことで、解析の精度が格段に高まります。

過去数か月のセッション数や成約率のデータを連携させれば、AIは「どのページが成約につながりやすいか」といったパターンを素早く学習可能です。既存データを活用することで、AI解析をゼロから始めるよりも実用的で即効性のある改善提案が見つかります。

AIによる解析レポートを確認し改善ポイントを把握する

AIアクセス解析ツールを既存データと連携したら、AIによる解析レポートを確認し改善ポイントを把握しましょう。多くのAIアクセス解析ツールでは「離脱が多いページ」「改善が推奨されるフォーム項目」などの情報を自動で抽出・提示する機能があります。

AIを適切に活用することで、従来の手動分析と比較して分析作業の効率化を図ることが可能です。継続的にデータを解析できるAIは改善後の効果測定や追加施策の提案も自動で行ってくれます。AIレポートを活用する際は、提案された施策の優先度を意識することが重要です。

成約に至る重要な経路上のページで離脱率が高い場合や、アクセス数が多いページの離脱は機会損失が大きいため、優先的に改善を検討しましょう。成果に直結するフォームやカートページは少しの改善で大きな効果が見込めます。

AIが示すレポートを冷静に読み取り、優先順位をつけて改善を進めることで短期間で効率よく成果を高めることが可能です。

改善施策を実行し効果を検証する

改善ポイントを把握したら改善施策を実行し、効果を検証しましょう。AIアクセス解析ツールを活用するとデータ上の異常やユーザー行動のパターンから、サイトのボトルネックとなっている可能性が高い箇所を見つけ出す際に役立ちます。

AIアクセス解析ツールの提案をただ確認するだけでなく、すぐに施策として実行して成果を数値で検証してください。改善内容を実装したら、以下の指標で効果を確認します。

確認すべき指標	具体例
成約率	資料請求数・購入数が増加したか
離脱率	フォーム途中での離脱が改善されたか
ページ滞在時間	記事や商品詳細ページでの閲覧時間が伸びたか
クリック率	CTAやリンクのクリック数が増えたか

AIが提示する改善案の中から、まずは短期間で実行可能なものを選んでスモールステップで取り組み、効果を実感しながら次の施策に広げましょう。

定期的に分析と改善を繰り返し効果を高める

改善施策を実行し効果を検証した後も、定期的に分析と改善を繰り返して効果を高めましょう。Webサイトのユーザー行動は時期やキャンペーン、競合環境などによって常に変化します。一度改善しただけでは十分ではなく、継続的にAIレポートを確認し、PDCAサイクルを回さなければなりません。

AIツールを活用して施策の実行と検証を継続すれば「成果を生み出す仕組み」としてサイト運営に組み込むことが可能です。

AIアクセス解析ツールに関するよくある質問は以下のとおりです。

• ・AIアクセス解析ツールの導入に専門知識は必要ですか？
• ・小規模なサイトでもAIアクセス解析ツールを導入する意味はありますか？

AIアクセス解析ツールの導入に専門知識は必要ですか？

従来のアクセス解析はタグの設定やデータの読み解きに専門的な知識が必要で、マーケティング担当者にとって大きなハードルとなっていました。しかし、現在のAIアクセス解析ツールは直感的に操作できるよう設計されており、専門知識がなくても導入・運用が可能です。

サポート体制が充実しているSiTest(サイテスト)のようなツールを利用すれば、初期設定から改善提案の活用方法まで専門スタッフが伴走してくれるため安心して利用できます。SiTestはアクセス解析ツールの導入時に行うタグ設定やレポートの読み解き方もサポートがあり、担当者は結果を参考に施策へ反映するだけで済みます。

小規模なサイトでもAIアクセス解析ツールを導入する意味はありますか？

AIアクセス解析ツールは小規模サイトにも有効です。アクセス数が少ない小規模サイトでは一人ひとりのユーザー行動から得られる情報が貴重です。AIツールは得られるデータから、人間では気づきにくい成約率改善のヒントや離脱の要因などを自動で抽出して提示してくれます。

データ分析の専門知識がなくてもサイトの課題を把握しやすくなるため、リソースが限られる小規模サイトの効率的なサイト改善につながります。無料プランや低価格プランのAIアクセス解析ツールを活用すれば、コストを抑えながらデータにもとづいた改善を継続可能です。

サイトの立ち上げ初期の段階ではAIが示す改善提案を参考にすることで、短期間で成長の方向性を見極めやすくなり、効率的にサイトを成長させられます。

サイト改善にAIアクセス解析ツールを導入すれば、AIが自動で膨大なデータを整理・分析し、改善すべきポイントを提案してくれます。AIアクセス解析ツールを活用することにより、従来よりも短時間で精度の高い施策を立案できます。

SiTest(サイテスト)はAI搭載のサイト最適化プラットフォームです。SiTestを活用すればヒートマップや録画再生機能でユーザー行動を可視化し、離脱要因や注目箇所を特定できます。

サイトの改善や効果検証までをワンストップで実行できる点がSiTestの魅力です。SiTestは動画ポップアップ機能やパーソナライズ表示機能も搭載しているため、成約率の向上に役立ちます。
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AIアクセス解析ツールを導入することは単なる効率化ではなく、サイト改善を継続的に推進する体制づくりにつながります。限られた人員でWeb運営を担う企業にとって、AIアクセス解析ツールの活用は生産性を高めながら成果を最大化するための選択肢です。