【文献】
株式会社HARMONY(ハーモニー),“アクセス解析すればわかる! 今の「SEO」は間違いだらけ!”,SEO SEM Technique,日本,株式会社翔泳社,2009年 3月 3日,第6巻,pp.116〜128
【文献】
杉本昭彦ほか1名,“Google“寡占”による競争激化を乗り切る SEO「三本の矢」作戦”,日経ネットマーケティング,日本,日経BP社,2011年 1月25日,第40号,pp.40〜47
(58)【調査した分野】(Int.Cl.,DB名)
ウェブサイト内はN個のウェブページを有し、複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部を有するアクセス解析画像提供装置におけるアクセス解析画像提供方法であって、
取得部が、ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果を取得する取得手順と、
評価部が、複数の所定の評価指標それぞれには3つの前記解析結果が関連付けられており、前記ウェブサイト内の前記N個のページのウェブページのうち、前記ウェブページへの訪問者のうち前記所定の評価指標に応じた前記訪問者が多いウェブページを上位からM(Mは1以上N以下の整数)個抽出し、前記抽出した前記M個のウェブページの中から評価を行うウェブページを逐次選択する手順と、
前記評価部が、前記取得手順によって取得された前記複数の解析結果から所定の評価指標に応じて3つの前記解析結果を選択し、選択した3つの前記解析結果から第一軸の前記解析結果と第二軸の前記解析結果と第三軸の前記解析結果を抽出し、選択した3つの軸の前記解析結果を用いて、前記所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の前記M個のウェブページにおける前記逐次選択したウェブページ毎の評価結果を生成する評価手順と、
画像提供部が、前記評価手順によって生成された3つの軸による前記評価結果を、前記各解析結果をプロットする軸に沿って前記各解析結果の値が表す前記品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを前記所定の評価指標における全ての前記解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成して二次元画像で視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供手順と、
を含むアクセス解析画像提供方法。
【発明を実施するための形態】
【0013】
以下、図面を用いて本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は係る実施形態に限定されず、その技術思想の範囲内で種々の変更が可能である。
【0014】
[第1実施形態]
図1は、本実施形態に係るアクセス解析システム1の概略構成図である。
図1に示すように、アクセス解析システム1は、Web(ウェブ)サーバ2、ネットワーク3、端末4−1〜4−3、・・・、アクセス解析装置5、アクセス解析画像提供装置6、及び運営者端末7を含んで構成される。なお、以下の説明において、端末4−1〜4−3、・・・のうち、1つを特定しない場合は、単に端末4という。
【0015】
ネットワーク3は、例えばインターネットである。
図1に示すように、ネットワーク3には、ウェブサーバ2、ネットワーク3、端末4、アクセス解析装置5、アクセス解析画像提供装置6、及び運営者端末7が接続されている。
【0016】
ウェブサーバ2は、通信部21及び記憶部22を含んで構成される。
記憶部22には、ウェブサイト23に関する情報が記憶されている。ウェブサイト23に関する情報とは、例えば複数のウェブページ241、242、・・・に関する情報である。また、ウェブページ241、242、・・・それぞれには、アクセス解析装置5がアクセス解析を行うための、例えばタグを埋め込んである。なお、ウェブページ241、242、・・・のうち、1つのウェブページを特定しない場合は、単にウェブページ24という。
通信部21は、ネットワーク3を介して、端末4にウェブサイト23を提供する。
【0017】
端末4は、ウェブサイト23を閲覧する利用者(以下、閲覧者ともいう)が使用する端末である。端末4は、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)、スマートフォン等の携帯電話、タブレット端末、携帯ゲーム機器等である。
【0018】
アクセス解析装置5は、端末4のウェブサイト23へのアクセス状況を解析し、解析した解析結果を、ネットワーク3を介して、アクセス解析画像提供装置6に提供する。また、アクセス解析装置5は、データ取得部51、解析部52、及び提供部53を備える。なお、アクセス状況とは、端末4が、ウェブページ24に訪問した経路、最初に閲覧したウェブページ24、ウェブサイト23内を閲覧した経路、各ウェブページ24を閲覧していた時間(以下、滞在時間ともいう)、ウェブページ24で商品を購入したか否か、初めてウェブサイト23を訪れたのか複数回数目か等の各状況である。
【0019】
データ取得部51は、ネットワーク3を介して、端末4のウェブサイト23へのアクセス状況を取得し、取得したアクセス状況を解析部52に出力する。
解析部52は、データ取得部51が出力したアクセス状況を解析して、アクセス解析結果を生成し、生成したアクセス解析結果を提供部53に出力する。なお、アクセス解析結果については、後述する。
提供部53は、解析部52が出力したアクセス解析結果を、例えば専用のウェブサイト上で提供する。
なお、アクセス解析装置5が送信部(不図示)を備え、送信部が、アクセス解析結果を、ネットワーク3を介して運営者端末7に送信するようにしてもよい。
【0020】
アクセス解析画像提供装置6は、
図1の破線32に示すように、アクセス解析装置5が提供するアクセス解析結果を、ネットワーク3を介して取得する。アクセス解析画像提供装置6は、取得したアクセス解析結果を用いて、所定の評価指標に基づいてウェブページ24毎の評価結果を生成する。そして、アクセス解析画像提供装置6は、生成した評価結果を視覚化したアクセス解析画像を生成し、生成したアクセス解析画像を
図1の破線32に示すように運営者端末7に提供する。なお、アクセス解析画像提供装置6の構成、動作、所定の評価指標、及び評価結果については後述する。
【0021】
運営者端末7は、ウェブサイト23を運営する運営者が利用する端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の携帯電話である。また、運営者端末7は、通信部71、制御部72、表示部73、及び操作部74を備えている。
【0022】
通信部71は、アクセス解析画像提供装置6が提供するアクセス解析画像を、ネットワーク3を介して取得し、取得したアクセス解析画像を制御部72に出力する。
制御部72は、通信部71が出力したアクセス解析画像を表示部73に表示させる。また、制御部72は、操作部74から操作結果が入力された場合、操作結果に応じた指示を生成し、生成した指示を、ネットワーク3を介してアクセス解析画像提供装置6に送信する。なお、指示とは、例えばアクセス解析画像に対するソート指示、表示方法の変更の指示等である。なお、アクセス解析画像については、後述する。
【0023】
表示部73は、液晶表示パネル等である。表示部73には、制御部72の制御によって
アクセス解析画像が表示される。
操作部74は、キーボード、マウス、ポインティングデバイス、表示部73上に設けられているタッチパネル等である。操作部74は、運営者によって操作された操作結果を検出し、検出した操作結果を制御部72に出力する。
【0024】
<用語の定義>
ここで、実施形態で用いる用語の定義を、
図2及び
図3を参照して行う。
図2は、ウェブサイトの構成と、ランディングページとを説明する図である。
図3は、ウェブサイト及びウェブページにおける閲覧者の行動例を説明する図である。
【0025】
図2に示す例において、ウェブサイト23は、トップのウェブページ241、商品Aに関するウェブページ242、商品Bに関するウェブページ243、商品Cに関するウェブページ244、・・・を含んで構成されている。なお、ウェブページ24は、アクセス解析装置5がアクセスを解析可能なファイルまたはコンテンツでもある。
【0026】
例えば、第1キーワードを検索エンジンによって検索した結果にハイパーリンクされているのが、トップのウェブページ241である。また、第2キーワードを検索エンジンによって検索した結果にハイパーリンクされているのが、商品Aに関するウェブページ242である。このように、実施形態では、検索エンジンによって検索された結果にハイパーリンクされているウェブページ、すなわち検索された結果から訪問されたウェブページを、ランディングページという。
ウェブサイト23には、少なくとも1つのウェブページ24が含まれ、例えば複数のランディングページとランディングページ以外のその他のウェブページとが含まれている。
【0027】
また、
