かつては、ヒートマップを実際に活用する人はほとんどいませんでした。直感的に操作できるように見えるものの、実際にはそれほど使いやすくはありませんでした。以前は、データの表示が不正確であることが大きな原因でした。現在では、ヒートマップの分析対象であるWebページやアプリ画面上のインタラクションがますます複雑になり、ヒートマップの作成は以前よりもはるかに技術的に困難になっています。そのため、私はしばらくの間、ヒートマップは「次ページの概要」のようなレポートほど有用ではないと考えていました。 朗報なのは、今日のデータツールが過去のものよりもはるかに優れていることです。今日のヒートマップは単に「満足できる」というだけでなく、さらに重要なのは、重要かつ実用的なデータ解析手法として機能し始めていることです。これにより、過去にはほぼ解決不可能だったいくつかの問題を解決し、インターネット運用を新たなレベルへと引き上げるのに役立ちます。 ヒートマップに関連する主要な指標 まず第一に、ヒートマップは単なるツールではなく、システム、つまり様々な機能を果たす様々なツールを有機的に組み合わせたものであることを理解することが重要です。ヒートマップを、ポイントのクリック数が多いか少ないかを確認するための単なる小さなツールだと考えているなら、それは大きな過小評価です。 ヒートマップはシステムなので、当然ながら独自の主要指標があります。いくつかはご存知でも、他の指標はご存知ないかもしれません。 最初のタイプのキーインジケーターは、ユーザーのクリック行動を記録するために使用されます。しかし、ユーザーのクリック行動は非常にランダムであるため、クリックはさらに3つのカテゴリに分類できます。リンククリック、非リンクインタラクティブクリック、そして空白クリックです。リンククリックは単純で、実際に存在するHTTPリンクをクリックすることです。非リンクインタラクティブクリックは、JavaScriptインタラクションやFlashインタラクションなど、HTTPリンクではないクリック可能な要素を指します。空白クリックは、リンクやインタラクションがない場所で発生するクリック、つまり空白のドットをクリックすることを指します。 ウェブサイト分析で一般的に使用されるページビューとは異なり、ヒートマップはクリック数によってクリック行動を測定します。しかし、一部のツールはマウスクリックを直接監視しないため、ヒートマップに表示されるクリック数は実際にはクリック数ではなく、リンクをクリックした後に開かれた新しいページのページビュー数です。私たちが最もよく使用するツールであるGoogleアナリティクスは、この方法でヒートマップを生成するため、そのヒートマップは非常に不正確です。 優れたヒートマップツールは、リンククリックだけでなく、リンク以外のインタラクティブクリックや空白クリックも含めた実際のクリック数を計測する必要があります。さらに、クリック後に開かれた新しいページのページビュー数をクリック数の代わりとして使用すべきではありません。 2つ目の主要指標は、ウェブページにおけるユーザーの閲覧行動です。ウェブページは通常、複数の画面にまたがって表示されるため（つまり、1つのモニターにすべてを表示できないため）、ユーザーはコンテンツ全体を見るためにスクロールダウンします。ヒートマップシステムは、閲覧行動において重要な要素であるスクロール頻度を記録する必要があります。さらに、ヒートマップシステムは、ウェブページのどの部分が最も長く画面に表示されているかを示し、ページのどの部分がより詳細に閲覧されているかを把握するのに役立ちます。 ページがどれくらいの頻度でスクロールされているかを測定する指標は「ビューライン」と呼ばれ、ページのどの部分が画面に長く表示されているかを測定する指標は「スクリーンヒート」と呼ばれます。下の画像をご覧ください。 上の画像では、上から下に向かって減少するパーセンテージの数値がいくつか見られます。これらの数値は、訪問者の何パーセントが対応する位置までページをスクロールしたかを示しています。例えば、画像内の57%の線（実線と破線）は、訪問者の57%が線で示された位置までページをスクロールしたことを示しています。 同様に、上の画像では、ページ全体が青、緑、赤、黄色の様々な色の帯で覆われていることに気づくでしょう。これらは、ページの対応する部分が画面に表示されている時間を表しています。