Googleアナリティクスの使用方法

※　イメージ図（©photoAC）

WEBサイトを運営していれば、アクセス状況を知りたくなることは当然である。WEBサイトへのアクセスを分析するツールはいくつかあるが、Googleアナリティクス^（※）が最も一般的である。他の有名なツールに、Webalizer があるが、これはサーバーの側の負荷を調べるために使用するものである。

※　Googleアナリティクスは、2020年に GA4（Google アナリティクス 4） が開発された。2023年７月にはそれまで一般的に使用されていた UA（ユニバーサルアナリティクス）の使用が停止される。このため、本稿は GA4 と UA の双方のデータを示して素の比較をしている。

ツールによって、アクセス分析の結果は一般に大きく異なる。これらは分析の手法が異なっているためで、Googleアナリティクスがブラウザ側（ユーザ側）で分析するのに対し、Webalizer はサーバー側（サイトのある側）で分析する。このため、Googleアナリティクスが、人間による閲覧のみを分析することが可能なのに対し、Webalizerはロボットの巡回もカウントする。

また、WEBサイトの管理者も、自分のサイトを閲覧せざるを得ないが、このような閲覧は分析結果から除かなければならない。Googleアナリティクスは自らの閲覧を分析結果から除くことが可能であるが、Webalizer では不可能である。

このため、利用者がどのように閲覧しているかを分析するためのツールはGoogleアナリティクスであり、サーバの負荷を知るためのツールがWebalizerということになる。一般に、双方の結果は10倍以上、Webalizerの方が大きくなる。

以下、Googleアナリティクスを中心に、私のサイトの分析結果を参照しつつ、いくつかの注意すべき事項等をまとめてみた。

Googleアナリティクスで、ＷＥＢサイトのアクセス分析を行うためには、自らのサイトのすべてのページにGoogleアナリティクスを導入しなければならない。そのためには、まずGoogleのサイトでアカウントを作成^（※）し、Google アナリティクスのログイン画面から、「測定を開始」のボタンをクリックして必要事項を入力していくと、Googleアナリティクスが使用可能となる。

※　右上の「ログイン」ボタンをクリックし、ログイン画面で「アカウントを作成」をクリックして必要事項を入力すればよい。

そこで、画面上部の「すべてのウェブサイトのデータ」をクリックし、「管理」⇒「データストリーム」をクリックし、サイトの URL を入力し、「グローバル サイトタグ（gtag.js）」をクリックすると、SCRIPTが得られるので、これをサイトの各ページに貼り付けると分析が可能になる。

※　イメージ図（©photoAC）

一般に、Googleアナリティクスの分析結果で WEB サイトの閲覧状況を表すものとしてよく挙げられるのがページビュー数（PV数）である。

これは利用者がページ（htmlファイル）を閲覧するたびに１づつ増えていく。戻るボタンを押して直前に見ていたページを閲覧してもページ数は増加する。

企業のサイトでは１箇月間に１万 PV あれば大規模サイトとされ、個人のブログでは 10 万 PV で大規模サイトとされる。

なお、利用者にとってページの場所が分かりにくい場合も PV 数は増加することがあるので注意する必要がある。

当サイトの 2022 年７月から 2023 年６月までの１年間の月ごとの PV 数は次のようになっている。10月に PV 数が伸びているのは、当サイトでは労働安全衛生コンサルタント試験の支援のページの利用者の割合が高いことから、筆記試験のある 10 月に閲覧者が増加するからである。

図をクリックすると拡大します

１年間の PV 数は5,326,866PVであり、月当たり平均ではほぼ 44 万となっている。

次に同じ時期の分析を GA4 で行うと次のようになる。UA では週ごと、月ごとの集計がワンクリックで切り替えられたのだが、GA4 ではその機能はなくなってしまった。そのため日ごとのデータになる。

図をクリックすると拡大します

１年間の PV 数は5,466,615Vであり、月当たり平均ではほぼ 46 万となる。GA4 と UA では分析の手法がやや異なっているようである。UA から GA4 に切り換えたときは注意が必要だろう。

