アクセス解析、地道に手作業派?それともAIに任せる派?

アクセス解析|2017.04.07

※この記事の内容は2017/04/07時点のものです。

こんにちは、アクセス解析の人工知能「AIアナリスト」マーケティング担当の小池です。

突然ですが、あなたはアクセス解析を地道に手作業で行う派ですか?
それともAIに任せる派ですか?
「え、アクセス解析ってGoogleアナリティクスとか使って手作業でするものじゃないの?」
って思ったそこのアナタ、是非ともこの記事を読んで頂きたいです。
この記事では、アクセス解析におけるAI活用についてご説明します。

手作業派のアナタは、

「もうGoogleアナリティクスの画面とにらめっこするのは疲れた・・・」
「アクセス解析データの集計業務ほどつらい業務なんてないよ・・・」

と感じることも多いかもしれませんが、実はその感覚、とても自然なものなのです。
なぜなら、いまWeb業界では、面倒なアクセス解析業務をAIに任せてしまう気運が高まりつつあるからです。

この記事が、アクセス解析業務に工数をとられてしまいストレスを抱えていらっしゃるみなさまの一助となれば幸いです。

目次

今話題の「AI」がアクセス解析にも進出の気運!?

最近何かと耳にすることが多くなった、「AI(人工知能)」。

「ディープラーニングを使ってもAIにできないことなんてあるのか?」
「AIによって人間の仕事の大部分が代替されてしまうのか?」
「このままではAIが人間を支配してしまうのではないか?」

など、AIについては技術面・倫理面での議論が尽きません。
これらの議論については日々目にしていると思われますし、簡単に決着がつくような話ではないので、ここでは特に議論しません。

ただ、一つだけ言えるのは、AIによる人間の業務の自動化・効率化は確実に進行している、ということでしょうか。
AIが人間の仕事を完全に奪い去ってしまう時が来るのかは分かりませんが、AIが人間の仕事の一部を代替しはじめていることは疑いようのない事実だと言えるでしょう。

 

AI搭載のアクセス解析サービスが続々と登場

そんな中、アクセス解析という領域にも例外なくAIが進出しはじめています。
例えば、株式会社PLAN-Bが提供するサイト分析&改善ツールJuicerは、アクセス解析データのみならずリサーチデータや口コミデータまでをもAIが分析してくれるツールです。
また他にも、AIによるレポーティング機能が搭載されているSiTest(株式会社グラッドキューブ提供)や、AIでオウンドメディアなどのコンテンツの課題を見える化してくれるMIERUCA(株式会社Faber Company提供)など、AIを搭載したアクセス解析サービスが続々と普及しはじめています。

弊社サービスのAIアナリストを含め、これらのサービスのシェアがどれも基本的に10,000サイトを超えていることから、アクセス解析におけるAI活用がかなり普及しつつあることがわかります。

 

そもそもアクセス解析は人の手作業には不向き

この傾向は、ある種必然的なものだといえるかもしれません。
なぜなら、そもそもアクセス解析という業務は、人間の手作業にはあまり向いていないものだからです。
弊社も元々は4年間ほど人的Webコンサルティングサービスを提供していて、お客様の成果向上のお手伝いをしてきました。
その際、Googleアナリティクスのデータを何十、何百種類もExcelにエクスポートして、さらにそのExcelデータを集計する、という作業を毎回行ってお客様のWebサイトの課題を発見していました。
網羅的にデータを分析して確実に成果につながる課題を抽出するためには、そのような集計作業を1サイトにつき数十時間かけて行わなければならず、かなりの負担になっていました。
また工数がかかるだけでなく、人的ミスが発生するリスクも常に抱え続けることになってしまいます。

そのような状況において、アクセス解析データの集計・分析を人力で行うのは非効率だという結論に至るのはごく自然なことだといえるでしょう。
人力で行うのが非効率ということになると、必然的にAIによる自動化という方向性に向かっていきます。
こうして、前述のように、アクセス解析という領域においてAIの活用が普及し始めているのです。
工数削減とミス防止のために、アクセス解析業務はもはやAIに任せるのがスマートだといえるでしょう。