暖色系（赤、オレンジ、黄色）であるほど滞在時間が長く、人々がその部分をより長く見ていることを意味します。寒色系（緑、青、または無色）であるほど滞在時間が短く、人々がその部分をより長く見ていることを意味します。したがって、これが2つ目の重要な指標、つまり閲覧行数と滞在時間です。 3つ目の主要指標のカテゴリーは、最初の2つとは異なります。最初の2つは、人々の能動的な行動、つまり特定の目標を達成するために行われる行動を測定するのに対し、3つ目のカテゴリーは間接的な行動を測定します。複雑に聞こえるかもしれませんが、理解するのは難しくありません。この行動のカテゴリーは、マウスを動かす（クリックするわけではない）という一般的な行為です。マウスを動かす目的はクリックすることですが、動き自体は比較的ランダムです。つまり、人によってクリックする動きは異なり、それぞれの動きも異なります。マウスの動きを測定することは最重要ではありませんが、ページ上のユーザー行動が「実際の人間の」行動を反映しているかどうかを確認する場合など、重要な場合もあります。ほとんどのヒートマップツールには、マウスの動きをモニタリングする機能が含まれていない可能性があることに注意してください。私にとって、この機能が必要になることはそれほど多くないため、この記事では詳しく説明しません。 これらの主要な指標を理解することは難しくなく、非常に良い出発点となります。それでは、ヒートマップの使い方と、それがどのように私たちの具体的な問題を効果的に解決できるかを見ていきましょう。 ランディングページのジレンマ ある学生から、ランディングページで最も重要な指標は何かと聞かれました。以前は「直帰率」を見れば良いと答えていましたが、今ではそうは思えません。直帰率を見ることは間違いではありませんが、もはや完全に信頼できるとは言えません。 その理由は、多くのページの技術的な設定が変更されたためです。これらのページには、クリック後にカスタマーサービスウィンドウがポップアップ表示されたり、他のウェブサイト（Taobao、JD.comなど）にリダイレクトされたり、単に電話をかけたり、訪問者がページを最初から最後までじっくりと長時間閲覧しただけでそれ以上の行動を取らなかったりするなど、HTML以外のインタラクションが多く見られます。しかし、ページコンテンツは確かに訪問者の心に響いたはずです。こうした状況はすべて「異常に高い」直帰率を引き起こし、ランディングページが非常に悪いという「錯覚」を与えてしまいます。 さらに、多くのウェブサイトはシングルページウェブサイトです。これらのウェブサイトは、すべてのビジネス目標が満たされた単一のランディングページで構成されています。このような場合、直帰率は95%を超えると予想されます。（100%にならないのは、ユーザーがページを更新する可能性があり、ウェブサイト分析ツールではページの更新は直帰とはみなされないためです。）例えば、以下のページでは、クリック可能な要素はすべて会話用のQQを開きます。 上記のページは典型的なシングルページウェブサイトです。ウェブサイトのデザイナーは、ユーザーが他のページを閲覧することを明らかに想定していなかったためです。これらのウェブサイト上のリンクはすべて、「Enterprise QQ」や「LeYu」などのカスタマーサービスシステムにつながっています。そのため、この種のウェブサイトの直帰率を分析しても、ほとんど意味がありません。これはランディングページの最適化を困難にしています。従来のモニタリング手法では、ユーザーの行動を記述することが困難であり（ユーザーの行動は一般的にツールでは検出できないため）、最適化の根拠を得ることが困難です。 ランディングページを最適化するのにヒートマップより優れたツールはありません。 直帰率だけに頼ることはできないので、これらのページが期待に応え、ユーザーを満足させているかどうかをどのように判断すればよいのでしょうか？そのためにはヒートマップ、それもより高度なヒートマップツールの使用が不可欠です。例えば、最初の主要業績評価指標のセクションで説明したように、リンククリック、非リンククリック、空白ページクリックなど、あらゆるマウスクリック行動を監視できるツールが必要です。さらに、ユーザーの注目度の変化を把握するためにもヒートマップは必要です。これにより、より多くのインタラクションデータがなくても、ページ上のどのコンテンツがユーザーの関心を惹きつけたのかを判断できるようになります。 