サイトの閲覧パターンがみるみる解る「User Heat(ユーザーヒート)」……実践編

2009/10/04 10:20

User Heat(ユーザーヒート)イメージ携帯向けアクセス解析サービス【うごくひと2】を開発・運用しているユーザーローカルが先日(2009年9月30日)、ウェブページ内の行動をヒートマップで分析する無料アクセス解析ツールUser Heat(ユーザーヒート)の公開を開始した(【発表リリース】)。前記事ではその概要を解説、今記事ではいよいよ当サイトでの実践利用の結果を見てみることになる。

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まずはアカウントを取得し、「HTMLタグ発行」のメニューから埋め込みタグを取得。サイトやブログによって使用方法・使えるか否かの違いを確認した上で、指定された場所にコードを貼りつける。ブログの場合はテンプレートに組み込んで、全部を再構築すれば良い。



ブログの場合はコードを取得して、テンプレートに貼りつけ、再構築。
ブログの場合はコードを取得して、テンプレートに貼りつけ、再構築。

あとはしばらく時間をおいて、「解析結果の一覧」を見る。解析に十分なほどのアクセスが行われ、データが蓄積されれば、逐次該当ページのURLとデータの蓄積度が表示される。

「解析しているページを一覧する」
「解析しているページを一覧する」

「Data Amout」は該当ページに蓄積されたデータの量=ページアクセス数。「解析には1000-1500ページビューが必要」とあるので、1区切りあたり200-300ページビューを指すのだろう。この項目がすべてオレンジで埋まれば、解析に十分なデータが溜まったことになる。

また、1500ページビューに達しなくとも、「マウストラック分析(MOUSE)」「クリックマップ分析(CLICK)」「熟読エリア分析(VIEW)」が可能になる場合もある。可能になったページは「Tracking Results」の部分のアイコンが実線になるので判断ができる。

まずは「マウストラック分析(MOUSE)」。【子供が生まれたら考えるべき、お金に関する5つのポイント】のデータを見てみたもの。

「マウストラック分析(MOUSE)」
「マウストラック分析(MOUSE)」

マウスの動きをトレースしたものだが、多少挙動に「むら」があるものの、大体上から下に流れるように動いているのが分かる。また興味深いのは、全般的にマウスのクリック・場所が本文よりやや右側に偏る傾向があること。ウェブサイトのデザイン構築において「左側は右側より注目されやすい(日本語の横書きが左から右に流れるため)」という原則があるが、それが一概には当てはまらないことを示している。

なお「マウストラック分析(MOUSE)」は5人分が任意に抽出される。アイコンをクリックするたびに抽出データが変わるので、何度かクリックしてみると良いだろう。

続いて「クリックマップ分析(CLICK)」。対象ページは同じ。

「クリックマップ分析(CLICK)」
「クリックマップ分析(CLICK)」

読者がよくクリックしている場所を表示する。クリック頻度が高いところほど赤く、そうでないところは青く映される。【アクセス解析サービス「Crazy Egg」を試してみる(3)計測データから色々考えてみる】にもあるように、たとえリンクが張っていなくとも写真にはクリックされやすい傾向があるのだが、今回の参考例でも似たような結果が出ている。ただし気になるのは、本文中の画面のうち、トップの赤ちゃんと三番目の男性メインの写真はほとんどクリックされず、二番目の妊婦にのみクリックが集中していること。……何を期待しているのだろう(笑)。

最後は「熟読エリア分析(VIEW)」。

「熟読エリア分析(VIEW)」
「熟読エリア分析(VIEW)」

読者がよく読んでいると思われる場所をサーモグラフィ風に表示したもの。赤系統が強い場所ほど、よく良く読まれている、ということらしい。このページでは左メニューにはあまり目が行かず、本文、しかも点線でくくった重要部分に多くの人の視線が注がれていることや、「同一カテゴリー最新記事」の部分にも(当方が思った以上にチェックが入っているのが分かる。



なお各ページに解析に十分なデータが蓄積されると、後は逐次削除される(つまり各ページで一定量以上のデータは更新されない)。一度必要な分だけデータが確保できたら各種動向のチェックをして、サイトの改善検討素材として活用し色々と考察。その案を実践したのちデータをリセットとして再取得という使い方が望まれる。

全部の機能を使った感想としては、以前の類似サービス「Crazy Egg」と比べると細かい部分でややデータの粗さが感じられる面もあったものの、広範囲・多数のページで利用できることやユーザーインターフェイスのシンプルさなどで、少なくとも日本人の我々にとっては「ユーザーヒート」に軍配があがる。また、これらの取得データを活かし、どのようにサイトを改善していくかは個々の力量次第。取得できた「食材」を如何に料理し、「美味しい料理」を作れるかは、一人ひとりの腕にかかっている、というわけだ。

■一連の記事:
【サイトの閲覧パターンがみるみる解る「User Heat(ユーザーヒート)」……実践編】
【サイトの閲覧パターンがみるみる解る「User Heat(ユーザーヒート)」……解説編】

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