Digital Marketing Term

デジタルマーケティングの基本用語

デジタルマーケティングの世界って、専門用語が多くて最初は戸惑いますよね？ 私もそうでした！ でも、基本的な用語さえ理解すれば、意外とシンプルなんです。今回は、デジタルマーケティングでよく使われる重要なキーワードをいくつかピックアップして解説していきます。

まずは、成果に直結する代表的な指標から見ていきましょう。

1. コンバージョン（Conversion）

ウェブサイト上でユーザーが目標とする行動を完了すること。例えば、商品購入、資料請求、会員登録、ニュースレター購読などが挙げられます。コンバージョンは、デジタルマーケティングの最終目標となることが多いですね。

• 質問: あなたのウェブサイトにおけるコンバージョンは何でしょうか？ これを明確にすることが重要です。

2. コンバージョン率（CVR：Conversion Rate）

ウェブサイトへのアクセス数に対して、コンバージョンに至った割合のこと。例えば、100人がウェブサイトにアクセスし、そのうち2人が商品を購入した場合、CVRは2%となります。CVRが高いほど、ウェブサイトが効果的に機能していると言えます。

• 質問: CVRを向上させるには、どんな施策が考えられるでしょうか？

3. クリック単価（CPC：Cost Per Click）

広告がクリックされるごとに発生する費用。クリック課金型の広告でよく使われる指標です。CPCを低く抑えつつ、コンバージョン数を増やすことが重要です。

• 質問: CPCが高い場合、どのような要因が考えられるでしょうか？ また、どうすれば改善できるでしょうか？

4. 行動単価（CPA：Cost Per Action/Acquisition）

コンバージョン1件あたりの費用。例えば、商品購入1件あたりにかかった広告費などを指します。CPAを把握することで、マーケティング施策の費用対効果を測定できます。

• 質問: CPAを最適化するには、どのような戦略が必要でしょうか？

5. リターゲティング広告 (Retargeting Ads)

一度あなたのウェブサイトを訪れたユーザーに対して、再度広告を表示する手法。通常、サイト訪問時の行動をもとに条件を設定し、それに合致したユーザーに配信します。

• 質問: リターゲティング広告のメリットとデメリットは何でしょうか？　どのような商品やサービスに向いているでしょうか？

これらの用語はデジタルマーケティングのほんの一部ですが、理解しておくことで、より深く戦略を立てることができます。

GA4の基本用語

Google Analytics 4（GA4）を使いこなすには、まず基本的な用語を理解することが重要です。今回は、特に重要な用語を分かりやすく解説していきます。

そもそも、なぜGA4が必要なのでしょうか？従来のユニバーサルアナリティクス(UA)とは何が違うのでしょうか？ UAはページビューを中心とした設計でしたが、GA4はイベントベースでより多様なデータ収集・分析が可能になっています。 つまり、ウェブサイトだけでなくアプリのデータも統合的に分析できるのです。 この違いを理解するためにも、以下の用語をしっかり押さえておきましょう。

1. イベント:

GA4の中心となる概念です。ユーザーの行動（ページ閲覧、クリック、動画再生など）はすべてイベントとして記録されます。UAではページビューが中心でしたが、GA4ではあらゆる行動がイベントとして捉えられるため、より詳細な分析が可能になります。 例えば、”view_item”というイベントは商品の詳細ページ閲覧を表します。

2. パラメータ:

イベントに関する追加情報を提供します。イベントが発生した時の状況や詳細を把握するために使用します。 例えば、”view_item”イベントに”item_name”というパラメータを追加することで、どの商品が閲覧されたかを記録できます。

3. 指標 (Metrics):

データの量的側面を表します。例えば、イベントの発生回数、ページビュー数、平均セッション時間などが指標です。ビジネスの目標達成度を測るために重要な要素となります。 例えば、”view_item”イベントの発生回数を指標として追跡することで、商品の閲覧状況を数値で把握できます。

4. ディメンション (Dimensions):