ヒートマップを使用してランディング ページを最適化する私のアプローチは、通常次のとおりです。 まず、ランディングページが長すぎないか確認しましょう。ページの長さについては、人によって好みや誤解が分かれるところがあります。ページの長さには決まった公式があると考えている人も多くいます。長すぎて訪問者を退屈させてしまうことも、短すぎて訪問者がもっと読みたくなったり、圧倒されてしまうこともあってはダメだ、と。しかし、私はこれに強く反対します。雑誌の場合、10ページが適切でしょうか、それとも100ページが適切でしょうか？特に決まりはありません。プレイボーイやメンズヘルスのような好みに合う雑誌であれば、100ページは少なすぎるかもしれませんが、*Chaoyang Masses*のような雑誌であれば、それほど多くのページ数は必要ないでしょう。 実際、多くのA/Bテストで、ページの長さはビジネス目標の達成に予測的な影響を与えないというパターンが示されています。したがって、それぞれの状況を個別に分析する必要があります。そして、ページの長さの分析にはヒートマップツールが不可欠です。特に、前述の「ブラウジングライン」機能を備えたツールは重要です（前のセクションの主要指標の2番目のカテゴリを参照）。 閲覧ラインの使い方は非常にシンプルです。ページの長さが10画面以上あるにもかかわらず、4画面目でも閲覧ラインが5%のユーザーにしか表示されない場合、そのページが本当にそれほど長くする価値があるのか​​、あるいはコンテンツがユーザーを惹きつけるほど魅力的なのかを検討する必要があります。 次に、ユーザーが不適切な場所をクリックしたか、特定の場所をクリックしなかったかを確認します。これは説明不要で理解しやすいことです。しかし、ほとんどのランディングページはここでミスを犯します。ヒートマップを見ると、ユーザーのクリックパターンが予想を上回ることがしばしばあることがわかります。こうした予期せぬ行動は実は非常に貴重です。私たちはこれらを用いてユーザーの意図を推測し、推測された意図に基づいて現在のランディングページを修正します。 最後に、修正したランディングページをすぐに公開するのではなく、A/Bテストを実施します。2つのランディングページのCTRを比較するだけでなく、ヒートマップの違いも確認します。これは、前のステップで推定したユーザーインテントを検証するためです。 この方法は私にとって何度も完璧に機能しました。データモデリングやビッグデータマイニングは必要ありません。シンプルで直接的でありながら、非常に効果的です。 信じられないですか？名前のある実際の事例を見てみましょう。 ランディングページヒートマップ分析のケーススタディ これは、中国で最も有名なエンタープライズ コミュニケーション ソリューション カンパニーの 1 つである「Xintong Wangying」の新しい製品ページです。 正直に言うと、このページの直帰率はわずか52.95%とかなり良好です。まだ最適化が必要だと思いますか？ このような商業用ランディングページの場合、トラフィックのほぼすべてがBaidu SEMから来ています。クリック単価がどれほど高いかはご存知でしょう。直帰率が53%ならまだしも、1%でも減れば大きな利益につながります。さらに、Baiduは現在、入札可能な広告枠をわずかしか残しておらず、入札競争はさらに熾烈になっています。 分析にあたり、このページの関連データを共有させていただきます。直帰率：52.95%、平均滞在時間：1分40秒、離脱率：36.05%。このページをどのように改善すべきだとお考えですか？ 「ソン教授、これは分析不可能です。データが広範すぎるのです」と言うかもしれません。 ほぼ毎回、似たようなデータを持つランディングページに遭遇します。「最適化すればいいの？」と途方に暮れてしまうかもしれません。多くの場合、ランディングページに上記のページと似たデータがある場合、全体的なパフォーマンスが許容範囲内であるため、特に最適化する必要はないと考えられます。 しかし、ヒートマップを見れば考え方は完全に変わります。 下のヒートマップは、PtMindが提供するモニタリングツールPtEngineのヒートマップ機能を使って作成しました。これは私が見つけた中で最も実用的で使いやすいヒートマップツールであり、優れた機能を備えています。