アクセスログ解析とは？知っておきたい指標や活用方法も解説

アクセスログ解析とは、Webサイトを訪れたユーザーの行動を解析することです。いつ・どこから・どのようにユーザーが訪問し閲覧したか把握できるため、Webサイトを改善するのに役立ちます。この記事では、アクセスログ解析の概要や活用方法などを解説します。

目次

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1. アクセスログ解析とは
2. アクセスログ解析の目的
3. アクセスログ解析における主な指標
4. アクセスログ解析の活用方法
5. アクセスログ解析を行う際のポイント
6. まとめ

アクセスログ解析とは

アクセスログとは、Webサイトを訪れたユーザーの行動の記録のことで、ユーザーのIPアドレス・日時・アクセスページ・クリック記録など、数多くの行動情報が記録されています。そのアクセスログデータを解析するのがアクセスログ解析です。

ネット社会である現代では、自らWebサイトなどで商品やサービスの情報を得てから購入することが多くなり、ネット販売も盛んに行われるようになりました。そのような状況で、さまざまな企業が自社のWebサイトを開設し、情報発信と販売活動を行っています。

Webサイトの開設目的は、多くの人に閲覧してもらい、購買行動を起こさせることです。アクセスログ解析は、その目的の達成度を評価するために行われるもので、Webマーケティングには欠かせない作業です。

アクセスログ解析でわかること

自社Webサイトのアクセスログ解析を行うと、ユーザーが自社のWebサイトにどのようにしてたどり着いたのか、どのページの閲覧をしたのか、どれくらいの時間滞在したのかなど、多用な指標をもとにデータを取得できます。

それらのデータを解析すれば、自社Webページに多くのアクセスがある時間帯・曜日・時期などの分布、また、人気のあるページやクリック状況などがわかり、ユーザーが何を求めて自社Webサイトを訪れたかといったユーザーのニーズを把握することが可能です。

また、滞在時間の短い訪問者が多いページなどは、ユーザーの期待に応えられていないことを示し、改善が必要だとわかります。このようにアクセスログ解析は、さまざまな観点から自社のWebマーケティングの見直しを可能にします。

アクセスログ解析の目的

アクセスログの解析を行う主な目的には、ユーザーの理解やWebマーケティング施策の効果測定、インシデントの原因特定の3つがあります。ここでは、この3つの目的について具体的に解説していきます。

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ユーザー行動・属性の把握

アクセスログ解析の目的の一つ目は、ユーザーの行動や属性を把握することです。行動把握のための取得データには、訪問回数・クリック箇所・閲覧ページなどがあります。また、属性把握などのデータには、性別・年齢・居住地域・使用言語などがあります。

これらのユーザーの行動や属性を把握することで、ユーザーのニーズや行動パターンが明確になり、Webサイトの改善やマーケティング施策の最適化を図るための資料となります。また、属性が明確になれば、特定の属性をターゲットにした施策も可能です。

Webマーケティング施策に対する効果測定

アクセスログ解析の目的の二つ目は、アクセスログ解析をもとに実施した施策の効果測定を行うことです。施策実施後に再度アクセスログ解析を行い、前回と比較してどの程度の効果が出たか検証します。

このように、アクセスログ解析は一回行って終わるものではなく、PDCAサイクルを何度も繰り返すことが重要です。ユーザーのニーズは常に変化し、社会の状況が変わったり、自社や同業他社が新製品を発売したりすれば、ユーザーの購買行動は変化します。

インシデント発生時の原因特定

アクセスログ解析は、不正アクセスやネットワーク機器の動作不良、システムエラーといったインシデント発生時の原因特定・対策にも役立ちます。インシデント発生時の通信状況を明確にできるため、インシデントの原因となった通信を特定することが可能です。

インシデントはいつ発生するかわかりませんが、日頃からアクセスログ解析を実施し、素早い原因特定・対策を行うことで、被害を最小限に抑えられます。また、解析結果を再発防止策の策定に活用することも可能です。

さらに、アクセスログ解析は定期的に行うことでセキュリティ対策になります。サイバー攻撃や不正アクセスが行われる前には、不審なアクセスやトラフィック量の異常な増加など、何らかの兆候が見られるケースも多いです。

このような異変を素早く検知し、対策を講じることで、セキュリティ被害を未然に防止できる場合もあります。

アクセスログ解析における主な指標

アクセスログ解析を理解し実施するためには、基本となる解析指標を理解しておくことが大切です。これらは、アクセスログ解析の分野ではよく出てくる用語でもあるので、意味を覚えておきましょう。

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PV数

PVは「PageView」の略であり、PV数とは、ユーザーが自社Webサイトにアクセスした回数を表します。たとえば、あるユーザーが自社のトップページを訪問して、異なるページに移動するとPV数は2になり、さらにほかのページに移動すればPV数は3になります。