また、Googleアナリティクスによる分析結果の重要なものとしてユニークユーザ数（UU 数）がある。これは実際の閲覧者の数であるとされる。

具体的な例を挙げて説明すると、Ａ氏が１箇月にサイトを４回訪問し、Ｂ氏が１回、Ｃ氏が３回訪問したとしよう。この場合、訪問した人数は３名なので、UU数は３となる^（※）。

※　現実には、Googleアナリティクスの側で、個人を特定することはできないので、UA の場合は「cookie」という小さなファイルをブラウザとの間でやりとりしながら利用者を判断している。そのため、Ａ氏が自宅のパソコンと個人のスマホと会社のパソコンで閲覧すると、それぞれ別人だと判断されて３人とカウントされることとなる。

一方、GA4 の場合はGoogleアカウントを利用しているため、同一人物が異なるデバイスを利用しても UU は１になるとされている。

当サイトの 2022 年７月から 2023 年６月までの１年間の月ごとのUU数は747,094人でその推移は次のようになっている。2022 年の 10 月に小さな山があり2023 年に入ってから徐々に増加している。2022 年 10 月の伸びは労働安全衛生コンサルタント試験の支援のページの利用者が多いためだが、2023 年の伸びは衛生管理者支援のページの利用者の増加が主な要因である。

図をクリックすると拡大します

これが GA4 では、次のようになる。UA では747,094人だったのだが、GA4 では同じ時期に46 万人である。かなりの差があるが、これは UA がユーザーの識別を cookie で行っていたのに対し、GA4 は Googleアカウントの情報を利用しているためで、１人のユーザが異なるデバイスからアクセスしても同じユーザとして識別できるようにされているためである。

UA と GA4 では同じユーザという言葉を用いていても全く異なる変数だと考えた方がよさそうだ。

図をクリックすると拡大します

では、これを長期的なスパンでみるとどうなるだろうか。分析を始めた2017年頃には、１箇月のUU数は３～４百人程度だったのだが、その後、急速に伸びていき2022年の10月には45,160人まで増加した。

この増加の最大の原因は労働安全衛生コンサルタント試験の受験支援のページの閲覧者と衛生管理者の受験支援のページの閲覧者数の増加である。双方のページで閲覧者の方の口コミによる相乗効果があるのかもしれない。

図をクリックすると拡大します

※　イメージ図（©photoAC）

次にセッション数であるが、私は、べージビュー数よりもセッション数の方が重要ではないかと考えている。

セッション数とは、閲覧回数のことである。先ほどの「Ａ氏が１箇月にサイトを４回訪問し、Ｂ氏が１回、Ｃ氏が３回訪問した」例では、セッション数は各人の訪問回数を合わせた８回となる。

セッション数は、2022 年７月から 2023 年６月までの１年間で 1,012,716 回となっている。１日当たりでは、2,775 回であり、労働安全衛生などというややマイナーな分野に特化したサイトとしては、かなり健闘しているのではないかと自負している。

図をクリックすると拡大します

これが GA4 では、次のようになる。UA では1,012,716 回だったのだが、GA4 では同じ時期に1,096,182 回である。セッション数はそれほど大きな差とはならないが、８％程度の差がある。

やはり、UA から GA4 に切り換えたときに前後の比較は困難と考えるべきだろう。

図をクリックすると拡大します

さて、これも長期スパンでご覧になって頂きたい。2017 年の前半は1箇月当たり 600 回程度で推移していたのだが、2022 年の 10 月には 109,027 回となっている。約 180 倍の増加となった。

よく、個人のWEBサイトは、継続することが閲覧者の増加につながるといわれるが、まさにそれを実感できる状況である。

図をクリックすると拡大します

最後に、平均セッション時間と直帰率を調べてみよう。検索サイトで上位に上がってクリックされても、関係がないからとすぐ検索結果ページに戻られる^（※）ようでは、いくらセッション数が伸びても意味がない。