データの質的側面を表します。指標にコンテキストを与え、データの分析を深める役割を果たします。例えば、イベントが発生した都市、使用されているデバイス、トラフィックソースなどがディメンションです。 例えば、”city”というディメンションで”view_item” イベントを分析することで、どの都市からのアクセスが多いかを把握できます。

5. カスタム指標 & カスタムディメンション:

標準で用意されている指標やディメンション以外に、ビジネスニーズに合わせて独自に設定できるのがカスタム指標とカスタムディメンションです。 例えば、特定のボタンのクリック数を追跡したい場合、カスタムイベントとカスタム指標を作成することで実現できます。 GA4の柔軟性を最大限に活かすために、これらを効果的に活用することが重要です。

6. スコープ:

カスタムディメンションを設定する際に重要となるのがスコープです。スコープは、カスタムディメンションが適用される範囲を指定します。 “User”、”Event”、”Item”、”Session”の4種類があり、それぞれユーザーレベル、イベントレベル、商品レベルでデータを分析するために使用します。 例えば、ユーザーの会員種別を記録するカスタムディメンションは”User”スコープで設定します。

7. ユーザープロパティ:

ユーザー属性を格納する単位。

GTMの基本用語 〜タグ、変数、トリガー、DOMの関係〜

まず、GTMの全体像を把握しましょう。 GTMは、ウェブサイトに様々なタグを簡単に追加・管理するためのツールです。 例えば、Google Analyticsのトラッキングコードや、広告コンバージョントラッキングタグなどを、GTMを通して一元管理できます。 これにより、ウェブサイトのコードを直接編集することなく、マーケティングに必要なデータを取得・活用することが可能になります。

では、GTMの主要要素である「タグ」「変数」「トリガー」の関係を見ていきましょう。 これらは、まるでドミノ倒しのように連鎖的に動作します。

1. トリガー（Trigger）： トリガーは、特定のイベントが発生したことを検知する役割を担います。「いつ」動作させるかを定義する部分です。例えば、「ボタンがクリックされた時」「ページが読み込まれた時」などがトリガーとして設定できます。
2. 変数（Variable）： 変数は、必要な情報を格納する箱のようなものです。「何を」取得するかを定義します。 例えば、クリックされたボタンのテキスト、アクセスしたページのURLなどが変数として設定できます。 これらの情報は、タグに渡されて活用されます。
3. タグ（Tag）： タグは、実際にウェブサイトに埋め込むコードの塊です。「どのように」動作させるかを定義します。 例えば、Google Analyticsにデータを送信する、特定のピクセルを発火させるなどがタグの役割です。 タグは、トリガーによって起動され、変数から情報を受け取ります。

DOM（Document Object Model）は、上記の要素と少し違った視点で理解する必要があります。DOMは、HTML文書をツリー構造で表現したものです。ウェブサイトの構造、コンテンツ、要素（例えば、ボタン、画像、テキストなど）はすべてDOMの一部です。

では、DOMはGTMとどのように関係するのでしょうか？

GTMの変数やトリガーを設定する際、DOMの情報を利用することがよくあります。 例えば、特定のボタンのクリックをトリガーにしたい場合、そのボタンはDOM上でどのように表現されているかを理解する必要があります。GTMのインターフェースでは、DOM要素を指定することで、特定の要素に対する操作をトリガーや変数に設定することができます。

例：特定のボタンクリックでGoogle Analyticsイベントを送信する場合

1. トリガー: 「Click – Just Links」を選び、クリックされた要素が特定のボタンであることを指定 (DOMの情報を活用).
2. 変数: クリックされたボタンのテキストを取得するために「Click Text」変数を設定 (DOMの情報を活用).
3. タグ: Google Analyticsイベントタグを設定し、トリガーと変数を紐づける。 変数で取得したボタンテキストをイベントラベルとして送信.