図2に示す例では、商品Aに関するウェブページ242、商品Bに関するウェブページ243、商品Cに関するウェブページ244から、利用者は端末4を操作して、各商品の購入手続きを行える。または、閲覧者は端末4を操作して、ウェブページ24から資料請求などを申し込める。
実施形態では、ウェブサイト23において、商品が購入されること、資料請求されること、または会員登録されることを成果という。また、実施形態では、目標を達成した訪問者数をコンバージョン(CV)という。そして、実施形態では、閲覧者が、所定の解析時間の間に目標を達成した訪問者数をコンバージョン数(CV数)という。さらに、実施形態では、運営者が設定したコンバージョン達成時の売り上げ等を目標値という。
【0028】
図3の閲覧者の行動例を参照しながら、用語の定義の説明を続ける。
図3に示す例において、閲覧者は端末4を操作して、第1検索キーワードを検索エンジンによって検索する(ステップS1)。
続けて、閲覧者は、端末4を操作して、検索された結果の中から、例えば一番上に表示された検索結果を選択する。この結果、閲覧者は、端末4によってトップのウェブページ241を開く(ステップS2)。これにより、閲覧者は、トップのウェブページ241に訪れる。この例では、ウェブページ241が、ランディングページ(または閲覧開始ページ)である。
【0029】
閲覧者は、トップのウェブページ241の閲覧を行う(ステップS3)。なお、実施形態では、閲覧者が、1つのウェブページ24を閲覧していた時間をページ滞在時間という。
続けて、閲覧者は、トップのウェブページ241の中から、商品Aの説明を閲覧するために、端末4を操作して商品Aに関するウェブページ242にハイパーリンクしているテキスト251を選択する(ステップS4)。
この結果、閲覧者は、端末4によって商品Aに関するウェブページ242を開く。
【0030】
次に、閲覧者は、商品Aに関するウェブページ242の閲覧を行う(ステップS5)。
続けて、閲覧者は、端末4を操作して、商品Aに関するウェブページ242の閲覧を中止または終了して、他のウェブサイト23’へ移動する(ステップS6)。
このように、実施形態では、閲覧者が、閲覧を開始してから他のウェブサイト23’に移動、またはブラウザを閉じるまでの一連の流れをまとめた単位をセッションという。なお、実施形態では、閲覧者が、最後に訪れたウェブページを離脱ページという。また、実施形態では、閲覧者がウェブサイト23を訪れてから離脱するまでの平均的な時間を平均サイト滞在時間という。
【0031】
また、実施形態では、閲覧者がランディングページを閲覧しただけで、他のウェブサイト23’へ移動した場合のように、閲覧を始めたウェブページ24からウェブサイト23内の他のウェブページ24に移動することなくウェブサイト23を離脱したセッションの割合を直帰率という。
また、実施形態では、個々のウェブページのすべてのページビューで、そのウェブページがセッションの最後のウェブページになった割合を離脱率という。ここで、ページビューとは、ウェブページ24が表示された回数である。
【0032】
<アクセス解析結果>
次に、アクセス解析装置5が提供するアクセス解析結果の例を説明する。
図4は、本実施形態に係るアクセス解析結果の一例を表す図である。
図4に示すように、アクセス解析結果には、ページに対する解析結果と、ランディングページに対する解析結果とが含まれている。なお、ページとは、閲覧者が閲覧したウェブサイト23内のウェブページ24であり、ランディングページと、ランディングページ以外のウェブページとが含まれる。
図4において(A)は、ページに対する解析結果であり、以下、すべてのページのレポートともいう。また、(B)は、ランディングページに対する解析結果であり、以下、ランディングページのレポートともいう。
(A)に示すように、ページに対する解析結果には、第1のページ、第2のページ、第3のページ、・・・に関する解析結果が含まれる。また、(B)に示すように、ランディングページに対する解析結果には、第1のランディングページ、第2のランディングページ、第3のランディングページ、・・・に関する解析結果が含まれる。
【0033】
図4に示す例では、ページまたはランディングページに対する解析結果それぞれには、ページビュー(PV)、セッション(session)、ページ別訪問者数(user)、平均ページ滞在時間(avg Time on Page)、直帰率(bounce rate)、離脱率(exit Rate)、コンバージョン数、コンバージョン率(CVR)、新規訪問者数(new Userまたはnew Visitor)、再訪問者数(Returning Visitor)、新規セッション率(new session Rate)、ページの価値、目標の完了数等が含まれている。
【0034】
なお、ページ別訪問者数とは、ウェブページ24を1回以上閲覧した訪問数である。平均ページ滞在時間とは、ウェブページ24を閲覧した平均時間である。コンバージョン率とは、ウェブサイト23の訪問者数のうち成果に結びついた割合である。新規訪問者数とは、アクセス解析を行う所定の期間において、初めてウェブサイト23を訪問した閲覧者数であり、再訪問者数とは、ウェブサイト23を2度以上訪問している閲覧者数である。新規セッション率とは、新規にウェブサイト23を訪問した閲覧者の割合である。ページの価値とは、ウェブページ24の平均価値であり、ウェブサイト23全体の売り上げ、目標売上金額、ウェブサイト23内における閲覧されたウェブページ数に基づいて算出された値である。目標の完了数とは、コンバージョンの合計である。
【0035】
なお、
図4に示したアクセス解析結果は一例であり、これに限られない。上述した値または割合を示すものであればよい。また、
図4に示した解析結果は、無料または有料のアクセス解析結果を提供するウェブサイトが提供するようにしてもよい。アクセス解析結果は、例えば、Google Analytics(登録商標;グーグルアナリティクス)が提供する解析結果である。
【0036】
<評価指標と評価指標の例>
次に、本実施形態で用いる評価指標と、評価指標を評価するために用いる解析結果の例を説明する。
図5は、本実施形態に係る評価指標と、評価指標を評価するために用いる解析結果の例、及び第2実施形態に係る記憶部に記憶されている情報を表す図である。
図5の(A)は、評価指標と、評価指標を評価するために用いる解析結果の例を表し、
図5の(B)は、記憶部64に記憶されている解析結果とページの品質の良し悪しの対応の例を表している。また、
図5の(C)は、第2実施形態の記憶部64A(
図9参照)に記憶されている評価指標と、評価に用いる解析結果との対応を表している。なお、(B)及び(C)については、後述する。
図5の(A)において、項目が評価指標に対応する。また、x軸、y軸、及び円の大きさそれぞれが、アクセス解析結果から取得されて評価に用いられる解析結果を表している。
【0037】
図5の(A)に示すように、本実施形態において、評価指標とは、上述したページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第1CV改善、または第2CV改善のうち少なくとも1つの指標である。なお、各解析結果の意味と、抽出方法については後述する。
評価指標が“ページ別入口評価レポート”の場合、評価に用いられるx軸の解析結果は、“入口ページの直帰率”であり、評価に用いられるy軸の解析結果は、“入口ページのCV率”であり、評価に用いられるz軸(円の大きさ)の解析結果は、“入口ページの流入数”である。
評価指標が“キーワード別入口評価レポート”の場合、評価に用いられるx軸の解析結果は、“キーワードの直帰率”であり、評価に用いられるy軸の解析結果は、“キーワードのCV率”であり、評価に用いられるz軸(円の大きさ)の解析結果は、“キーワードのオーガニック流入数”である。
【0038】
評価指標が“新規流入評価レポート”の場合、評価に用いられるx軸の解析結果は、“新規ユーザーのページ別の直帰率”であり、評価に用いられるy軸の解析結果は、“新規ユーザーのページ別の平均ページ滞在時間”であり、評価に用いられるz軸(円の大きさ)の解析結果は、“入口ページの新規流入数”である。
評価指標が“リピート流入評価レポート”の場合、評価に用いられるx軸の解析結果は、“リピートユーザーの入口ページ別の直帰率”であり、評価に用いられるy軸の解析結果は、“リピートユーザーの入口ページ別の平均ページ滞在時間”であり、評価に用いられるz軸(円の大きさ)の解析結果は、“入口ページのリピート流入数”である。
【0039】
評価指標が“第1CV改善レポート”の場合、評価に用いられるx軸の解析結果は、“1−離脱率(遷移率)”であり、評価に用いられるy軸の解析結果は、“ページの価値”であり、評価に用いられるz軸(円の大きさ)の解析結果は、“ページの訪問回数”である。
評価指標が“第2CV改善レポート”の場合、評価に用いられるx軸の解析結果は、“1−離脱率(遷移率)”であり、評価に用いられるy軸の解析結果は、“ページの価値”であり、評価に用いられるz軸(円の大きさ)の解析結果は、“キーワードのオーガニック流入数”である。
【0040】
