初心者必見！Webサイト分析の基本と活用法をわかりやすく解説

2025 9/26

2025/09/26

はじめに

Webサイトの成果が思うように出ないと感じていませんか？

この章では、本資料の目的と読み方をわかりやすく説明します。はじめに全体像をつかむことで、次の章で紹介する手法や指標を実務に落とし込みやすくなります。

この資料の目的

Webサイトの現状把握、課題発見、改善案の立案に必要な考え方と手法を整理します。アクセス解析の数字の見方や、ユーザーの行動を深く知るための定性調査（例：ユーザビリティテスト）、画面上の注目点を可視化するヒートマップなど、実務で使える内容を中心にまとめています。

想定する読者

・サイト運営者やマーケティング担当者
・記事や商品ページの改善を行いたい方
・分析をこれから学びたい制作・編集チーム

本資料の使い方

章ごとに手法と実例、使うべき指標、ツールの紹介をします。まずは第2章で目的を明確にし、定量・定性の両面から分析を進める流れを身につけてください。実際のデータを用いてPDCAを回すイメージを持ちながら読み進めると効果的です。

Webサイト分析の目的と重要性

なぜWebサイト分析を行うのか

Webサイト分析の目的は、現状を正しく把握し、課題を見つけて改善策を立てることです。単に数字を集めるだけで終わらせず、「何を知りたいか」「どの問題を解決したいか」を明確にすることが出発点になります。目的がはっきりすれば、必要なデータや見るべき指標も自ずと決まります。

分析で具体的にわかること（例）

直帰率が高い：最初のページで興味を失っている可能性があり、導線や見出しを見直します。
滞在時間が短い：コンテンツが期待に合っていないか読みやすさに課題があります。
コンバージョン率が低い：フォームの使いにくさや訴求の弱さを疑い、改善案を検討します。

分析がもたらす効果

分析を通して、サイトの強みとボトルネックを客観的に特定できます。これにより優先度をつけて改善を実行でき、限られたリソースを効果的に使えます。さらに、改善の前後で効果を測ることで、次の施策に生かせます。

実務での進め方のポイント

目的を一つに絞る（例：問い合わせを増やす）。
関連する指標だけを選ぶ。
データから仮説を立て、改善案を検証する。
結果を関係者に分かりやすく伝え、継続的に改善する。

この章を通じて、分析は「数字を見ること」ではなく「改善するための道具」であることを理解していただければ幸いです。

Webサイト分析の2つのアプローチ：定量分析と定性分析

概要

Webサイト分析には「定量分析」と「定性分析」の2つのアプローチがあります。数値で現れる動きと、ユーザーがどう考えて行動したかを深く見る視点を両方使うと、本当の課題が見えてきます。

定量分析とは

訪問者数、ページビュー、直帰率、コンバージョン率といった数字を扱います。たとえばGoogle Analytics（GA4）やGoogleサーチコンソールでデータを取り、どのページに人が集まっているか、どこで離脱が多いかを把握します。数字は異常や傾向を素早く見つけるのに向いています。

定性分析とは

ユーザーの行動背景や心理を探る方法です。ユーザビリティテストやヒートマップ、ユーザーインタビューなどで「なぜその行動をしたのか」を明らかにします。たとえばボタンが見えにくい、文言が分かりにくい、といった具体的な改善点が分かります。

両者を組み合わせるメリット

数値で問題の場所を特定し、定性で原因を掘り下げます。数字だけでは原因がわからない場合、ヒートマップやテストで検証すると改善策が具体的になります。

実践の流れ（簡単3ステップ）

1) 定量で課題を発見する（例：離脱が高いページを特定）
2) 定性で原因を検証する（例：ユーザーテストで操作のつまずきを確認）
3) 改善を実施し、再び定量で効果を測る

この繰り返しで、より効果の出るサイト改善が可能になります。

主なWebサイト分析手法とツール

ユーザビリティテスト

実際のターゲットユーザーにサイトを操作してもらい、操作のしやすさや導線の分かりやすさを評価します。例：新規会員登録の流れを観察して、どの項目でつまずくかを記録します。観察中の発話や表情をメモし、問題箇所を具体化します。

アクセス解析（GA4など）

Google Analytics 4（GA4）などでユーザー数、ページビュー、流入元、デバイス別の利用状況を計測します。KPIを設定し、目標達成度を数値で確認します。例：流入キーワードで訪問が増えているのにコンバージョンが低ければ、導線やランディングページを見直します。

ヒートマップ分析

ページ内のクリック、スクロール、マウス移動を色で可視化します。重要なCTAボタンや主要コンテンツが目立っているか判断できます。例：CTAがほとんど注目されていない場合は配置や文言を変更します。

その他の有用なツール

セッションリプレイ：実際の操作を録画して問題箇所を詳細に確認します（フォームの誤入力やスクロールの挙動など）。
A/Bテスト：異なるデザインや文言で効果を比較し、効果的な改善案を確定します。
サイト速度計測：読み込みが遅ければ離脱が増えるため、改善優先度を決めます。
フォーム分析：入力項目ごとの離脱率を把握し、必須項目の見直しや入力支援を行います。