このように、DOMを理解することで、GTMをより柔軟に活用できます。

ウェブサイトの種類と目標設定について

ウェブサイトは、企業にとって重要なツールです。その目的や機能によって様々な種類があり、それぞれ適切な目標設定が必要です。今回は、代表的なウェブサイトの種類と、目標設定に欠かせないKGIとKPIについて解説します。

ウェブサイトの種類

ウェブサイトは、大きく以下の種類に分類できます。それぞれの特徴と目的を理解することで、効果的な活用が可能になります。

• コーポレートサイト: 企業情報を発信するサイトです。企業理念、事業内容、会社概要、IR情報などを掲載し、企業の信頼感向上と認知度向上を目的とします。
• ブランディングサイト: ブランドイメージを構築するためのサイトです。世界観や価値観を伝えることで、顧客との共感や愛着を深めます。
• ECサイト: 商品やサービスをオンラインで販売するサイトです。売上最大化を目的とし、ユーザーフレンドリーな設計と決済システムが重要になります。
• リードジェネレーションサイト: 見込み顧客を獲得するためのサイトです。資料請求や問い合わせフォームなどを設置し、営業活動につなげます。
• メディアサイト: 特定のテーマに関する情報を発信するサイトです。アクセス数を増やし、広告収入やアフィリエイト収入を得ることを目的とする場合が多いです。

それぞれのサイトは異なる目的を持つため、適切な指標を設定し、効果測定を行う必要があります。そこで重要になるのが、KGIとKPIです。

KGIとKPI

KGI (Key Goal Indicator) は、最終的な目標を数値化したものです。ビジネスの成功を測るための指標であり、企業全体の目標に紐づいています。例えば、ECサイトであれば「年間売上高○○億円」などがKGIとなります。

KPI (Key Performance Indicator) は、KGI達成のためのプロセス指標です。KGIを達成するために、どのような行動をとるべきかを具体的に示す指標となります。例えば、ECサイトのKPIとして「月間アクセス数○○人」「コンバージョン率○○%」などが挙げられます。

各サイトにおけるKGI・KPIの例

以下は、各サイトにおけるKGIとKPIの例です。あくまで一例であり、企業の戦略によって設定は変化します。

• コーポレートサイト: KGI: 認知度向上、KPI: サイトアクセス数、問い合わせ数
• ブランディングサイト: KGI: ブランドイメージ向上、KPI: エンゲージメント率、SNSシェア数
• ECサイト: KGI: 売上高向上、KPI: コンバージョン率、客単価
• リードジェネレーションサイト: KGI: 見込み顧客獲得数増加、KPI: 資料請求数、問い合わせ数
• メディアサイト: KGI: アクセス数増加、KPI: ページビュー数、滞在時間

ウェブサイトのパフォーマンスとは？

ウェブサイトのパフォーマンスとは、ユーザーが快適にウェブサイトを閲覧できるかどうかを表す指標です。具体的には、ページの読み込み速度、表示の安定性、操作の 応答性などが挙げられます。Google は Core Web Vitals という指標を重視しており、SEO対策にも影響を与えます。

なぜパフォーマンスが重要なのか？

パフォーマンスが悪いと、ユーザーはイライラして離脱し、コンバージョン率が低下します。逆に、パフォーマンスが良いと、ユーザーエクスペリエンスが向上し、コンバージョン率の向上に繋がります。

ファネル分析で課題を発見！

ファネル分析とは、ユーザーがウェブサイト上で取る一連の行動を段階的に分析する手法です。例えば、ECサイトであれば、「商品ページの閲覧」→「カートに追加」→「購入手続き」→「購入完了」といった流れがファネルとなります。各段階での離脱率を把握することで、ウェブサイトの改善点を特定できます。

セグメントで顧客を理解！

セグメントとは、特定の属性を持つユーザーのグループのことです。例えば、年齢、性別、興味関心、購入履歴などによってユーザーをセグメント化できます。セグメントごとにファネル分析を行うことで、それぞれのグループの行動特性を理解し、より効果的な改善策を施すことができます。

具体的なパフォーマンス改善策

• 画像の最適化: 画像のサイズを圧縮することで、ページの読み込み速度を向上させることができます。
• キャッシングの活用: ブラウザやサーバーにデータをキャッシュすることで、2回目以降のアクセス速度を向上させることができます。
• コードの最適化: 不要なコードを削除したり、効率的なコードに書き換えることで、パフォーマンスを向上させることができます。
• CDNの利用: コンテンツデリバリーネットワーク(CDN)を利用することで、地理的に近いサーバーからコンテンツを配信し、読み込み速度を向上させることができます。