したがって、一人の訪問でも複数ページを閲覧すればPV数は多くなり、10万PVあるWebページでも、実際に訪問したユーザーは3,000人である可能性もあります。

ただし、そうだとしてもPV数が増加したWebサイトはよく利用されるようになったサイトであると捉えることができ、ユーザーの指示を得ていると判断できます。

検索キーワード

何か調べたいことがあるユーザーのほとんどは、検索エンジンの検索窓に調べたいことに関わる語句を入力して、そこに表示されたサイトからWebページを訪問します。その際、検索窓に入力した語句のことを検索キーワードと呼びます。

どのような検索キーワードが使われているかを知ることで、ユーザーニーズを把握できます。たとえば「テレビ　4K」での検索が多ければ、テレビの中でも4Kテレビのニーズが多いことがわかります。ユーザーニーズを把握することは、Webマーケティングの基本です。

ユニークユーザー数

ユニークユーザーとは、一定期間内にWebサイトに訪問したユーザー数のことです。「Unique User」の略で「UU数」とも呼ばれています。PV数とは違い、期間内に同一ユーザーが何回訪れても、何ページ閲覧してもユニークユーザー数は1となります。

したがって、ユニークユーザー数は、延べ人数ではなく純粋な訪問者数となり、Webサイトの知名度や人気度を示します。ただし、同一ユーザーであっても2台のパソコンや2種類のブラウザから訪問した場合は、ユニークユーザー数は2とカウントされます。

滞在時間

滞在時間とは、ユーザーがWebサイト内に留まっていた時間のことです。滞在時間には、1ページ当たりの滞在時間を示す「平均ページ滞在時間」と、Webサイト全体の滞在時間を示す「平均セッション時間」の2つがあります。

滞在時間は、Webサイトの内容によっては、長いから良いページとはいえません。読み物ページは滞在時間が長いのが普通で、短時間での離脱は最後まで読まれていないことになります。商品購入のページであれば、滞在時間は短くても購入に至れば問題ありません。

自社サイトやそのページの特性を考慮したうえで滞在時間を見ることで、ユーザーの行動をより具体的にイメージすることができます。

直帰率

直帰率とは、Webサイトに訪れたユーザー数に対する、1ページ見ただけでサイトを離れたユーザーの割合のことです。たとえば、1日に100のユーザーが訪問して、その内40人がほかのページに移動することなくサイトを離れた場合の直帰率は40%となります。

サイトやページの性格によって、直帰率が高くなる場合もあり、直帰率が高いことが全ての場合で悪いとはいえません。直帰率が高くても滞在時間が長い場合は、その記事に魅力を感じたユーザーが多いということです。Webサイトの目的によって使い分けが大切です。

回遊率

回遊率とは、Webサイトの訪問数（セッション数）に対するページビュー数のことで、「回遊率＝PV数÷訪問数」で計算されます。PV数が1000で、訪問数が200だった場合の回遊率は5となり、一人当たり平均5ページを閲覧しているWebサイトだということです。

回遊率が高いECサイトは、ユーザーが商品やサービスを探しているサイトであり、購買行動が行われる可能性が高いといえます。また、回遊率が高い記事サイトであれば、ユーザーがそのサイトに興味を持っている可能性が高く、リピーター増につなげられます。

リファラ

リファラ(Referrer)とは参照元のことで、リンク元と呼ばれることもあります。すなわち、自社Webサイトを訪問する一つ前に閲覧していたWebサイトのことです。リファラの把握によって、自社Webサイトへの流入経路の傾向分析ができます。

リファラの種類には、他のWebサイトからの流入のほかに、どの検索エンジンからの流入かがわかる検索エンジンリファラ、どのようなキーワードで検索したかがわかるキーワードリファラなどがあります。ユーザーのニーズやWeb広告の有効性などの把握に利用されます。

セッション数

セッションとは、ユーザーがWebサイトを訪れてから離脱するまでの行動のことを指し、Webサイトを訪れた人数をセッション数（訪問者数）と言います。

ユニークユーザー数（UU数）と混同されやすいですが、違いとして、一度サイトを訪れた同じユーザーが時間を空けてもう一度訪れた場合、該当期間内ならUU数は「1」ですが、セッション数は時間の経過など一定の条件の下でセッションが切れていれば「2」となります。

また、ユーザーがサイト内の複数のページを閲覧した場合、セッション数は「1」であるため、PV数よりも少ない数値が計測されるのが一般的です。もし、セッション数とPV数が似た数値を示す場合は、1ページだけで離脱しているユーザーが多いと読み取れます。

コンバージョン率

コンバージョン率とは、Webサイトにアクセスしたユーザーがサービスへの申込み、会員登録、商品購入など特定の行動を起こした割合です。英語表記の「Coversion Rate」を略して「CVR」、また日本語で「顧客転換率」と呼ばれることもあります。

コンバージョンとして設定する行動は自由に決められますが、基本的には自社の利益に直接つながるような行動を定義することが多いです。CVRが低い場合は、他の指標も見ながらどこに問題があるのか検討し、改善していく必要があります。

アクセスログ解析の活用方法

アクセスログ解析を行うと、自社のWebページやWebマーケティングの問題点や課題が明確化されます。その問題点や課題を解決するための対策を行うことが、自社のWebマーケティングを成功させる鍵になります。