※　ただし、GA4 では、この２つの分析はできなくなっている。平均セッション時間は、あるページを表示したまま放置されると長くなってしまうし、直帰率も、あるページを閲覧して満足してサイトを離れたのなら問題となならないと考えられたからだ。しかし、セッション数がある程度大きくなれば、その推移を分析することには意味があるだろう。

そこで、平均セッション時間（１回のセッション（訪問）で閲覧していた時間数）と、セッション当たりページ数、直帰率（サイト外から訪問した閲覧者があるページを閲覧してすぐにサイトから退出する割合）の分析も行っておいた方がよい。

なお、平均セッション時間は、Googleアナリティクスの性格から、閲覧者が最後に閲覧したページの閲覧時間はゼロとカウントされる。そのため、Ａ氏がトップページを10秒、ａページを80秒、ｃページを40秒閲覧して退出したとすると、平均セッション時間は30秒となる。ｃページの閲覧時間はカウントされないためである。

当サイトの平均セッション時間は、次図のようになる。７分 19 秒というのは WEB サイトの閲覧時間としてはかなり長い方である。労働安全衛生コンサルタント試験と衛生管理者の試験問題の解説を閲覧するユーザが多いので、平均セッション時間が長くなるのであろう。

また、10 月に長くなる傾向があるのはコンサルタント試験が 10 月にあるからだが、衛生管理者試験が年間を通じてあるので 10 月に極端に高くなるというわけではない。

図をクリックすると拡大します

セッション当たりのページ閲覧数は次のようになる。2019年まで、コンサルタント試験の解説は各年・各科目ごとにひとつのPDFファイルで提供していた。PDFファイルの閲覧はGoogleアナリティクスはカウントできないので、PV数も少なかったが、現在は問題ごとにhtmlファイルで提供しているので、PV数は伸びている。

セッション当たりのページ閲覧数は、サイトの性格によって異なるので、参考までに見ておいて欲しい。

図をクリックすると拡大します

直帰率は、次図のようになる。直帰率は少なければ少ないほど良いが、最初に訪問したページで閲覧者が満足して退出したのであれば問題はない。

従って、ページごとに完結しているサイトでは、直帰率はある程度高くなるが、それがよくないことだとは判断できないことになる。私のサイトでは、あまり直帰率が大きくなって欲しくないが、ページにもよるので単純にはいえない。

最大の問題は、検索サイトから訪問してそのまますぐに離脱するケースである。残念ながら、満足してサイトから離れたのか、すぐに離脱したのかはこの数値からでは分からない。

図をクリックすると拡大します

WEBサイトの分析ツールで、検索関係の分析にはGoogle Search Consoleが用いられる。

SEO（検索エンジン最適化）^（※）のための様々な指標も得ることができ、SEOに重要な被リンク数も判別が可能である。

※　検索サイトで自己のサイトを上位に表示させるための手法。現実には、YahooはGoogleとほぼ同じ検索結果となり、この２社以外の検査サイトはあまり利用されないので、Google検索サイトで上位に表示させることがSEOの目的となる。

かつては、Google Search Consoleの導入は、アナリティクスに比べればきわめて容易だった。しかし、最近では、DNS の設定が必要となる。エックスサーバーの場合の設定方法の詳細は当サイトの「【手順と効果】さくらからＸサーバへの移転」に記してあるので参照して欲しい。

Google社は、いずれにしてもすべてのサイトの検索についての分析を行っている。ファイルがアップされれば、あなたがそのサイトの正しい管理者であると判断して、分析結果を提供してくれるのである。

まず、私のサイトがどのような検索パフォーマンスとなっているかを見てみよう。

図をクリックすると拡大します

この図では過去３箇月において、クリックされた回数、表示された回数、検索順位が表示されている。ここで、表示回数というのは、検索が行われて検索結果のページの２ページ目以降にそのサイトがあると、現実にそのページが表示されなくても表示回数に含まれることとなる。