これまでヒートマップをほとんど使用しなかった主な理由の一つは、データの精度が低すぎることでしたが、このツールを使えばその問題を全く心配する必要がありません。 ヒートマップは多くの欠陥を明らかにしますが、以下にいくつかの重要な情報を示します。 1. 最初の画面に表示される5つの「円」とそれに付随するテキストは、かなりの数のクリック数を獲得しました。しかし残念ながら、これらの5つの円はリンクされておらず、クリックできませんでした。ランディングページの最初の画面で、クリックできないにもかかわらず目立つ位置に配置することは、ユーザーエクスペリエンスに悪影響を与えるように意図的に設計されています。 2. 円グラフの下にある2つの大きなバナー広告は、 1画面目と2画面目のかなりの部分を占めていますが、残念ながらクリックされる人はほとんどいません。さらに、右側の注目滞在ヒートマップを見ると、この領域でのユーザーエンゲージメントも非常に低いことがわかります。では、なぜこの2つのバナー広告をこのような重要な位置に配置したのでしょうか？ 3. トップナビゲーションページは多くのクリック数を獲得しました。問題は、このページが元々ナビゲーション遷移ページとして設計されていなかったことです。 4. 最後の2つの画面では、クリック数が急増し、ユーザーの滞在時間も非常に良好でした。これは、このコンテンツがユーザーにとって非常に興味深いものであることを示しています。しかし残念ながら、これらの画面までスクロールしたユーザーは60%未満でした。 これは53%の直帰率だけでは判断できません。しかし、一つ一つの情報が重要です！ 上記の4つの情報を確認すれば、このページをどのように調整すればよいかお分かりいただけるはずです。私の「データドリブン・インターネットマーケティング」コースを受講された方は、具体的な調整プランを既にご存知かと思いますので、ここではここまでにしておきます。もちろん、調整後にはA/Bテストを実施する必要があります。予想通り、A/Bテストの結果、直帰率は53%から37.5%に低下しました。クリック課金型広告に依存している企業にとって、この大きな変化は強力な競争優位性を確立するのに十分なものです。 予期せぬプラス効果：イベント追跡の簡素化。 上記の事例を読んだ後、注意深い読者はきっとさらに興味深い点に気づくでしょう。もしヒートマップが、実際にクリック可能な場所かどうかに関わらず、すべてのマウスクリックを忠実に記録できるとしたら、これまで記録が非常に困難だったインタラクションが、はるかに簡単に記録できるようになるのではないでしょうか。 記録が難しいインタラクションには、前述の通り、JavaScript、Flash、動画プレーヤープラグイン、カスタマーサービスプラグインなどが含まれます。以前は、これらのインタラクティブ要素のクリックステータスを記録するには、イベントトラッキングを使用する必要がありました。イベントトラッキングは優れた機能ですが、大きな欠点もあります。導入が面倒で（最近ではイベントトラッキングの導入を「インストルメント挿入」と呼ぶ人もいます）、エラーが発生しやすいのです。 高度なヒートマップ機能の登場は、過度に強力なイベントトラッキング機能を必要としないユーザーにとって大きな助けとなります。例えば、JavaScriptのインタラクション数を確認したいだけなら、ヒートマップが直接教えてくれるので、イベントトラッキングを実装する必要がなく、多くの手間を省くことができます。 ヒートマップが十分に正確で詳細であれば、そして今日の分析ツールが単なるHTMLインタラクションの検出にとどまらず（DOMイベントなども検出可能）、本格的なイベントトラッキングにまで拡張可能となります。これは、いわゆる「コードフリー」イベントモニタリングの起源と言えるでしょう。現在、一部の中国系ツールベンダーはコードフリー技術の「パイオニア」だと謳っていますが、このソリューションは実際には3～4年前に登場しており、現在では多くのツールベンダーが同等の機能を提供しています。 下の画像では、私のブログの「おすすめ」セクションにあるスクロールボタンはHTMLやJavaScriptでインタラクティブではありませんが、モニタリングツールを使えばクリックされた回数を簡単かつ正確に確認できます。下の画像をクリックすると、拡大版が表示されます。 そのため、この機能はほぼ瞬時にコードフリーの「イベントトラッキング」機能になります。追加の設定は一切不要です。