上述したように、本実施形態では、アクセス解析結果を取得したまま使用するのではなく、複数の解析結果の中から評価指標に応じた解析結果を選択し、選択した解析結果を用いて、各評価指標に対する評価結果を生成している。
なお、評価部62は、
図5の(A)に示した評価指標のうち少なくとも1つについて評価するようにしてもよい。また、上述した評価指標は一例であり、これに限られない。評価部62は、取得部61が取得した解析結果のページのレポートから抽出した解析結果を用いて、他の評価指標に応じて、評価結果を生成するようにしてもよい。
【0041】
<アクセス解析画像提供装置6>
次に、アクセス解析画像提供装置6について説明する。
図6は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置6のブロック図である。
図6に示すように、アクセス解析画像提供装置6は、取得部61、評価部62、及び画像提供部63を備えている。また、評価部62は、第1評価レポート生成部621、第2評価レポート生成部622、第3評価レポート生成部623、第4評価レポート生成部624、第5評価レポート生成部625、及び第6評価レポート生成部626を備えている。
【0042】
取得部61は、アクセス解析装置5が提供するアクセス解析結果を、ネットワーク3を介して取得し、取得したアクセス解析結果を評価部62の第1評価レポート生成部621、第2評価レポート生成部622、第3評価レポート生成部623、第4評価レポート生成部624、第5評価レポート生成部625、及び第6評価レポート生成部626に出力する。
【0043】
なお、キーワードとは、閲覧者が、検索エンジンを使って検索したときに入力した単語、単語の群、文章などである。また、検索エンジンで検索された場合、ウェブブラウザ上には、検索結果に関連した広告と、検索結果のリストが表示される。検索結果のリストが、オーガニック(Organic)検索の結果である。このように、オーガニック検索にハイパーリンクからランディングページを訪問した閲覧者の数を、オーガニック流入数という。なお、解析結果のページ別訪問者数には、オーガニック検索からのランディングページへの訪問者数、広告からの訪問者数が含まれている。また、直帰率には、新規訪問者の直帰率が含まれている。コンバージョン率には、キーワード毎のコンバージョン率が含まれている。ページ別訪問者数には、キーワード毎のオーガニック検索からの訪問者数が含まれている。また、平均ページ滞在時間には、新規訪問者の平均ページ滞在時間が含まれている。
【0044】
第1評価レポート生成部621、第3評価レポート生成部623、第4評価レポート生成部624は、ランディングページのレポートに基づいて、ウェブサイト23のランディングページのうち、流入数(ページ別訪問者数)が多い上位の50ページを抽出する。なお、ページ数は一例であり、これに限らない。すべてのページの中から、流入数の多いページを抽出し、第1評価レポート生成部621、第3評価レポート生成部623、第4評価レポート生成部624が抽出するページ数が一致していればよい。また、本実施形態では、ランディングページのレポートから上位50ページを抽出する例を説明するが、すべてのページのレポートから、流入数が多い上位の50ページを第1評価レポート生成部621、第3評価レポート生成部623、第4評価レポート生成部624が抽出するようにしてもよい。
【0045】
また、第5評価レポート生成部625は、全てのページのレポートに基づいて、ウェブページ24のうち、流入数(ページ別訪問者数)が多い上位の50ページを抽出する。なお、抽出するページ数は一例であり、これに限られない。流入数が多い上位の任意のページ数を抽出するようにしてもよい。また、本実施形態では、全てのページのレポートから上位50ページを抽出する例を説明するが、ランディングページのレポートから、流入数が多い上位の50ページを第5評価レポート生成部625が抽出するようにしてもよい。
さらに、第2評価レポート生成部622、第6評価レポート生成部626は、ウェブサイト23への流入キーワードのうち、流入数(キーワード別訪問数)が多い上位の50キーワードを抽出する。なお、抽出するキーワード数は一例であり、これに限られない。ウェブサイト23への流入キーワードのうち、流入数が多い上位の任意の個数のキーワードを抽出するようにしてもよい。
【0046】
第1評価レポート生成部621は、抽出した50ページの中から評価を行うランディングページを逐次選択する。第1評価レポート生成部621は、取得部61が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、選択したランディングページについて、直帰率を“入口ページの直帰率”として抽出し、コンバージョン率を:入口ページのCV率“として抽出し、ページ別訪問者数を”入口ページの流入数“として抽出する。
第1評価レポート生成部621は、ランディングページ毎に抽出した“入口ページの直帰率”と、“入口ページのCV率”と、“入口ページの流入数”とを用いてページ別入口評価レポートを生成し、生成したページ別入口評価レポートの情報を視覚化部65に出力する。
【0047】
第2評価レポート生成部622は、抽出した50キーワードの中から評価を行うキーワードを逐次選択する。なお、第2評価レポート生成部622は、流入時に検索されたキーワードを選択する。第2評価レポート生成部622は、キーワード毎に、すべてのページのレポートから直帰率を“キーワードの直帰率”として抽出し、コンバージョン率を“キーワードのCV率”として抽出し、オーガニック検索からの訪問者数を“キーワードのオーガニック流入数”として抽出する。
第2評価レポート生成部622は、キーワード毎に抽出した“キーワードの直帰率”と、“キーワードのCV率”と、“キーワードのオーガニック流入数”とを用いてキーワード別入口評価レポートを生成し、生成したキーワード別入口評価レポートの情報を視覚化部65に出力する。
【0048】
第3評価レポート生成部623は、評価を行うランディングページを選択する。第3評価レポート生成部623は、取得部61が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎に、新規訪問者の直帰率を“新規訪問者のページ別の直帰率”として抽出し、新規訪問者の平均ページ滞在時間を“新規訪問者のページ別の平均ページ滞在時間”として抽出し、新規訪問者のページ別訪問者数を“入口ページの新規流入数”として抽出する。
第3評価レポート生成部623は、ランディングページ毎に抽出した“新規訪問者のページ別の直帰率”と、“入口ページの新規訪問者のページ別の平均ページ滞在時間”と、“入口ページの新規流入数”とを用いてページ別入口評価レポートを生成し、生成したページ別入口評価レポートの情報を視覚化部65に出力する。
【0049】
第4評価レポート生成部624は、評価を行うランディングページを選択する。第4評価レポート生成部624は、取得部61が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎に、再訪問者の直帰率を“再訪問者の入口ページ別の直帰率”として抽出し、再訪問者の平均ページ滞在時間を“再訪問者の入口ページ別の平均ページ滞在時間”として抽出し、再訪問者のページ別訪問者数を“入口ページのリピート流入数”として抽出する。なお、再訪問者の直帰率は、全ての訪問者(ユーザーともいう)の直帰率から新規訪問者(新規ユーザーともいう)の直帰率を減算した値である。再訪問者の平均ページ滞在時間は、全ての訪問者の平均ページ滞在時間から新規訪問者の平均ページ滞在時間を減算した値である。また、再訪問者数は、全ての訪問者のページ別訪問者数から新規訪問者数のページ別訪問者数を減算した値である。
第4評価レポート生成部624は、ランディングページ毎に抽出した“再訪問者の入口ページ別の直帰率”と、“再訪問者の入口ページ別の平均ページ滞在時間”と、“入口ページのリピート流入数”とを用いてリピート流入評価レポートを生成し、生成したリピート流入評価レポートの情報を視覚化部65に出力する。
【0050】
第5評価レポート生成部625は、評価を行うページを選択する。第5評価レポート生成部625は、取得部61が出力したアクセス解析結果のすべてのページのレポートから、ページ毎に、直帰率、及びページの価値を抽出し、ページ別訪問者数を“ページの訪問回数”として抽出する。ここで、1−離脱率を遷移率という。第5評価レポート生成部625は、ページ毎に遷移率を算出する。
第5評価レポート生成部625は、ページ毎に算出した“遷移率”と、ページ毎に抽出した“ページの価値”と、“ページの訪問回数”とを用いて第1CV改善レポートを生成し、生成した第1CV改善レポートの情報を視覚化部65に出力する。
【0051】
第6評価レポート生成部626は、抽出した50キーワードの中から評価を行うキーワードを逐次選択する。第6評価レポート生成部626は、流入時に検索されたキーワードを選択する。第6評価レポート生成部626は、キーワード毎に、すべてのページのレポートから直帰率、及びページの価値を抽出し、オーガニック検索からの訪問者数を“キーワードのオーガニック流入数”として抽出する。また、第6評価レポート生成部626は、ランディングページ毎に遷移率を算出する。
