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002新機軸「読了率」からPVの「質」を調べるREADアナリティクス

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「良質なコンテンツ」の価値が高まり続ける現在、自分の書いた記事が実際どれくらい読んでもらえているのか、気になる人は多いでしょうね。

今回は「記事の読了率」という新しい基準「READ」を備えた解析ツール「READアナリティクス」をご紹介しつつ、Google Analyticsとの違いを比較してみたいと思います。

「読了率」とは

READは「コンテンツの読了状況」すなわち訪問ユーザーが記事を熟読してくれたのか、流し見したのかを調べるための指標です。

確かに、これは知りたい情報ですよね。たとえば、PVだけをコンテンツの質(記事の価値)を測る指標とするなら、いわゆる「釣りタイトル」が良質なコンテンツを作るために非常に有効な手段、というような結論になってしまいます。しかし、多くのWebサイトでは、PVを稼ぐこと以外の「最終目的」があるはずです。そうしたWebサイトにおいては、記事を開いたユーザーのその後の行動は、目的達成につなげるための貴重なヒントになるでしょう。

しかしながら、こうした情報収集のための基本的な調査(ページごとのPV、平均ページ滞在時間、直帰率、離脱率など)なら、Google Analyticsでも実施可能です。

公開した記事に「PVは多いものの直帰率が高い」というような反応が出たなら、タイトルが釣り合っていなかったかもしれない、とう反省ができますし、「PVは少ないものの平均滞在時間が長く、離脱率も少なかった」という反応だったなら、需要は少ないものの必要としてくれる人には魅力があった、地味だけど良い記事だったのかもしれない、というような予想が可能です。

ただし、Google Analyticsでこれらのデータを参照する場合、正確な情報取得を阻害する問題点が2つあります。

Google Analyticsの弱点

ひとつは「どの程度の滞在時間をもって『読了』(あるいは満足)とするのかの基準がない」ことです。記事の文章量がいつも一定ならば「読了」という基準からはずれますが、平均滞在時間の長さを満足度の指標にすることもできるでしょう。しかし、1記事の情報量にはばらつきがあります。読了にかかる時間が30秒に満たない短い記事がある一方で、5分かかっても読了しない長い記事がある、といった場合に、記事ごとの平均滞在時間をもって読了(満足度)の指標にすることは難しいでしょう。

また、記事ごとの「平均」滞在時間は、個々のユーザーの行動に大きな差があればあるほど、実際の状況の判断が難しくなります。さらりと見ただけで読了していないユーザーがほとんどだった記事も、一部にものすごく時間をかけてじっくり読んだユーザーがいれば、当然ながら「平均滞在時間」は長くなってしまいます。
※設定により、記事ごとに「直帰率」でなく「直帰数」を確認することは可能です。離脱数と平均滞在時間からこうした偏りの有無を判断することも不可能ではありませんが、読了状況をシンプルに把握するのはやはり難しいでしょう。

READアナリティクスでは「平均滞在時間」とは異なる指標を使って読了率(READ)を識別するため、これらの問題を解決することができます。

popIn.png

画面表示で「読了」をカウント

READアナリティクスは、記事に含まれるテキストと画像を認識し、情報量から「各エリアの読了にかかる時間」を決定した上で、各エリアが実際に画面に表示された時間を測定し、カウントします。さっとスクロールしただけでは読了にならないほか、滞在時間が長いだけで、画面に一部分のみが表示されたまま止まっている、というような状態でも読了にはなりません。それぞれのエリアが妥当な時間、画面に表示された場合にのみ「読了」としてカウントされます。

こうした識別により、コンテンツの情報量にばらつきがあるサイトでも、それぞれの記事の読了状況(満足度)を図ることを可能にしています。

ユーザーごとに「読了」をカウント

READは、記事ごとの平均値として読了率を確認できるだけなく、ユーザーごとに読了状況を測定して「流し見層」「閲覧層」「熟読層」など、それぞれの記事にどのような読了状況のユーザーが多いのか、確認することができます。ユーザー単位で読了状況がわかれば、一部のユーザーの行動に数値が左右されることもありませんね。

このように、PV以外の複数の視点を持つことは、最終目的につながる記事が書けているかどうかの確認・改善に活かせます。

今回ご紹介したREADアナリティクスは大手メディアを中心に導入を進める予定とのことですが、公式サイトでも申し込みを受け付けているようです。気になった方は、チェックしてみてはいかがでしょうか。

まずはAnalyticsで「記事の満足度」を知る

今回ご紹介したREADアナリティクスでは、読了率に関わる高度なチェックができますが、上記の通り、Google Analyticsでも情報量のボリュームの似ている記事なら平均滞在時間や直帰数によって「満足度」をある程度比較することはできます。

記事ごとのPVとそれらの数値を比較し、自サイトのPVの「質」(1ページのみ見て離脱してしまうユーザーが多いのか、多くのページを見てくれる見込み客候補のユーザーが多いのかなど)を分析することもできるでしょう。

Google Analyticsを導入してはいるものの活用していないなあ、という方は、まずは「記事の満足度」という視点によってこのあたりのデータを見てみると、記事の作成に役立つ新しい発見があるかもしれません。


【参考サイト】
TechCrunch Japan
「本文の最後まで読まれている記事ってどんなもの? 新指標READでの調査結果」
http://jp.techcrunch.com/2014/06/11/jp20140611popin-read/

popin
「popIn - ネイティブ広告に対応した、コンテンツ発見プラットフォーム」
http://www.popin.cc/discovery/


© MAKEPO

 
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ammolite

京都府在住。得意分野は、コンテンツマーケティング/インバウンドマーケティング/SEOといったWebマーケティングに関すること。クラウドソーシングを活用して、オウンドメディア・メルマガなど、企業の各種コンテンツ作成のお手伝いをしています。 2014年には、ランサーズでエキスパート認定をいただきました。実績は上記リンクからご確認ください。どうぞよろしくお願いします。

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