実務ではこれらを組み合わせ、課題の優先順位を付けて改善を進めると効果が出やすいです。

見るべき代表的な指標（KPI）

Webサイト分析でまず抑えたい代表的な指標を、目的別に分かりやすく解説します。各指標は単独で判断せず、ほかの指標と組み合わせて見ることが大切です。

UU（訪問ユーザー数）

サイトを訪れたユーザーの数です。新規とリピーターの割合を確認すると、認知拡大と継続性のバランスが分かります。急激に下がれば集客施策や技術的な問題を疑います。

PV（ページビュー数）

閲覧されたページの合計数です。1人あたりのPVが高ければサイト内の回遊性が高いと判断できます。低ければ内部リンクや導線を改善します。

直帰率・離脱率

直帰率は最初のページのみ見て離脱した割合、離脱率は各ページの最後に離れた割合です。高いページは導線やコンテンツの期待値ズレを疑い、入口と目的を見直します。

コンバージョン率（CVR）

目標達成（購入・申込みなど）した割合です。CVRは成果の直結指標なので、流入チャネルやページ改善で段階的に検証します。

平均滞在時間

ページやセッションごとの滞在時間です。短いと内容が伝わっていない可能性があり、長すぎると回遊性の低さや読みづらさを示します。

流入チャネル

検索、SNS、広告、直接などの流入元です。チャネルごとにユーザーの意図が違うため、チャネル別にCVRや滞在時間を比較します。

ユーザー行動（スクロール深度・クリック位置）

どこまで読まれているか、どの要素がクリックされるかを見ます。重要なボタンが見られていなければ配置を変えるなどの改善案が出せます。

ヒートマップ（熟読・離脱エリア）

視線やマウスの動きを可視化し、人気部分と無視される部分を把握します。改善ポイントを優先度付けして施策を試してください。

各指標は数値の変化と原因をセットで見ると有効です。まずは主要KPIを数種類に絞り、定期的にチェックして改善を積み重ねましょう。

分析データの活かし方と改善実例

分析→改善の基本サイクル

まず定量データで現状を把握し、定性データで原因を特定します。次に仮説を立てて改善施策を実施し、再度データで効果を検証するPDCAを回します。短期間で小さな改善を繰り返すと、着実に成果が出やすくなります。

具体的な手順（実務で使える流れ）

現状把握（定量）: 直帰率、滞在時間、コンバージョンなどを確認します。
原因特定（定性）: ヒートマップやユーザーテストで離脱箇所や迷うポイントを探します。ヒートマップは、ユーザーがよく見る場所やクリックしない場所を視覚で示します。
仮説作成: 「CTAが目立たないため離脱が多い」など、原因に対する仮説を立てます。
施策実行: ボタン色や文言の変更、導線の短縮、読み込み速度改善などを実施します。A/Bテスト（異なる案で差を比べる）で効果を測ると確度が高まります。
検証と改善: 指標の変化を数値で確認し、次の仮説に繋げます。

改善の実例：特定ページの直帰率改善

問題: 商品紹介ページの直帰率が高い。
対処: ヒートマップで画面下部が見られていないと判明。重要情報とCTAを上部に移動し、画像を軽量化して読み込みを速めました。結果、直帰率が下がり、問い合わせ数が増加しました。

実施時のチェックリスト

目的（KPI）を明確にする
仮説は具体的に書く
変更は一度に多くしない（A/Bで比較可能に）
定量・定性を併用して判断する

これらを習慣化すると、改善の速度と精度が上がります。

無料・有料ツールの活用

概要

Webサイト分析には無料ツールと有料ツールがあります。まずは無料で基本を押さえ、必要に応じて有料ツールで深掘りすると効率的です。

無料ツールの代表例

Google Analytics：訪問者の数や滞在時間、流入経路などを把握できます。設定を工夫すればコンバージョンも追えます。
Googleサーチコンソール：検索での表示回数や検索キーワード、インデックス状況を確認できます。
ヒートマップ（User Heat、Ptengineなど）：どの場所がよく見られているか、クリックが多い箇所が分かります。視覚的で改善点が見つけやすいです。

有料ツールの代表例

高機能ヒートマップ：セッション録画や詳細なクリック解析が可能です。ユーザー行動の微細な違いをつかめます。
ユーザビリティテストツール：ユーザーにタスクを与え、操作の難しさを動画や音声で収集できます。
競合分析ツール（SimilarWeb、SEMrushなど）：競合サイトの流入源や上位キーワードが分かり、戦略立案に役立ちます。

選び方のポイント

目的（CVR改善、集客、UX改善）を明確にし、必要な機能を優先してください。予算、導入のしやすさ、社内で扱えるかも確認します。

導入と運用のコツ

まずは無料ツールで仮説を立て、小さな改善を繰り返すと効果が見えます。有料導入時はまずトライアルで効果を検証してください。ツールは道具なので、目的に合わせて使い分けることが大切です。

まとめ：サイト分析で成果を出すためのポイント

目的と仮説を明確にする
分析は手段であり目的ではありません。まず「何を達成したいか」を定め、仮説を一つずつ検証します。例えば「購入までの離脱を減らすため、フォームの入力項目を減らす」といった具体例を用います。
定量と定性を組み合わせる
アクセス数やコンバージョン率などの定量データで課題を把握し、ヒートマップやユーザーインタビューで原因を探ります。両方揃えると改善策の精度が上がります。
KPIとツールを目的に合わせて選ぶ
全ての指標を追う必要はありません。例として、ECなら「カート放棄率」「購入完了率」を優先します。ツールはコストと導入のしやすさで選びます。
小さく試して素早く学ぶ（PDCA）
仮説は小さなA/Bテストで試し、結果を次の仮説に活かします。素早く回すほど改善の速度が上がります。
根拠を持って説明する
社内外の関係者に共有するときは、データと仮説、行動計画をセットで示します。説得力が増し実行につながります。
継続的に記録して見える化する
試行の履歴や結果をドキュメント化し、学びをチームで蓄積します。過去の施策が次の判断材料になります。