第6評価レポート生成部626は、キーワード毎に算出した“遷移率”と、キーワード毎に抽出した“ページの価値”と、“キーワードのオーガニック流入数”とを用いて第2CV改善レポートを生成し、生成した第2CV改善レポートの情報を視覚化部65に出力する。
【0052】
画像提供部63は、記憶部64、視覚化部65、画像生成部66、及び出力部67を備えている。
記憶部64には、評価部62が上述した評価に用いるx軸とy軸とz軸との解析結果が記憶されている。記憶部64には、評価毎に用いる表示色が対応付けられて記憶されている。記憶部64には、後述するアクセス解析画像に用いる円の大きさと、z軸の解析結果の値とが対応付けられて記憶されている。なお、アクセス解析画像、z軸、y軸、及びz軸の解析結果については、後述する。また、記憶部64には、提供する画像の雛形の画像(例えば、
図7に示すアクセス解析画像における雛形)が記憶されている。なお、記憶部64には、
図5の(B)に示すように、x軸またはy軸に用いる解析結果の値と、ランディングページまたはページの品質の良し悪しが対応付けられて記憶されている。例えば、直帰率が0%には、ランディングページまたはページの品質が良いが対応付けられ、直帰率が100%には、ランディングページまたはページの品質が悪いが対応付けられている。また、遷移率(=1−直帰率)が0%には、ランディングページまたはページの品質が悪いが対応付けられ、直帰率が100%には、ランディングページまたはページの品質が良いが対応付けられている。
【0053】
視覚化部65は、評価部62が出力したページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第1CV改善、または第2CV改善を、評価結果毎に、記憶部64に記憶されている評価毎の表示色を参照して、各評価結果に対応させる。視覚化部65は、評価毎に対応付けした評価結果、及び色を示す情報を画像生成部66に出力する。
【0054】
画像生成部66は、視覚化部65が出力した評価毎に対応付けられた評価結果及び色と、記憶部64に記憶されている提供するアクセス解析画像の雛形の画像とを用いて、運営者端末7に提供する評価結果であるバブルチャートのアクセス解析画像を生成し、生成したアクセス解析画像を出力部67に出力する。また、画像生成部66は、評価指標に応じて、x軸またはy軸にプロットする解析結果の値が、品質が悪い方から品質が方向へ、記憶部64に記憶されている対応関係を参照してプロットしたグラフ(例えば、バブルチャート)を生成する。
【0055】
出力部67は、画像生成部66が出力したアクセス解析画像を、ネットワーク3を介して、運営者端末7に提供する。なお、出力部67は、アクセス解析画像を、ネットワーク3を介して運営者端末7に送信するようにしてもよい。
【0056】
<アクセス解析画像提供装置6が提供するアクセス解析画像の例>
次に、アクセス解析画像提供装置6が提供するアクセス解析画像の一例を説明する。
図7は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置6が提供するアクセス解析画像の一例を説明する図である。
図7に示すアクセス解析画像は、運営者端末7の表示部73上に表示される。
図7に示すように、アクセス解析画像は、バブルチャートの画像である。また、
図7において、横軸は
図5に示したx軸の項目であり、縦軸は
図5に示したy軸の項目である。また、円(バブル)は、バブルチャートにおいてz軸に対応し、本実施形態では
図5に示した円の大きさに対応している。また、
図7において、ボタンg112は、SP(スマートフォン)向けに構成されているウェブページに対する解析結果の表示に切り替えるボタンである。ボタンg113は、PC(パーソナルコンピュータ)向けに構成されているウェブページに対する解析結果の表示に切り替えるボタンである。また、ボタンg111は、SP向けに構成されているウェブページと、PC向けに構成されているウェブページとの両方の解析結果の表示に切り替えるボタンである。
【0057】
図7の(A)は、本実施形態に係るバブルチャートの画像が表す評価結果を説明する図である。(A)に示すように、バブルチャートの画像において、左下に配置される円は、ページまたはランディングページの品質が悪い(または低い)ことを表し、右上に配置される円は、ページまたはランディングページの品質が良い(または高い)ことを表している。
【0058】
図7の(B)は、本実施形態に係るバブルチャートの画像の一例を表す図である。(B)に示すバブルチャートの画像は、例えば第1CV改善レポートをバブルチャートに変換した画像である。(B)が第1CV改善レポートをバブルチャートに変換した画像の場合、横軸は、遷移率を表し、縦軸はページの価値を表している。(B)に示す例では、x軸の左端が40[%]、x軸の右端が100[%]である。遷移率が高い場合(x軸の右側)は、ウェブサイト23内で閲覧者が閲覧しているページが多い、すなわち興味を示していることを表しているので、品質が良いページであることを表している。一方、遷移率が低い場合(x軸の左側)は、ウェブサイト23内で閲覧者が閲覧しているページが少ない、すなわち興味を示していないことを表しているので、品質が悪いページであることを表している。
【0059】
図7の(C)は、本実施形態に係るバブルチャートの画像の他の例を表す図である。(C)に示すバブルチャートの画像は、例えばページ別入口評価レポートをバブルチャートに変換した画像である。(C)がページ別入口評価レポートをバブルチャートに変換した画像の場合、横軸は、直帰率を表し、縦軸は入口ページのCV率を表している。(C)に示す例では、x軸の左端が100[%]、x軸の右端が0[%]である。直帰率が高い場合(x軸の左側)は、ランディングページを閲覧した後に他のウェブサイトへ移動した、すなわち興味を示していないことを表しているので、品質が悪いページであることを表している。一方、直帰率が低い場合(x軸の右側)は、ランディングページを閲覧した後に他のウェブサイトへ移動していない、すなわち興味を示していることを表しているので、品質が良いページであることを表している。
【0060】
すなわち、本実施形態では、x軸の項目の意味する内容に応じて、x軸の左右のスケール(目盛り)を(B)または(C)のように反転させた画像を生成している。これにより、運営者は、バブルチャートの画像をみたとき、運営しているウェブサイト23の品質を視覚的に把握することができる。なお、
図7を用いて説明した例では、x軸のみ左右を項目の意味に応じて反転させた例を説明したが、y軸についても同様である。
【0061】
なお、
図7に示したアクセス解析結果は一例であり、これに限られない。すなわち、アクセス解析画像として用いる視覚化手法は、バブルチャートに限られない。x、y、zの三軸を表現できる他の統計的なグラフ等であってもよい。
【0062】
<アクセス解析画像の生成処理の手順>
次に、アクセス解析画像提供装置6がアクセス解析画像を生成する処理手順の一例を説明する。
図8は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置6がアクセス解析画像を生成する処理手順の一例のフローチャートである。なお、評価部62の第1評価レポート生成部621〜第6評価レポート生成部626それぞれは、
図8に示す処理を行う。以下の説明において、第1評価レポート生成部621〜第6評価レポート生成部626を、第n評価レポート生成部62n(nは1〜6の整数)という。
【0063】
(ステップS101)取得部61は、アクセス解析装置5が提供するアクセス解析結果を、ネットワーク3を介して取得する。
(ステップS102)第n評価レポート生成部62nは、記憶部64に記憶されている評価指標に対応付けられているx軸に用いる解析結果を抽出する。
【0064】
(ステップS103)第n評価レポート生成部62nは、記憶部64に記憶されている評価指標に対応付けられているy軸に用いる解析結果を抽出する。
(ステップS104)第n評価レポート生成部62nは、記憶部64に記憶されている評価指標に対応付けられているz軸(円;バブル)に用いる解析結果を抽出する。
【0065】
(ステップS105)第n評価レポート生成部62nは、記憶部64に記憶されているz軸の解析結果の値に対応付けられている円の大きさを参照して、円の大きさを算出する。
なお、第n評価レポート生成部62nは、評価指標に応じて、ランディングページ毎またはページ毎にステップS102〜S105の処理を行い、選択した全てのランディングページまたは全てのページについての処理の終了後に、ステップS106の処理に進む。
【0066】
(ステップS106)視覚化部65は、評価部62が出力した各評価指標に対する評価結果を、評価指標に応じてランディングページ毎またはページ毎に、記憶部64に記憶されている評価指標と表示色との対応付けを参照して、評価指標に応じて、円に色を対応させる視覚化処理を行う。
