Googleアナリティクス講座:マルチチャネルでアシストコンバージョンを見てみよう - リピスト | EC/D2Cサイト構築システム

Googleアナリティクス講座:マルチチャネルでアシストコンバージョンを見てみよう

googleアナリティクスで見れるアシストコンバージョンは、どのページがコンバージョンにつながったかを確認するのに役立つ指標です。今回のアナリティクス講座では、アシストコンバージョンの意味や、確認方法についてみていきましょう。

アシストコンバージョンを理解しよう

はじめに、googleアナリティクス内で使われる、アシストコンバージョンの意味を押さえておきましょう。

アシストコンバージョンとは、

・最終的なコンバージョン達成までをアシストしたアクセス

のことを言います。

ユーザーがコンバージョンに辿り着くまでの流れ
これは、ユーザーがコンバージョンに辿り着くまでのイメージです。ユーザーは、「リスティング広告」→「自然検索」→「ブックマークで再訪問」の順で自社ホームページを訪問し、コンバージョンに至っています。

このコンバージョンに至るまでにユーザーが辿ったそれぞれのアクセスのうち、最初の2つがアシストコンバージョン、最後の1つが直接コンバージョンに分類されます。

直接コンバージョンとアシストコンバージョンの違いとは?

直接コンバージョンとアシストコンバージョンの違いは、コンバージョンに至る前に「一度離脱した」かどうかです。先ほどのイメージでは、訪問後に一度サイトを離脱しています。コンバージョンに至ったのはブックマークから再訪問をしたタイミングとなります。

アシストコンバージョンか直接コンバージョンのどちらに分類されるかは、この「一度離脱した」かがポイントとなることを覚えておきましょう。

どうしてアシストコンバージョンが重要なのか?

それでは、どうしてコンバージョンに至る前の段階、アシストコンバージョンが重要となってくるのでしょうか。

直接コンバージョンだけが全てではない

実際にユーザーが商品を購入する過程は、直接コンバージョンだけではありません。

・ブログ記事でサイトを知り、後日サイトを再訪し商品を購入した

こういったケースでは、直接コンバージョンではないものの、「ブログ記事」は間接的にコンバージョンに貢献したと言えます。直接コンバージョンだけに注目していては、この間接的なコンバージョン(=アシストコンバージョン)を見落としてしまいます。

貢献しているページを分析する

アシストコンバージョンは、コンバージョンに貢献したアクセスを分析するうえでとても役に立ちます。

アシストコンバージョンを意識した施策としては、貢献度の高い記事を分析し、同様の記事を追加するといった案が考えられます。コンテンツマーケティングも、こうした施策の1つと考えることができるでしょう。

マルチチャネルでアシストコンバージョンを確認

ここからは、googleアナリティクスを使ったアシストコンバージョンの確認方法をみていきましょう。アナリティクスでは、マルチチャネルからアシストコンバージョンを確認することができます。

アシストコンバージョンを確認しよう!

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まずはレポートから、「コンバージョン」→「マルチチャネル」→「アシストコンバージョン」の順に操作してみましょう。

チャネルごとに集計されたデータ

画面には、チャネルごとに集計されたデータが表示されます。アシストコンバージョンやコンバージョンの件数はもちろん、「アシストコンバージョン価値」、「直接コンバージョン価値」といった項目も確認できます。

コンバージョンの価値=コンバージョン数×目標値(※目標値は自分で設定する)

アシストコンバージョンへの施策を考えるなら、「アシストコンバージョン価値」を高めることも効果的です。コンバージョンごとに目標値が違うため、効果の高い改善策に絞って検討してみるのもよいでしょう。

条件を設定してデータを絞り込む

アナリティクスでの設定
条件を設定することで、データ絞り込むこともできます。例えば、ランディングページごとにデータを見たいなら、指標の上部にある「その他」から、「ランディングページ」と設定してみましょう。

アドバンスフィルターに「blog」と入力
また、ブログを運営しているなら、アドバンスフィルターに「blog」と入力することで、ブログのアシストコンバージョンを確認することもできます。

アシストコンバージョンに注目して効率的な改善を目指す

アシストコンバージョンは、目に見えずらい間接的な貢献度を数値化することができる重要な指標の1つです。メディア記事などのSEO施策の貢献度を分析するうえでも役に立ちます。

googleアナリティクスでは、条件ごとにデータを絞り込めるさまざまな機能が備わっています。アナリティクスの機能をフルに活用して、より効率的な改善策を取り入れてみましょう。

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