下の表で、アクセスログ解析上の主な課題と、その課題が生じる主な原因と対策例を紹介します。

課題	考えられる原因	対策例
CVRが低い	・サイト構造やコンテンツの質が悪い ・市場の変化に対応できていない	・市場に合わせたコンテンツ作成 ・わかりやすい導線の確保 ・入力フォームの見直し ・魅力あるファーストビューの作成
直帰率が高い	・ユーザーニーズに合っていない ・ページの読み込みが遅い ・デバイスに最適化されていない ・導線がわかりにくい	・キーワード検索でユーザーニーズを確認 ・Webページの最適化 ・WebサイトをPC・スマホの両方に最適化 ・わかりやすいページ移動
回遊率が低い	・記事のクオリティが低い ・導線がわかりにくい ・サイトが使いにくい	・記事の質を高める ・ユーザーに期待する行動の明確化と導線の確保
離脱率が高い	・ユーザーニーズに合っていない ・タイトルとコンテンツにズレがある ・サイトが使いにくい ・過剰な訴求が行われている	・SEO対策の見直し ・ヒートマップ分析の実施 ・タイトルや見出しとコンテンツ内容の一致

アクセスログ解析を行う際のポイント

アクセスログ解析の最終目的は、自社のWebサイトを改善して収益に結びつけることです。しかし、その目標を達成するにはポイントを抑えた解析が必要です。ここでは、目標達成のためのポイントを解説します。

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Webサイトの目的を明確にする

アクセスログ解析を始める前に、まずはWebサイトの目的を明確にしておきましょう。目的を明確にすることで、アクセスログの見方やそれをもとにした改善の方向性もはっきりしてきます。

Webサイトの目的は、販路の拡大、集客や知名度の拡大、ブランディングなどサイトによってさまざまです。自社ではどのような目的を持ってWebサイトを運用するのか、どこをゴールとしているのか、改めて確認しましょう。

KPIを設定する

KPIは「Key Performance Indicator」の略で、日本語では重要業績評価指標と呼ばれる、業務目標を評価し管理する定量的な中間指標です。始めに、最終目標である達成目標（KGI）を設定し、KGI達成のための中間指標としてKPIを設定します。

たとえば、ECサイトで売上げ向上をKGIにした場合、検索エンジンからの流入数やWeb広告からの流入数、訪問者のCV率などの向上をKPIと設定できます。Webマーケティングでは、KPIの観点からアクセスログ解析を行い、PDCAサイクルを円滑に回すことが重要です。

活用方法の重要性を理解する

アクセスログ解析を行うことを目標とせず、得られた結果をいかに活用していくかが重要であるという認識を持っておく必要があります。アクセスログ解析は、あくまでWebマーケティングにおける1つの手法であり、それ自体が改善策となるものではありません。

アクセスログ解析は、PDCAサイクルの「Check（測定・評価）」にあたります。設定したKPIが達成されているかを確認しながら改善策に取り組むことが重要です。

適切なアクセス解析ツールを利用する

Webページを開設しただけでは、アクセスログの取得・解析はできません。また、ログが取得できても、解析には専門的知識が必要となります。したがって。アクセスログ解析には、ログを簡単に取得して解析できる、アクセスログ解析ツールの利用がおすすめです。

アクセス解析ツールには、サーバーログ型・パケットキャプチャリング型・Webビーコン型の3種類がありますが、最近はWebサイト内にタグを埋め込むWebビーコン型が多く導入されています。3つの中では、Webビーコン型のツールの精度が一番高いといわれています。

また、アクセス解析ツールには、コストをかけずに手軽に使える無料ツールと、機能が豊富で使い勝手のいい有料ツールがあります。自社に合ったアクセスログ解析ツールの導入は、Webマーケティングの効果的な運用に不可欠です。

AI技術の活用も検討する

AI技術の進化に伴い、最近ではAI技術を活用した解析方法を採用しているツールも存在します。AI技術の活用により、扱うデータ量が多い場合でも迅速なデータの整理が行われるため、必要な情報をさらに素早く見つけ出せます。また、問題・異常の自動検知が可能です。

しかし、AI技術を活用したアクセスログ解析には、学習データの不足が課題として挙げられます。効果的に活用するためには、AIが情報の取捨選択を判断するための事前データが必要であり、事前データがなければ使用できません。

まだ課題はあるものの、AI技術を活用したアクセスログ解析は効果的なデータ活用や業務負担の軽減に非常に有効な選択肢です。さまざまな企業のデータを学習させたツールの提供など、今後さらに活用の幅が広がっていくと予想されます。

まとめ

アクセスログ解析とは、Webサイトを訪れたユーザーの行動を解析することで、Webサイトを改善し、Webマーケティングの効果的な推進を行うには必須となる作業です。アクセスログ解析では、PV数やユニークユーザー数・直帰率など数多くのデータを取得できます。

アクセスログ解析には、簡単にアクセスログを収集して解析できるアクセス解析ツールの導入がおすすめです。手間をかけずに自社Webサイトの改善と、効果的なWebマーケティングの推進を可能にします。自社に合うツールを導入して、成果の向上を目指しましょう。