(ステップS107)画像生成部66は、視覚化部65が対応付けした評価結果、及び色を示す情報と、記憶部64に記憶されている提供する画像の雛形のアクセス解析画像とを用いて、
図7に示したようなアクセス解析画像を生成する。なお、画像生成部66は、評価指標に応じて、x軸またはy軸にプロットする解析結果の値が、品質が悪い方から品質が方向へ、記憶部64に記憶されている対応関係を参照してプロットしたグラフを生成する。続けて、出力部67は、画像生成部66が出力したグラフをアクセス解析画像として、ネットワーク3を介して、運営者端末7に提供する。
【0067】
以上のように、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6は、ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果(例えば、
図4)を取得する取得部61と、取得部が取得した複数の解析結果から所定の評価指標(ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第1CV改善、または第2CV改善)に応じて選択した解析結果を用いて、所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト23内の複数のウェブページ24におけるウェブページ(例えば、ランディングページまたはページ)毎の評価結果を生成する評価部(評価部62、第1評価レポート生成部621〜第6評価レポート生成部626)と、評価部が生成した評価結果を視覚化した画像(例えば、アクセス解析画像)を、ネットワークを介して提供する画像提供部63と、を備える。
【0068】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6は、アクセス解析装置5が解析した解析結果をそのまま提供するのではなく、アクセス解析装置5から取得した解析結果の中から所定の評価指標に応じた解析結果を選択して、選択した解析結果に基づいて評価値を生成する。なお、所定の評価指標とは、上述したように、ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第1CV改善、または第2CV改善のうち、少なくとも1つである。そして、アクセス解析画像提供装置6は、算出した評価結果を視覚化し、視覚化したアクセス解析画像を解析結果として提供することができる。
【0069】
この結果、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6によれば、所定の評価指標に基づいて生成された評価結果が視覚化されたアクセス解析画像によって、ウェブサイト23及びウェブページ24の品質を、より適切に評価した結果を提供することができる。そして、運営者は、提供されたアクセス解析画像に基づいて、運用しているウェブサイト23においてどのウェブページ24がどの項目に対しての品質が高いのか、どの項目に対して品質が低いのかを、視覚的に知ることができる。これにより、ウェブサイト23の運営者は、アクセス解析画像提供装置6から提供されたアクセス解析画像に基づいて、ウェブサイト23及びウェブページ24の改善に役立てることができる。
【0070】
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6において、複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部64、をさらに備え、画像提供部63は、各解析結果を軸にプロットする軸に沿って各解析結果の値が表す品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを所定の評価指標(ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第1CV改善、または第2CV改善)における全ての解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成する。
【0071】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6は、解析結果を、ランディングページまたはページの品質の悪い方向から方向へ変化していくようにプロットしたグラフの画像をアクセス解析画像として提供することができる。この結果、ウェブサイト23の運営者は、提供されたアクセス解析画像を見ることで、運用しているウェブサイト23の品質を視覚的に把握することができる。
【0072】
[第2実施形態]
第1実施形態では、評価部62が、ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第1CV改善、または第2CV改善に対する評価結果を生成し、画像提供部63が
図7に示したようにバブルチャートで評価結果を視覚化して提供する例を説明した。本実施形態では、評価部が、取得した解析結果を用いて、他の評価指標に関して評価を行い、画像提供部が評価部によって評価された評価値を視覚化して提供する例を説明する。
【0073】
<アクセス解析画像提供装置6A>
まず、アクセス解析画像提供装置6Aについて説明する。なお、第1実施形態で説明したアクセス解析画像提供装置6と同じ機能を有する機能部については、同じ符号を用いて説明を省略する。
図9は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置6Aのブロック図である。
図9に示すように、アクセス解析画像提供装置6Aは、取得部61、評価部62A、及び画像提供部63Aを備えている。また、評価部62Aは、集客力算出部621A、閲覧力算出部622A、誘導力算出部623A、成果力算出部624A、及び総合力算出部625Aを備えている。
【0074】
取得部61は、アクセス解析装置5が提供するアクセス解析結果を、ネットワーク3を介して取得し、取得したアクセス解析結果を評価部62Aの集客力算出部621A、閲覧力算出部622A、誘導力算出部623A、及び成果力算出部624Aに出力する。
【0075】
集客力算出部621Aは、ウェブサイト23内のランディングページの中から、流入数が多い上位50ページを抽出する。なお、本実施形態では、アクセス解析結果において、ランディングページのレポートからページビューが多い上位50ページ(ランディングページ)を集客力算出部621Aが抽出する例を説明するが、これに限られない。集客力算出部621Aは、すべてのページのレポートからページビューが多い上位50ページを抽出するようにしてもよい。なお、本実施形態では、評価対象がランディングページの例を説明するが、評価対象はウェブページ24であってもよい。また、流入数の多いページを抽出するのは、閲覧力算出部622A、誘導力算出部623A、及び成果力算出部624Aであってもよい。
集客力算出部621A、閲覧力算出部622A、誘導力算出部623A、及び成果力算出部624Aそれぞれは、集客力算出部621Aが選択した50ページの中から評価結果を生成する対象のウェブページ24を、逐次選択する。なお、抽出するページ数は、第1実施形態と同様に50ページに限られない。
【0076】
集客力算出部621Aは、取得部61が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎のセッションを抽出する。集客力算出部621Aは、逐次評価するページ(ランディングページ)を抽出し、抽出した50ページ分のランディングページのセッションと、選択したランディングページのセッションとを用いて、抽出した50ページにおける選択したページ毎の集客力に関する偏差値を評価結果として算出する。ここで、集客力とは、新規ユーザーを集める力である。集客力算出部621Aは、算出したランディングページ毎の集客力に関する偏差値を総合力算出部625Aと、画像提供部63Aの視覚化部65Aとに出力する。
【0077】
閲覧力算出部622Aは、取得部61が出力したアクセス解析結果のすべてのページのレポートから、ページ毎の平均ページ滞在時間とセッションとを抽出する。閲覧力算出部622Aは、逐次評価するページを抽出し、抽出した50ページの平均ページ滞在時間及びセッションと、選択したページの平均ページ滞在時間及びセッションとを用いて、抽出した50ページにおける選択したページ毎の閲覧力に関する偏差値を評価結果として算出する。ここで、閲覧力とは、ユーザーを滞在させる力である。閲覧力算出部622Aは、算出したページ毎の閲覧力に関する偏差値を総合力算出部625Aと視覚化部65Aとに出力する。
【0078】
誘導力算出部623Aは、取得部61が出力したアクセス解析結果のすべてのページのレポートから、ページ毎の直帰率と離脱率とを抽出する。誘導力算出部623Aは、逐次評価するページを抽出し、抽出した50ページの直帰率及び離脱率と、選択したページの直帰率及び離脱率とを用いて、抽出した50ページにおける選択したページ毎の誘導力に関する偏差値を評価結果として算出する。ここで、誘導力とは、離脱させず目的のページへ誘導する力である。誘導力算出部623Aは、算出したページ毎の誘導力に関する偏差値を総合力算出部625Aと視覚化部65Aとに出力する。