ツールは、HTMLかどうかに関わらず、操作可能なものはすべて既に記録しています。これはこれまでとは全く異なる体験であり、ツールの知能化の度合いを強く実感していただけるでしょう。（下の画像をご覧ください。） 実際、コードフリートラッキングで収集されるデータの精度は、ヒートマップの精度に大きく左右されることが分かりました。コードフリートラッキングは本質的に正確ではないため、その品質を評価するには、ヒートマップの精度（数値と位置情報の両方の精度）を確認するだけで十分です。 コンテンツ分析もヒートマップに大きく依存しています。 ランディングページがヒートマップに大きく依存している場合、コンテンツ分析ではさらにヒートマップが重要になります。コンテンツ分析は、データドリブンな運用において困難ながらも重要な側面であり、特にSEOにおいては重要です。コンテンツ分析とSEOに関連する具体的な問題については、別の記事「異なる道、同じ目的地：UEOによるSEO最適化の実現」で詳しく説明します。 コンテンツ分析の課題は、ユーザーがコンテンツにアクセスしたかどうかは把握できても、コンテンツがユーザーにどのような影響を与えたかを特定できないことです。コンテンツにアクセス（開封）することと、コンテンツを見ることは全く異なる行為です。実際にコンテンツを読んだユーザーが何人いるのか、どの程度読んだのか、そしてどこで離脱したのかを調査する手法が必要です。コンテンツ分析はランディングページ分析と非常に似ており、直帰率でパフォーマンスを判断するのは実際には非常に不正確です。なぜなら、読むのにリンクをクリックする必要がない場合でも、訪問者の心はコンテンツに完全に影響される可能性があるからです。このような場合、多くの直帰は「誤直帰」である可能性が高いです。 以下の例を見ると、直帰率を自分のウェブサイトの評価基準にするのは明らかに不公平です。私の記事（特に近年の記事）はSEOにあまり力を入れておらず、怠惰なため内部リンクをあまり追加していません。そのため、これらの記事（赤枠で囲んだ2つなど）は、驚くほど直帰率が高くなることがよくあります。しかし、直帰率が高いからといって、必ずしもその記事が読者に「好まれていない」ことを意味するのでしょうか？ 赤でハイライトされている2つの記事のうち、最初の記事（「/interne」で始まる方）は、私の記事「30分でわかるインターネット広告の新しいエコシステム」です。非常に多くのシェアを獲得しており、最も人気のある記事の一つだと考えています。しかし、この記事の直帰率は最も高く、81%に達しています。また、この記事の実際の滞在時間も非常に長く、約6分半にも達しています。この2つの矛盾した指標を考えると、滞在時間の方がより信頼できるのは明らかです。 問題の特定は難しくありませんでした。この記事の注目すべき特徴の一つは、リンクが一切ないことです。クリックすることなく、ただ記事を読むことができます。これはSEOに悪影響を与え、明らかに直帰率を高めます。しかし、記事の滞在時間は間違いなく長く、人々が読むために費やした労力を示しています。この点を知ることは確かに役立ちますが、私が本当に知りたいのは、この記事の読者層、そしてより根本的な点として、実際に何人がこの記事を読んだのかということです。表の直帰率と滞在時間の数値では、この疑問に答えることはできません。従来のヒートマップも、役立つ情報を提供していません。 新しいヒートマップ機能、特に画面滞在時間と読書行数により、人々がこの記事をどれだけ「気に入っている」かなど、以前は見えなかった多くのことがわかります。 上の画像は基本的に記事全体の読書の進捗状況を示しています。 上のヒートマップから多くのことがわかります。多くの人が私の記事を心から気に入ってくれたのです。こんなに長い記事にもかかわらず、40%近くの人が最後まで読んでくれました。また、主流の画面使用状況から判断すると、効果的なコンテンツセクションは、視聴者のエンゲージメントを一貫して長く維持していたようです。では、直帰率が81%だとしてもどうでしょう？ここで重要なのは直帰率ではなく、コンテンツが消費されていることです。 読者の共感を呼ぶ記事は、適切な内部リンク（私は怠惰のため省略しました）と組み合わせると、検索エンジンに好まれる可能性が高くなります。 このようなケースは非常に一般的であり、ほぼすべてのコンテンツ分析にヒートマップを使用する必要があります。 著者:シドニー・ソン出典:中国のウェブ解析