この図では過去３箇月に約 147 万回表示されて、そのうち約 9.86 万回は実際にクリックされ、表示の平均順位は 14.5 位だったことが分かる。

これだけではあまり分析の役には立たないが、特定のページや特定のクエリ（検索用語）ごとに表示が可能なのである。

例えば「化学物質」を含む検索用語で、過去16箇月の検索を行った結果を表すと次図のようになる。

図をクリックすると拡大します

これを見れば、2022 年５月から急速に伸びていることが分かる。

その理由は簡単なことで、安衛法令の化学物質管理が自律的管理へと大きく舵を切ったことによる。新しい政省令が公布されたために化学物質管理への関心が高まったのである。

なお、検索結果が１週間周期で増減を繰り返しているが、この種の検索は会社が休日になる土日には検索されにくいためである。

また、検索順位に影響を与えるのは、サイトの内容、被リンクの多さ、現実の訪問者のふるまいの３点だといわれる^（※）。

※　Google社は、検索順位の決定の具体的な手法を公表していない。ただ、検索順をどのように決めているかは、同社の命運を左右する事項であり、検索者の満足に沿うものを上位に表示することが同社の大きな関心事項である。

また、そのアルゴリズムは日常的に修正されているといわれ、かつて有効だった方法も現在ではかえって有害ということもある。これまでに行われたアップデートで最も重要なものがパンダアップデートとペンギンアップデートである。

パンダアップデートは、主担当者のパンダ氏の名前から命名されたものだが、動物のパンダが白黒がはっきりしていることから、その次のアップデートは白黒がはっきりしている動物であるペンギンと命名された。

この命名は、検索エンジンをだますようなやり方は通用させないという同社の意思表示でもある。薄っぺらなブログを数多く作成してそこから自己のサイトにリンクを張るようなやり方は、かつては成功したが、現在では無意味となっている。

このうち、サイトの内容は管理者の努力でなんとかなるが、被リンクと閲覧者のふるまいはどうにもならない。

私自身、経験したことだが、全く新しい分野の記事を作成すると、その直後に上位に表示されるのだが、その直後に順位が急速に低下し、その後、じわじわと順位が回復するということがよくあった。

おそらく、マイナーな検索用語の場合、新しい記事がアップされると、とりあえず上位において、閲覧者がどのように行動するのかを見ているのではないかと思う。クリックして訪問した閲覧者がすぐに出て行ってしまうようなら、下位に落としてしまうのである。

その後、徐々に回復したのは、被リンクが増えたり閲覧者が増えたりしたからだろうと思う。

その意味で、被リンク数は気にした方がよい。サイト作成者によっては、Wikipediaに記事を書いて自己サイトにリンクを張ったり、ソーシャルブックマークやSNSサイトからリンクを張る^（※）というケースもあるようだ。

※　Googleは、そのこと自体は、過度でない限りブラックハット対策（好ましくないSEO）とは考えていないようだが、SNSサイトの方で「本来の使用法とは異なる使い方をしている」と判断されてシャドウBAN（閲覧順位や表示で不利益に扱うこと）されるおそれがある。ただ、自己サイトのアップデートをSNSでお知らせする程度のことであれば、本来のSNSの使用方法の範囲内のことだと判断されると思う。

さて、ここまで記述してきたことは、自己サイトが実際にどれだけ人の役に立っているかということでの分析である。

サイトのアクセス分析には、もうひとつの目的もある。それはレンタルサーバへの負荷である。あまりに負荷が大きくなるようなら、閲覧速度に悪影響を与えるので、なんらかの対策を考えないといけない。

サーバ側でアクセスを分析するツールとして有名なものにWebalizerがある。当サイトが利用しているエックスサーバーでは、これを改良して独自の分析ツールを提供している。また、当サイトが2023年１月初旬まで利用していたさくらのレンタルサーバでも容易に使用できるようになっている。

しかし、エックスサーバーではページビュー数が多くなると動作しなくなるようだ。当サイトでも利用できなくなっている。