Web 解析視点からアプローチするユーザー回遊上の成果最適化（第2回）

第1回は、サービスを利用せずに去るユーザーをパターン化し、仮説をもって可視化について述べた。第2回では、サービスの魅力を理解しきれずに去っていくユーザーを離脱ユーザーとして捉えるのではなく、ユーザーがクリックした後のアクションを Web 解析視点での間接効果として役立てる、シンプルな方法について考えてみよう。


前回の連載に引き続き、サイトのディレクトリごとに流入する検索流入キーワードと、キーワードのシェア構成を「図3」で示すような状態であったとする。

デジタルガジェット全般を取り扱う架空の EC サイト「IREP 販売」において、注力商材がデジタルカメラであったとする。ビッグキーワードの「デジカメ」という検索では当然 SERPs 上での強豪も多く、上位の表示順位は望めない。そこで、各階層ごとに主だった入口ページの流入キーワードを見比べてみたところ、

A：ブランド指名検索の「IREP 販売」がトップページに集中しつつも、ビッグキーワードの「デジカメ」は数が少ないながらトップページへとランディングしている。

B：2階層目のデジカメカテゴリのトップページに関しては、「IREP 販売 デジカメ」というブランド体験済みの既知層に集中している。

C：3階層目の「価格でデジカメを選ぶ」ページには、「デジカメ 最安」というキーワードがサイト全体の数値から見て、大きな規模の流入数がある。

ということが判明した。そこで、各キーワードの検索流入に至ったユーザーモチベーションを想定し、それぞれに次なるユーザーアクションを喚起する訴求を考えるとすると（検索市場での集客獲得シェアを考慮しない場合）、


A：表示順位の低いビッグキーワードの流入は、SERPs 上位に表示されたサイトの情報では満足しない、在庫がない、いい買い物ができなかったユーザーの流入？　探究心旺盛なユーザー？　内部施策ではクリエイティブ訴求で深い階層に誘導することで、より成果を拡大できるだろうか？　広告施策では離脱ユーザーをデジタルカメラトップに再誘導してみれば、成果を拡大できるだろうか？

B：ブランド認知済みでデジカメ探しを繰り返すユーザーに、何を訴求すれば購買行動に変わる？　レビュー掲載による深堀？　背中押し？　広告施策では新着情報を提示して定期的な再利用率を高められる？

C：「デジカメ 最安」での検索順位は高い？　直帰率は？　回遊させるためには？　価格で競合に負けていたとしても、差別化出来るメリットは？　納期？　在庫？　送料？　保証？

などなど、サイト内・外の両面で色々な訴求プランを思い浮かべることができる。いずれの例でも共通するのは、ユーザーが1度以上このサイトを訪れているという事実、「ブランド体験を記憶している可能性」である。ユーザー自からアクティブに検索し、訪問した事実を今後の間接効果として活かさない手はない。

■サイトからの離脱を間接効果の回遊シナリオとして再度活かす

ここでサイトの再利用を促進する手段として、リターゲティング広告がある。ユーザーの来訪履歴をもとに、ユーザーのネット回遊上で想定されるメディア（あるいはアドネットワーク）に対し、後追いのディスプレイ広告を出稿する手段で、比較的ポピュラーな施策といえるだろう。


もちろん、来訪履歴に対してある程度の広告表示回数を見込めるユーザー母数を確保できる場合に限られるが、比較的浅い階層に来たユーザーに再度訪問を即し、サービス選考の続きとなる際のユーザーメリット理解促進や、利用の背中押しを促進させる手立てとして有効だ。

上記の例では自然検索流入のキーワード解析に絞って解説したが、リスティング広告からの流入でもディスプレイ広告からの流入でも、訴求内容、ユーザークリックのモチベーション、ランディングページの訴求のかけ合わせを考慮し、なぜ離脱し、どうすれば再来訪してもらえるのかという仮説検証の作業には変わりはない。


そこに、流入経路別の回遊状況など、Web 解析によるユーザー行動仮説が加われば、より精度の高い広告施策が運用できる。例えばサービスに関する価格やスペック、ユーザーレビューなど、より深い情報を探索しながらも取り逃がしているユーザー層に対してリターゲティング広告施策を行う場合、何を訴求すればよいか？　サイト内で次のステップへと進んでいるユーザーと何が異なるのか？　再来訪を訴求するクリエイティブや訴求内容のトライアルに解析データを活用するとよいだろう。

対象とするユーザーシナリオをあまりに絞り込み過ぎると、さすがにターゲティング広告の表示回数が確保できなくなってしまうが、サイト内部の Web 解析のデータを元にしたユーザー行動のパターン化は、行動ターゲティング広告の設計への反映にも役立つ。

Web 解析を通してユーザーと対話し、どれだけ「勝ちシナリオと負けシナリオ」を仮説立てできるかで、Web 解析がもたらす集客施策への貢献度は大きく変わってくる。

（執筆:株式会社アイレップ Web 解析グループ グループマネージャー 床尾一法）