メディアサイトではPtengineをどう活用したらいいの?

こんにちは、CSチームの堀之内みのり(Minorin)です。

今回は、メディアサイトでのPtengine活用メソッドをご紹介します。
特にInsightをメインにお話して参りますので、
Experienceを使った改善編は次の機会までお待ち頂ければと思います!


さて、一口にメディアといっても
求人サイト、電子書籍、キュレーション・まとめサイト、ニュースメディアなど様々です。
直帰率低下や、ページ回遊率向上 がよくKPI指標として置かれます。

このKPIを上げていくためには、
「どのようなユーザー体験がページ回遊率あげるのか」を調査する必要があります。

回遊率を1訪問あたりのPV数(PV数/1訪問)と定義かつKPIとし、
下記6つの要因分析を元にPV数を増やすアクションを探していきましょう :tipping_hand_woman:


以下4つの観点でPtengine 数値レポートをチェック!


要因1:流入元が〇〇
検索エンジン、広告、参照サイトなど、どのリファラから来ることが回遊率に貢献するかを確認しましょう。Ptengineのセグメント機能で[流入元]>[流入元の種類]から、それぞれのフィルタをかけ、
合計PV数を訪問数で割ります。すると回遊率が出てきます。

例:検索エンジン流入で1000PV ÷ 検索エンジン流入の訪問数500訪問 = 1訪問あたりのPV数 2.0 PV


要因2:ランディングページが〇〇
Ptengineでは[数値レポート]>[コンテンツ]>[入口ページ]を見ることで、ランディングページ(閲覧開始ページ)を軸とした"平均訪問PV数"(回遊率)が一覧で確認ができます。
どのページから閲覧を開始すると、回遊率が高まるか確認しましょう。

要因3:滞在時間との因果関係
どのページから閲覧開始すると平均滞在時間が長くなっているか確認しましょう。
こちらも同様に入口ページ一覧から確認できます。
これにより回遊率との相関関係があれば、平均滞在時間を中間指標に置くことができます。
場合によっては逆の相関が生まれるかもしれません。
直帰率や離脱率の相関も余裕があれば分析しましょう。


要因4:記事種別の因果関係
こちらはページグループを利用します。
特定の種別ごとにページグループを作成してください。
ページグループは数値レポートで絞り込むことができます。

ここで絞り込んだ数値に関して、
1訪問あたりのページビュー数を計算しましょう。
記事の種別ごとで差があるか確認してください。

以下2つの観点でPtengineヒートマップをチェック!


要因5:記事構成の因果関係 (ヒートマップ)
ここでは、パフォーマンスのよかったコンテンツ、つまり回遊率の高い記事に関して、ヒートマップを確認します。
ヒートマップで該当のページを表示し、該当ページが入口ページとなった場合のみのセグメントをかけましょう。

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さらに[訪問関連]>[出口タイプ]>[非直帰訪問]のフィルタをかけると、
「このページから閲覧し、他のページも閲覧したユーザー」に絞り込むことができます。

…ユーザーの注目はどこに集まっていましたか?
必ずしも、赤いところが良いとも限りません。
読みづらい場所が赤くなることもあります。

スクロール到達率、アテンションヒートマップなどで下記のようなことを
検証し回遊率が高まるケースを抽出しましょう。

・タイトルにインパクトがあった
・タイトルがビックリマークなど多用していた
・書き口がフレンドリーだった
・前説が簡潔でわかりやすかった
・話題の人やニュースを引用していた
・twitterなどツイートを引用していた
・画像を多く配置していた
・インタビュー形式にしていた
・文章が冗長ではなく、簡潔に構成されていた
・結論がはっきりしていた
・逆に結論を曖昧にしていた


要因6:UIによる因果関係 (ヒートマップ)
ここではページのUIの調査です。
要因5と同じセグメントを用いてクリックヒートマップをみてください。
どのタイミングで回遊しましたか?
また、その時の心理はどのようなものと仮定できますか?

・ファーストビューでスクロールせずに回遊した
・読了後のレコメンドで気になった記事があった
・「続きを読む」ボタンで回遊させていた
・記事内の内部リンク活用度が高かった
・記事が連載だった

単純にPVを増やす方法なら一つの記事をページネーションをつけて細分化する、
という方法も取れるわけですが、ネガティブな回遊の場合、
再訪問に繋がらない場合もありますので見極める必要があります。
気をつけてくださいね。



要素1~6まで取り上げましたが、 これらの組み合わせでユーザー体験を語ることで 中長期的にPVを増やすことに繋がります。

基本的には
数値レポートで優秀な記事、または記事群を抽出すること
そして
回遊率を高めるユーザー体験を仮説で定義し実行、それをヒートマップで検証する
ということです。
さらに、
①回遊率を高めるテーマの決め方
②回遊率を高める記事の書き方
③回遊率を高めるUI/UXの作り方
を吟味していきましょう。

まずはデータとにらめっこになるかもしれませんが、
ぜひ上記の方法でインパクトのあるアクションにつながれば幸いです。

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