【0079】
成果力算出部624Aは、取得部61が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎のコンバージョン率とセッションとを抽出する。成果力算出部624Aは、逐次評価するページを抽出し、抽出した50ページのランディングページのコンバージョン率及びセッションと選択したランディングページのコンバージョン率及びセッションとを用いて、抽出した50ページにおける選択したページ毎の成果力に関する偏差値を評価値として算出する。ここで、成果力とは、直接、または間接的に、コンバージョンに貢献する力である。成果力算出部624Aは、算出したページ毎の成果力に関する偏差値を総合力算出部625Aと視覚化部65Aとに出力する。
【0080】
総合力算出部625Aは、集客力算出部621A、閲覧力算出部622A、誘導力算出部623A、及び成果力算出部624Aそれぞれが出力した偏差値を用いて、ページ毎の平均値を算出する。総合力算出部625Aは、算出したページ毎の偏差値の平均値を、視覚化部65Aに出力する。
【0081】
なお、上述した評価結果の決定方法または算出方法、偏差値の決定方法または算出方法は一例であり、これに限られない。集客力算出部621A、閲覧力算出部622A、誘導力算出部623A、及び成果力算出部624Aそれぞれは、取得した解析結果から所定の評価指標に基づく解析結果を抽出し、抽出した解析結果を用いて、周知の統計的手法によって、ウェブサイト23内の複数のウェブページ24におけるページ毎の偏差値を評価値として算出するようにしてもよい。
【0082】
画像提供部63Aは、記憶部64A、視覚化部65A、画像生成部66A、及び出力部67を備えている。
記憶部64Aには、
図5の(C)に示したように評価部62Aが偏差値の算出に用いる解析結果が記憶されている。例えば、評価指標(項目)として集客力と、評価に用いる解析結果としてセッションとが対応付けられて記憶されている。また、記憶部64Aには、偏差値の範囲と、表示色とが
図10に示すように対応付けて記憶されている。
図10は、本実施形態に係る記憶部64Aに記憶されている偏差値の範囲と、表示色との関係の一例を表す図である。
図10に示すように、例えば、偏差値が第1閾値未満の範囲と、第1色とが対応付けられ、偏差値が第1閾値以上且つ第2閾値未満の範囲と、第2色とが対応付けられている。
図10に示す例では、例えば偏差値の最小値と最大値との範囲を5つの範囲に分割した例である。分割は等分であってもよく、範囲毎に重み付けられたものでもよい。なお、
図10に示す例において、第1閾値が最も小さい値であり、第4閾値が最も大きな値である。また、第1色は、例えば赤色であり、第5色は、例えば緑色である。この場合、第2色〜第4色は、色相環に従った色、例えば、第2色が橙色、第3色が黄色、第4色が黄緑色である。なお、
図10に示した例は1例であり、分割数は2つ以上であればよい。そして、分割数が3つ以上の場合、関連付けられる色の関係が色相環に従ったものであればよい。また、色についても一例であり、これに限られない。他の2色であってもよい。また、色の関係は、色相環に限られず、他の色の規則に従ってものであってもよい。さらに、本実施例では、偏差値に応じて色で視覚化する例を説明したが、これに限られない。例えば、運営者が白黒の画面で見たとき、白黒でプリントしたときに判別可能なように、例えばグレースケールを各偏差値の範囲に対応させるようにしてもよい。
また、記憶部64Aには、提供する画像の雛形の画像(例えば、
図11に示すアクセス解析画像における雛形)が記憶されている。
【0083】
視覚化部65Aは、評価部62Aが出力した集客力に関する偏差値、閲覧力に関する偏差値、誘導力に関する偏差値、集客力に関する偏差値、及びこれらの偏差値の平均値を、ページ毎に、記憶部64Aに記憶されている偏差値の範囲と表示色との対応付けを参照して、各偏差値及び偏差値の平均値に色を対応させる。視覚化部65Aは、ページ毎に対応付けした偏差値と偏差値の平均値、及び色を示す情報とを画像生成部66Aに出力する。
【0084】
画像生成部66Aは、視覚化部65Aが出力したページ毎に対応付けした偏差値と偏差値の平均値、及び色を示す情報と、記憶部64Aに記憶されている提供する画像の雛形の画像とを用いて、運営者端末7に提供する評価結果であるアクセス解析画像を生成し、生成したアクセス解析画像を出力部67に出力する。
【0085】
<アクセス解析画像提供装置6Aが提供するアクセス解析画像の例>
次に、アクセス解析画像提供装置6Aが提供するアクセス解析画像の一例を説明する。
図11は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置6Aが提供するアクセス解析画像の一例を説明する図である。
図11に示すアクセス解析画像は、運営者端末7の表示部73上に表示される。
【0086】
図11に示すように、アクセス解析画像には、ページに関する情報の画像、偏差値に関する画像が含まれている。
ページに関する情報の画像には、ページ毎に、ページ数と、各ウェブページ24に記述されているタイトルを示す情報とが対応付けられている。例えば、1ページと、“3Dプリンターメーカー一覧/3Dプリンターの比較・価格・3D素材”とが対応付けられている。
【0087】
また、偏差値に関する画像には、総合力、集客力、閲覧力、誘導力、及び成果力それぞれの偏差値を視覚化した画像が対応付けられている。なお、
図11に示したように、偏差値を視覚化した画像には、偏差値が含まれていてもよい。視覚化された評価指標の画像とは、例えば
図11において符号g201が示す画像、すなわち、ページ毎の各偏差値の項目の画像である。
【0088】
また、
図11において、各偏差値の項目は、偏差値の範囲毎に、例えば、以下の色の画像で表示される。
偏差値が25以下 赤色(RGB=208:0:32)
偏差値が26以上且つ35以下 樹皮色(RGB=237:128:122)
偏差値が36以上且つ45以下 橙色(RGB=255:156:0)
偏差値が46以上且つ55以下 黄色(RGB=255:217:0)
偏差値が56以上且つ65以下 カナリア色(RGB=184:224:32)
偏差値が66以上且つ75以下 黄緑色(RGB=176:220:0)
偏差値が76以上且つ85以下 くさ色(RGB=151;187:4)
偏差値が86以上 緑色(RGB=0:149:71)
【0089】
例えば、1ページ目の偏差値として、総合力は、偏差値が57且つ色がカナリア色、集客力は、偏差値が88且つ色が緑色、閲覧力は、偏差値が49且つ色が黄色、誘導力は、偏差値が41且つ色が橙色、成果力は、偏差値が50且つ色が黄色である。
なお、上述した色名及びRGB値は一例であり、これに限られない。また、偏差値の範囲も一例であり、例えば、偏差値の値5毎に色を設定しておいてもよい。
【0090】
また、
図11に示した偏差値に関する画像において、総合力の画像はボタンb1、集客力の画像はボタンb2、閲覧力の画像はボタンb3、誘導力の画像はボタンb4、成果力の画像はボタンb5に対応している。
例えば、運営者が運営者端末7の操作部74を操作して、ボタンb1を選択した場合、運営者端末7の制御部72は、検出した結果を、ネットワーク3を介してアクセス解析画像提供装置6Aに送信する。アクセス解析画像提供装置6Aは、受信した結果に応じて、総合力の偏差値が高い順にソートした画像を生成し、生成した画像を、ネットワーク3を介して運営者端末7に提供する。運営者端末7の操作部74によって、ボタンb1が再び選択された場合、アクセス解析画像提供装置6Aは、受信した結果に応じて、総合力の偏差値が低い順にソートした画像を生成し、生成した画像を、ネットワーク3を介して運営者端末7に提供する。このように、アクセス解析画像提供装置6Aは、ボタンb1が選択される毎に、偏差値が高い順の画像、偏差値が低い順の画像、標準画像を順番に切り替えて生成する。なお、標準画像とは、
図11に示したように、例えば総合力が高い順の画像である。なお、ボタンb1〜ボタンb4は、例えばポップアップ式のボタンであってもよい。例えばボタンb1が操作部74によって選択された場合、アクセス解析画像提供装置6Aは、『標準、偏差値が高い順、偏差値が低い順』等の選択可能なポップアップ画像を解析結果の画像に合成して運営者端末7に提供するようにしてもよい。
【0091】
上述したように、運用者は、所定の評価指標毎に、偏差値の値に応じてソートした画像を得ることができる。これにより、運営者は、例えば集客力の偏差値が低い順の画像を得ることによって、ウェブサイト23内における集客力が弱いウェブページ24を抽出することができる。
【0092】
なお、
図11に示したアクセス解析画像は一例であり、これに限られない。アクセス解析画像は、例えば、偏差値の範囲毎に輝度を変えた画像であってもよい。この場合、各偏差値の項目の画像は、例えば偏差値が高い方が輝度を高くした画像、偏差値が低い方が輝度を低くした画像であってもよい。または、各偏差値の項目の画像は、偏差値の範囲毎に濃淡、模様、形状、大きさ等が異なる画像であってもよい。また、各偏差値の項目の画像は、例えば、上述した色、輝度、濃淡、模様、形状、大きさ等の中で、例えば色と輝度等の2つ以上を組み合わせて生成した画像であってもよい。