面倒なアクセス解析を自動化して、AIが伸びしろと変化を報告

弊社サービスの「AIアナリスト」は、AI搭載のアクセス解析サービスの先駆けとして、2015年5月にリリースされたものです。
Googleアナリティクスのアクセス解析データと連携させた大量のデータを人工知能が分析して課題を発見し、課題ごとの改善方針提案まで全て自動で行ってくれます。
手作業で行うと膨大な工数がかかってミスのリスクも生じるアクセス解析を自動化して、改善提案まで出してくれるのです。

元々は、先述のように人力でやっていたアクセス解析データの集計・分析を自動化する社内ツールとして開発されたものでしたが、お客様にその社内ツールの存在をお話ししたところ「うちでも使ってみたい!」という声が多かったので、思い切ってサービス化することとなりました。
2017年3月現在10,000サイト以上に導入していただいていますが、この度デザイン面・機能面共に大幅なリニューアルが施されました。

ここでは、そのAIアナリストで何ができるのか、アクセス解析をAIにやらせるとどうなるのかについて簡単にご説明します。

 

前提:ユーザー特性別に分析

サイトを分析して成果につながる知見を発見するためには、サイトの特性に合わせてユーザー別に分析することが必要です。
例えば、リピーターの多いECサイトは、「新規 / リピーター」のユーザー別で分析することで、リピーターからの売上増加につながる課題を見つけることができます。
逆に「新規 / リピーター」の属性を分けないと、異なる属性のユーザーをごちゃ混ぜに分析することになり、成果アップにつながる課題を見つけられません。

AIアナリストは、サイトの特性に合わせたユーザーを指定するだけで、ユーザー属性ごとに別々の分析をしてくれます。

ユーザー別の分析を簡単に継続できるので、サイト全体の分析だけでは気づきにくい課題もすぐに検知できます。

タブで分けるユーザー属性としては、新規 / リピーターの他にも、

  • デバイス(PC / スマホ)
  • 会員 / 非会員
  • 商品別
  • CV別(お問い合わせ / 資料請求 で分けるなど)
  • 年齢、性別、地域
  • 資料請求など特定アクションの有無

など、サイトの特性に応じて柔軟に指定することができます。
こうした分析は、手作業でやろうとすると、属性区分が増えれば増えるほど分析工数がかさみますが、AIに任せれば工数をゼロにできます。

 

AIがサイトの “伸びしろ” を報告

AIアナリストは、Googleアナリティクスのアクセス解析データを分析して、CV数を増やすための改善方針と成果予測を自動で出してくれます。

この報告は網羅的なデータ分析に基づいて出されているため、成果が出る確率も非常に高く、実装した施策の60%は成果が出ています
Webサイトの改善は、何度もPDCAをまわして成果を出していくのが一般的なので、一発で60%も成果が出ればかなりの高精度だと言って差し支えないでしょう。

 

多数の種類の分析手法を駆使

AIアナリストは、弊社の4年以上にわたるWebコンサルティング経験や2年近くになるAIアナリストの運用経験から編み出された多数の種類の分析手法を駆使して、最もCV数アップが見込める改善提案を出してくれます。

分析手法は今後も定期的に増えていきますが、現行のものとしては以下のようなものがあります。
ちなみに、これらを全て手動で行おうとすると膨大な分析工数(毎月数十時間)がかかります。
AIに任せれば、その分析工数をゼロにできるのです。

