誤解3：Webサイト分析＝SEO
Web 分析と SEO には共通点があります。つまり、両方とも Web サイトのパフォーマンスを最適化するために使用されます。しかし、その違いもまた非常に重要であり、それらの目的と手段が異なります。
友達に聞かれるたびに、私は簡単に説明します。
Web サイト分析は、Web サイトでのユーザー エクスペリエンスを最適化し、最終的には訪問者のコンバージョンを促進することです。最適化の目標は訪問者自身です。
SEO は、検索エンジンでの Web サイトのパフォーマンスを最適化し、最終的にはより質の高い検索エンジンの訪問者を Web サイトの訪問者に変えることです。
いくつかの角度から違いを見てみましょう。
1. トラフィック自体の観点から: Web サイト分析は、より多くのトラフィックを獲得するのに直接には役立ちません (Web サイトのユーザー エクスペリエンスは向上し続けていますが、トラフィックは確かに増加し続けるでしょう)。しかし SEO は、トラフィックを増やすのに役立つ高品質の Web サイト マーケティング手法です。ターゲットを絞った性的価値のあるトラフィック。
2. 最適化手法に関して: Web サイト分析は、Web サイトの所有者が期待する行動を完了するように訪問者を誘導する (または誘導する) ことに重点を置き、Web サイトの SEO 最適化は、検索エンジンを誘導して検索結果を促進することに重点を置きます。エンジンは、Web サイトのコンテンツ (キーワード) をより包括的、深く、正確にクロールし、Web サイトのコンテンツに対してより高いキーワードの重みを設定して、より多くの検索エンジン ユーザーが Web サイトにアクセスするように促します。
3. 達成された結果から判断すると、SEO は Web サイトが高品質で関連性の高いトラフィックを獲得するのに役立ち、Web サイト分析は Web サイトのトラフィックを実際のユーザーまたは購入者に変えるのに役立ちます。
SEO は Web サイト (フロントエンドを担当) を最適化してトラフィックを改善することを目的としているのに対し、Web サイト分析は Web サイト (バックエンドを担当) を最適化してより多くのビジネス コンバージョンを達成することを目的としていると考えることができます。全体として、トラフィックの改善により Web サイトの商業的価値が増幅され (SEO の役割)、トラフィックの変換が改善されれば Web サイトの価値をより直接的に生み出すことができます (Web サイト分析の役割)。
誤解 4: Web サイト分析では複数の最適化目標を達成する必要がある
Web サイト分析でよくあるもう 1 つの誤解は、Web サイト自体に最適化目標が多すぎるということです。通常、Web サイトは 1 つの中核的なビジネス目的のみを達成しますが、中核的なビジネス目的の実現には Web サイトの多くの側面が関係する場合があります。電子商取引 Web サイトを例に挙げると、そのような Web サイトの最終的な目標は、トランザクション量を増やしてより多くの収益をもたらすことです。しかし、これを達成するには、Web サイトで多くの作業を行う必要があります。たとえば、Web サイトのトラフィックを増やすと同時に、Web サイトのトラフィックの品質を向上させることも考慮する必要があります。ユーザーエクスペリエンスを向上させ、ユーザーエンゲージメントを促進する方法を見つけるための構造とページ。これらはすべて理にかなっていますが、これらのことを優先順位付けせずに同時に処理すると、問題が発生する可能性があります。
問題の症状は、多くの場合、喧騒であり、最適化の本当の必要性を見逃しています。すべての側面を同時に最適化することが可能であるように見えますが、実際の実現可能性は非常に低いです。ウェブサイト最適化の目標が増えるほど、KPI も増えますが、これらの KPI のパフォーマンスは、しばしば晴れたり雨が降ったりすることがなく、結果的に思考と実行に混乱が生じ、最終的には本当に何かを見落とすことになります。ターゲットには注意が必要です。
Web サイトには多くの問題がある可能性がありますが、ビジネス パフォーマンス (パフォーマンス) に最も重大な影響を与える問題は、通常 1 つまたは 2 つだけです。必要なのは、これら 2 つの問題を見つけて、対応する 1 つまたは 2 つの問題に焦点を当てることです。 . KPI を使用しながら、他のデータや変数を参照します。これは中国でも実現可能です。そうでないと、情報がないという悩みから突然、過剰な情報による苦しみに移行することになり、どちらも最も効果的な最適化アクションをもたらすことはできません。
じっくり時間をかけてウェブサイトを分析することで、一口で太ることはできませんが、体力を維持することができます。
誤解 5: Web サイト分析には多くの統計知識が必要です
答えはノーです。 Web サイト分析は統計ではなく、複雑なデータマイニングでもないため、Web サイト分析には多くの統計知識を習得する必要はありません。
驚きましたか？
Web サイト分析の対象は訪問者とその行動ですが、より重要なのは、アクション属性、時間属性、ページ/コンテンツ属性、人口統計属性など、これらのデータに関連付けられた属性です。地域属性、トラフィックソース属性などデータ自体が属性に関連付けられた後、それはメトリックと呼ばれます。分析の対象はまさに各メトリックです。興味深いことに、これらの指標を取得するには多くの統計作業が必要ですが、幸いなことに、Web サイト分析ツールは、事前に決定されたモデルとアルゴリズムに従ってこれらすべてを実行し、必要なデータを直接出力します。したがって、Web サイト分析にそれほど多くの統計が必要ない理由は、データ統計作業の 99% が Web サイト分析によって行われるためです。
ただし、これは、Web サイト分析に統計的手法が必要ないという意味ではありません。A/B テストや多変量テストを実行する場合、同様に、高度な比較や傾向分析を実行する場合にも統計的手法が必要となる場合があります。クラスタリングや回帰などを使用できます。しかし一般に、統計的知識はウェブサイト分析を学ぶ上で決して障害となるものではありません。
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