【0093】
<アクセス解析画像の生成処理の手順>
次に、アクセス解析画像提供装置6Aがアクセス解析画像を生成する処理手順の一例を説明する。
図12は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置6Aがアクセス解析画像を生成する処理手順の一例のフローチャートである。なお、第1実施形態の
図8と同じ処理については、同じ符号を用いて説明を省略する。
【0094】
(ステップS201)ステップS101の処理の終了後、集客力算出部621Aは、ランディングページのレポートから、流入数が多い上位50ページを抽出する。続けて、集客力算出部621Aは、アクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎のセッションを抽出する。続けて、集客力算出部621Aは、逐次評価するページを抽出し、抽出した50ページ分のランディングページのセッションと、選択したページのセッションとを用いて、抽出した50ページにおける選択したページ毎の集客力に関する偏差値を逐次算出する。
【0095】
(ステップS202)閲覧力算出部622Aは、集客力算出部621Aによって抽出された50ページの中から評価するページを逐次選択し、アクセス解析結果のすべてのページのレポートから、選択したページ毎の平均ページ滞在時間及びセッションを逐次抽出する。続けて、閲覧力算出部622Aは、抽出された50ページの平均ページ滞在時間及びセッションと、選択したページの平均ページ滞在時間及びセッションとを用いて、抽出した50ページにおける選択したページ毎の閲覧力に関する偏差値を逐次算出する。
【0096】
(ステップS203)誘導力算出部623Aは、集客力算出部621Aによって抽出された50ページの中から評価するページを逐次選択し、アクセス解析結果のすべてのページのレポートから、選択したページ毎の直帰率と離脱率とを逐次抽出する。続けて、誘導力算出部623Aは、抽出された50ページの直帰率及び離脱率と、選択したページの直帰率及び離脱率とを用いて、抽出した50ページにおける選択したページ毎の誘導力に関する偏差値を逐次算出する。
【0097】
(ステップS204)成果力算出部624Aは、集客力算出部621Aによって抽出された50ページの中から評価するページを逐次選択し、アクセス解析結果のランディングページのレポートから、選択したページ毎のコンバージョン率とセッションとを抽出する。続けて、成果力算出部624Aは、抽出された50ページのコンバージョン率及びセッションと、選択したページのコンバージョン率及びセッションを用いて、抽出した50ページにおける選択したページ毎の成果力に関する偏差値を逐次算出する。
【0098】
(ステップS205)総合力算出部625Aは、集客力算出部621A、閲覧力算出部622A、誘導力算出部623A、及び成果力算出部624Aそれぞれが出力した偏差値を用いて、ページ毎の平均値を算出することで、総合力に関する評価値を算出する。
(ステップS206)視覚化部65Aは、評価部62Aが出力した各偏差値、及びこれらの偏差値の平均値を、ページ毎に、記憶部64Aに記憶されている偏差値の範囲と表示色との対応付けを参照して、各偏差値及び偏差値の平均値に色を対応させる視覚化処理を行う。なお、視覚化処理については、後述する。
【0099】
(ステップS207)画像生成部66Aは、視覚化部65Aが対応付けしたページ毎に対応付けした偏差値と偏差値の平均値、及び色を示す情報と、記憶部64Aに記憶されている提供する画像の雛形の画像とを用いてアクセス解析画像を生成する。
【0100】
次に、
図12のステップS206の視覚化処理の手順の一例を説明する。
図13は、本実施形態に係る視覚化処理の手順の一例のフローチャートである。なお、
図13に示す例は、記憶部64Aに
図10に示した偏差値の範囲と色とが対応付けられて記憶されている場合の例である。なお、視覚化部65Aは、以下の処理を、ページ毎且つ評価指標毎に行う。
【0101】
(ステップS301)視覚化部65Aは、偏差値の範囲を判別する。続けて、視覚化部65Aは、偏差値の範囲が第1閾値未満であると判別した場合(ステップS301;第1閾値>偏差値)、処理をステップS302に進める。または、視覚化部65Aは、偏差値の範囲が第1閾値以上且つ第2閾値未満であると判別した場合(ステップS301;第1閾値≦偏差値<第2閾値)、処理をステップS303に進める。または、視覚化部65Aは、偏差値の範囲が第2閾値以上且つ第3閾値未満であると判別した場合(ステップS301;第2閾値≦偏差値<第3閾値)、処理をステップS304に進める。または、視覚化部65Aは、偏差値の範囲が第3閾値以上且つ第4閾値未満であると判別した場合(ステップS301;第3閾値≦偏差値<第4閾値)、処理をステップS305に進める。または、視覚化部65Aは、偏差値の範囲が第4閾値以上であると判別した場合(ステップS301;偏差値≧第4閾値)、処理をステップS306に進める。
【0102】
(ステップS302〜ステップS306)視覚化部65Aは、記憶部64Aに記憶されている偏差値の範囲と色とが対応付けを参照して、第1色(ステップS302)、第2色(ステップS303)、第3色(ステップS304)、第4色(ステップS305)、第5色(ステップS306)に設定する。視覚化部65Aは、視覚化処理を終了する。
【0103】
以上のように、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aは、ウェブページ24へのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果(例えば、
図4)を取得する取得部61と、取得部が取得した複数の解析結果から所定の評価指標(例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力)に応じて選択した解析結果を用いて、所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の複数のウェブページにおけるウェブページ毎の評価結果を生成する評価部62Aと、評価部が生成した評価結果を視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供部63Aと、を備える。
【0104】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aは、アクセス解析装置5が解析した解析結果をそのまま提供するのではなく、アクセス解析装置5から取得した解析結果の中から所定の評価指標に応じた解析結果を選択して、選択した解析結果に基づいて評価値を生成する。なお、所定の評価指標とは、上述したように、集客力、閲覧力、誘導力、及び成果力のうち、少なくとも1つである。そして、アクセス解析画像提供装置6Aは、算出した評価指標毎の評価値を視覚化し、視覚化したアクセス解析画像を解析結果として提供することができる。
【0105】
この結果、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aによれば、所定の評価指標に基づいて算出した評価値と、当該評価値を評価指標毎に視覚化されたアクセス解析画像によって、ウェブサイト23及びウェブページ24の品質を、より適切に評価した結果を提供することができる。そして、運営者は、提供されたアクセス解析画像に基づいて、運用しているウェブサイト23においてどのウェブページ24がどの項目に対しての品質が高いのか、どの項目に対して品質が低いのかを、視覚的に知ることができる。これにより、ウェブサイト23の運営者は、アクセス解析画像提供装置6Aから提供されたアクセス解析画像に基づいて、ウェブサイト23及びウェブページ24の改善に役立てることができる。
【0106】
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、評価部62Aは、取得部61が取得した複数の解析結果から選択した解析結果を用いて、所定の評価指標(例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力)に基づいて、ウェブサイト23内の複数のウェブページ24におけるウェブページ毎の偏差値を評価結果として算出する。
【0107】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aは、ウェブサイト23内の複数のウェブページ24におけるページ毎の偏差値を評価結果として算出し、算出した評価値である偏差値を視覚化したアクセス解析画像として提供することができる。この結果、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aは、所定の評価指標に基づいて算出した偏差値と、当該偏差値値を評価指標毎に視覚化したアクセス解析画像によって、ウェブサイト23及びウェブページ24の品質を、より適切に評価した結果を提供することができる。