経由良い分析 誘導を強めることでCVが増加するページを探します。
経由良い分析(ユーザ単位) セッションをまたぎ、見せるとCVが増加するページを探します。
経由悪い分析 誘導を弱めることでCVが増加するページを探します。
フォーム誘導分析 訪問数が多いもののフォーム誘導率が低いページを探します。
フォーム通過分析 フォームへの誘導数は多いものの通過率の悪いページを探します。
入口の次ページ分析 入口の次に見せることでCVが増加するページを探します。
広告LP分析 同じ広告キャンペーン内でCVRの高いリンク先を探します。
類似サイト分析 業界やCVが類似したサイトに比べて劣っている点を探します。
初回接触広告分析 CVしたユーザに最初に接触できた広告を探します。
重要自然検索ワード分析 順位が1位でない主要検索キーワード(検索順位を上げると成果が大きく伸びるキーワード)を探します。

※一部開発中の機能もございます。

 

データ根拠・改善予測・アクションを解説

上記の手法での分析に基づいて、AIアナリストはサイトの “伸びしろ” のデータ根拠・改善予測・アクションを提示してくれます。

データ根拠画面

伸びしろの根拠となるデータを、わかりやすい言葉と図で示してくれます。これは、先述の多数の分析手法から出されたものです。

改善予測画面

この伸びしろの改善に着手することで、どの程度CVが増加するのかを予測してくれます。
伸びしろ算出の根拠となる計算式も開示されているので、しっかりと納得したうえで施策に着手することができます。

アクション画面

どのようにサイトを改善すべきか大まかな方針を紹介してくれます。

 

AIがサイトの “変化” を報告

AIアナリストは、サイトのCV数に影響する何らかの変動が発生した場合、その変化と原因を報告してくれます。

毎日アクセス解析データを眺めて数値をチェックするのは、それなりに工数がとられますし、人の目だと大事な変化を見逃してしまうリスクもあります。
AIに任せれば、CV数の増減に関わるリスクとチャンスに最速で反応することができます。

 

CV数の異常を検知して原因を深堀り

変化画面

人工知能が過去のデータを機械学習して、CV数が大きく増減した場合に報告してくれます。
また、ただCV数の増減を報告をするだけではなく、その深堀りも行ってくれます。
セッション数とCVRのどちらが変化したのか、集客と接客のどちらが変化したのか、など細かくチェックすることができます。
この機能はまだ搭載されていないのですが、近日中に実装予定です。

こうした異常検知は、急激なCV数の増減などは人間の担当者でも気づけますが、少しずつCVRが悪化しているような場合はなかなか気づくことができません。
また、変化を察知してその原因を深堀りするという業務は0.5~2h程かかりますが、これを毎日行っていたら月単位で見ると10~40h程の工数になってしまいます。
AIに任せるべき仕事の典型的なケースだといえるでしょう。

 

検索順位の変動やSNSなどでの反響も報告

メディア系変化報告

AIアナリストは、CV数やセッション数の変動のみならず、自然検索の順位/表示回数や、SNS/メディアサイトで大きな反響があった際も報告してくれます。
これは、サーチコンソールなどとの連携によって可能となります。

検索順位やSNS/各種メディアを毎日チェックして変動を察知するなどということは、到底人力でできるようなことではありません。
こうしたチェックも、AIが得意とする分野だといえるでしょう。

アクセス解析はAIに任せてスマートに働こう

以上、アクセス解析におけるAI活用、また恐縮ながら弊社サービスでできることについてご説明しました。
いかがだったでしょうか?

手作業でアクセス解析する派で、アクセス解析業務で多大なストレスを抱えていらっしゃった方も、「AIに任せればラクに成果が出せるかも?」と思っていただけていたら幸いです。
そもそも手作業に向いていないアクセス解析という業務はAIに任せてしまって、他のクリエイティブは仕事により多くの時間を割くのが、スマートな働き方なのではないでしょうか?

アクセス解析におけるAI活用の重要性に共感していただけた方で、弊社サービス「AIアナリスト」に少しでもご関心がある方は、3分で無料登録できますので、是非以下のリンクから試してみてください。

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この記事を書いた人

小池 真幸

マーケティング担当。インターンを経て、現在は社員としてマーケティング業務に従事。