まとめ

ウェブサイトのパフォーマンス向上は、売上アップに直結する重要な要素です。ファネル分析とセグメントを活用することで、効果的にウェブサイトを改善し、ユーザーエクスペリエンスを向上させましょう。

GA4への移行でWebサイトのパフォーマンス改善に取り組む (Universal Analyticsとの違い)

ウェブサイトのパフォーマンス改善は、ビジネスの成功に不可欠です。Google アナリティクスは、そのための貴重なツールであり、Universal AnalyticsからGA4への移行は大きな変化をもたらしました。この記事では、両者の違いを理解し、GA4を活用してWebサイトのパフォーマンスを向上させる方法を探ります。

まず、Universal AnalyticsとGA4の根本的な違いは何でしょうか？ Universal Analyticsはページビューを中心に設計されており、セッションに基づいたデータ収集を行っていました。一方、GA4はイベントベースのデータモデルを採用し、ユーザー中心の分析を可能にします。この変化は、ウェブサイトのパフォーマンス改善へのアプローチをどのように変えるのでしょうか？

Universal AnalyticsとGA4の主な違い:

• データモデル: セッションベース vs. イベントベース
• 指標: ページビュー数 vs. エンゲージメント指標 (例: エンゲージメント時間、アクティブユーザー数)
• クロスプラットフォーム測定: 困難 vs. 容易 (アプリとウェブの統合分析)
• プライバシーへの対応: Cookieへの依存 vs. Cookieレスへの対応強化
• 機械学習の活用: 限定的 vs. 拡張分析や予測機能

これらの違いを考えると、GA4を用いたパフォーマンス改善のアプローチは、Universal Analyticsとは異なるものになります。

例えば、Universal Analyticsでは、直帰率の低さが目標の一つでしたが、GA4では、エンゲージメント時間やアクティブユーザー数といった指標が重要になります。つまり、訪問者がサイトでどれだけ有益な時間を過ごしているか、そして、どれだけ積極的にサイトと関わっているかに焦点を当てる必要があります。

では、GA4を活用して具体的にどのようにパフォーマンス改善に取り組むべきでしょうか？

GA4を活用したパフォーマンス改善のポイント:

• イベントトラッキングの設定: コンバージョンイベントや重要なユーザーインタラクションを適切にトラッキングすることで、ウェブサイトのどの部分が効果的で、どの部分が改善が必要かを正確に把握できます。 購入、フォーム送信、動画再生など、ビジネスにとって重要なイベントを定義しましょう。
• エンゲージメント指標の分析: エンゲージメント時間、アクティブユーザー数、スクロール深度などの指標を分析することで、ユーザーがサイトのコンテンツにどれだけ関与しているかを理解し、改善点を見つけることができます。
• BigQueryとの連携: 大量のデータを詳細に分析したい場合は、BigQueryとの連携が有効です。 独自の指標を作成したり、複雑な分析を行うことで、より深い洞察を得ることができます。
• 機械学習を活用した予測機能: GA4は機械学習を活用した予測機能を提供しています。 コンバージョン可能性や離脱の可能性を予測することで、先手を打った対策が可能になります。

具体的な例: ECサイトで、商品詳細ページからの離脱率が高い場合、GA4でスクロール深度や特定の要素へのクリックなどのイベントをトラッキングすることで、ユーザーがどこで離脱しているか、そしてその原因を探ることができます。 例えば、商品画像が見にくい、送料が高いなどの問題点が明らかになるかもしれません。

まとめ:

GA4への移行は、ウェブサイトのパフォーマンス改善へのアプローチを変える必要があります。 イベントベースのデータモデルと豊富な分析機能を理解し、適切に活用することで、より効果的な改善策を講じることが可能になります。 GA4を使いこなし、Webサイトの成功につなげましょう。