【0108】
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、画像提供部63Aは、複数の所定の評価指標(例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力)毎に偏差値を算出し、複数の所定の評価指標毎に算出した偏差値を並べて、画像を生成する。
【0109】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aによれば、
図11に示すように、ページ毎に、複数の評価指標について並べられた画像(例えば、
図11において、1ページ目の集客力の偏差値、閲覧力の偏差値、誘導力の偏差値、及び成果力の偏差値の各画像)を視覚化したアクセス解析画像を、ウェブサイト23またはウェブページ24の品質を表す画像として運営者端末7に提供することができる。これにより、運営者は、提供されたアクセス解析画像によって、運営しているウェブサイト23またはウェブページ24の品質を理解することができる。
【0110】
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、画像提供部63Aは、複数のウェブページ24について、ウェブページ24毎且つ複数の所定の評価指標(例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力)毎に偏差値を算出し、ウェブページ毎且つ複数の所定の評価指標毎に算出した偏差値を並べて、画像を生成する。
【0111】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aによれば、
図11に示すように、ウェブサイト23全体に関して、ページ毎に、複数の評価指標について並べられた画像を視覚化したアクセス解析画像を、ウェブサイト23またはウェブページ24の品質を表す画像として運営者端末7に提供することができる。これにより、運営者は、提供された画像によって、運営しているウェブサイト23またはウェブページ24の品質を理解しやすくなる。
【0112】
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、画像提供部63Aは、評価部62Aによって算出された偏差値を、所定の閾値の範囲を用いて分類し、分類した偏差値それぞれを、所定の閾値の範囲それぞれに関連付けられている色、輝度、濃淡、形状、または大きさのうち少なくとも1つを用いて視覚化する。
【0113】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aによれば、提供されたアクセス解析画像によって、運営されているウェブサイト23またはウェブページ24の品質を、運営者が理解しやすくなる。
【0114】
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、所定の評価指標は、ランディングページのセッションに基づくランディングページにおける集客力に関する指標であり、評価部(例えば、集客力算出部621A)は、解析結果に含まれる複数のランディングページの各セッションを用いて、複数のウェブページにおけるウェブページ毎の集客力に対する評価結果を生成する。
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、所定の評価指標は、ウェブページの平均滞在時間とセッションとに基づくウェブページにおける閲覧力に関する指標であり、評価部(例えば、閲覧力算出部622A)は、解析結果に含まれる複数のウェブページの各平均滞在時間と各セッションとを用いて、複数のウェブページにおけるウェブページ毎の閲覧力に対する評価結果を生成する。
【0115】
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、所定の評価指標は、ウェブページの直帰率と離脱率とに基づくウェブページにおける誘導力に関する指標であり、評価部(例えば、誘導力算出部623A)は、解析結果に含まれる複数のウェブページの各直帰率と各離脱率とを用いて、複数のウェブページにおけるウェブページ毎の誘導力に対する評価結果を生成する。
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、所定の評価指標は、ランディングページにおけるコンバージョン数とコンバージョン率とに基づくランディングページにおける成果力に関する指標であり、評価部(例えば、成果力算出部624A)は、解析結果に含まれる複数のウェブページにおける各コンバージョン数と各コンバージョン率とを用いて、複数のウェブページにおけるウェブページ毎の成果力に対する評価結果を生成する。
【0116】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aによれば、評価指標として、集客力、閲覧力、誘導力、または成果力のうち少なくとも1つの評価結果を生成し、算出した評価値に基づいて視覚化されたアクセス解析画像を、運営者端末7に提供することができる。
【0117】
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aにおいて、評価部(例えば、総合力算出部625A)は、複数の所定の評価指標(例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力)それぞれに基づいて算出された集客力に対する評価値、閲覧力に対する評価値、誘導力に対する評価値、及び成果力に対する評価値のうち2つ以上の評価結果に基づいて、総合評価に対する評価結果を生成し、画像提供部63Aは、評価部によって生成された集客力に対する評価結果、閲覧力に対する評価結果、誘導力に対する評価結果、成果力に対する評価結果、及び総合評価に対する評価結果を関連付けて視覚化し、視覚化した画像を、ネットワーク3を介して提供する。
【0118】
この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置6Aによれば、
図7に示すように、ウェブサイト23全体に関して複数の評価指標について評価した結果の画像を視覚化したアクセス解析画像を、ウェブサイト23またはウェブページ24の品質を表す画像として運営者端末7に提供することができる。これにより、運営者は、提供されたアクセス解析画像によって、運営しているウェブサイト23またはウェブページ24の品質を理解しやすくなる。
【0119】
なお、本実施形態では、アクセス解析画像提供装置6または6Aは、ネットワーク3を介して、アクセス解析結果をアクセス解析装置5から取得する例を説明したが、これに限られない。例えば、アクセス解析画像提供装置6または6Aがアクセス解析装置5を有していてもよい。この場合においても、アクセス解析画像提供装置6または6Aは、アクセス解析結果をアクセス解析装置5から取得した解析結果に基づいてウェブサイト23の複数のウェブページ24におけるランディングページ毎の偏差値に基づく画像を生成して運営者端末7に提供するようにしてもよい。
【0120】
また、本実施形態では、所定の評価指標の例として、ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第1CV改善、第2CV改善、集客力、閲覧力、誘導力、及び成果力の例を説明したが、これに限られない。所定の評価指標は、上記のうち少なくとも1つであってもよい。また、評価指標の種類は、上記に限られず、他の評価指標、例えば成果力に代えてランディングページ毎の閲覧開始数を評価値として用いて、ランディングページ毎のランディング率の偏差値を用いるようにしてもよい。
【0121】
なお、本実施形態では、ウェブサイト23またはウェブページ24の品質の評価結果を
図7または
図11に示す画像で提供する例を説明したが、提供手法はこれに限られない。アクセス解析画像提供装置6または6Aが提供するウェブサイト23またはウェブページ24の品質の評価結果が運営者端末7の表示部73に画像として表示されればよく、または運営者端末7に接続されるプリンタ(不図示)によってプリントされたとき、画像となるものであってもよい。この場合、アクセス解析画像提供装置6または6Aは、ウェブサイト23またはウェブページ24の品質の評価結果をHTML(HyperText Markup Language;ハイパーテキスト マークアップ ランゲージ)に基づいて記述してもよく、またはJava(登録商標)等のプログラミング言語を用いて記述するようにしてもよい。
【0122】
また、上述した実施形態におけるアクセス解析画像提供装置6または6Aの一部または全てをコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、認識データ伝送装置に内蔵されたコンピュータシステムであって、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。