WEBマーケティングの初心者必見。WEBマーケティングを漫画で学ぶUncook（第1話）

とあるWEBマーケティング会社で開発された、チャットボットAIのアイちゃん。
正式名称は「チャットボットAI(β版).ver1」ですが、自分のことを「チャットボットの”アイ”」だと思っています。（エンジニアはこの誤学習を修正するため現在奮闘中）

♪Pi Pi Pi…　Pi Pi Pi…

どうやら（アイちゃんにとって）超難解な質問が来てしまったようです。
さあ、どうするアイちゃん！？

WEBマーケティング初心者が最初に理解すべきアクセス解析の意義

初めまして。Cyvateの代表取締役　松本慎太郎と申します。
今回記事をご覧いただきありがとうございます。WEBマーケティングに取り組むにあたり、なぜアクセス解析が必要なのか。ということに焦点をあてて話していきます。

そもそもなぜアクセス解析が必要なのか

この記事をご覧になっているあなたに質問です。WEBマーケティングで”一番やっていけないこと”はなんだと思いますか？これはあくまで私個人としての意見ですが、”体感ベースで判断してしまう”ということです。仮説を組み立てるときや、A/Bテストの走り始めなどは、数値が集まらず体感ベースで判断しなければならないこともあるかと思いますが、仮説ではなく、ひとつの結論を導き出すときに数値ではなく、勘や経験則というもののみで判断することはとても危険です。

どれだけ危険かを立証してみましょう

皆さんもご存知のYoutubeですが、Youtuberと呼ばれるインフルエンサーの登場により、ここ20年でかなり人気のプラットフォームになりました。さて、ここで問題です。Youtubeは実際にどのような年齢層の方がよく見ていると思いますか？
これは私も気づきがあった出来事なので、皆さんにも共有しているのですが、私は当初メイン軸は20代から30代だと思っていましました。
実際はYoutubeの国内の月間アクティブユーザー数は7,120万人。特に45〜64歳は2,680万人以上のアクティブユーザー数がおり、同世代人口の79%以上を占めていると公式発表されています。
結論40代からがボリュームゾーンということになります。

では、私が先程ボリュームゾーンが20代から30代と勘違いしていた場合、どうでしょう。
施策内容がまるで変わってきてしまいます。

自分が施策を打つ商材のペルソナが40代の女性をターゲットとした化粧品だったとします。
Youtubeのボリュームゾーンが20代から30代と勘違いしている私は、おそらくYoutubeの施策実施の優先順位を下げるでしょう。認知で薄く予算をかければ良いかなーなんて、かなり舐めた施策を打つ可能性も合ったわけです。
本当は一番ペルソナと相性が良いのに。

御社のサイトに訪れているユーザーの年齢って把握されていますか？ペルソナで設定した年代のみをベースとして施策を実施していませんか？
施策が上手く回っていない会社のほとんどがこのペルソナと施策が一致していないということが原因となっています。

だからこそ、アクセス解析が必要なのです。

アクセスログって本当に気持ち悪い、でも面白い

アクセスログを「交通系ICカードの改札記録」にたとえて説明してみよう

改札を通るたびに残るデータ = アクセスログ　とします。ICカード（Suica・PASMO など） を自動改札にタッチすると、駅のコンピュータには

• 乗った駅
• 時刻
• カードの番号（個人名ではない）
• 乗り換え先や降りた駅
  がピッと記録されますよね？

Webサイト でも、ページを開いた瞬間に「いつ・どこから・どの端末で来たか」をメモすることができます。これが アクセスログというものなのです。

この例で話すとカードの番号はクッキーIDやセッションIDとして、どの番号の人がいつ来たのかを記録することができます。
ただ、昨今GDPR等の規制が進み、クッキーIDやセッションID等のユーザーの端末に記録する行為は事前にユーザーに同意しなければならないようになってきています。
ファーストパーティークッキーやサードパーティークッキーなんて言葉もありますが、これはどこかで詳しくお話しますね。

このファーストパーティークッキーというものは1年間近くユーザーを追跡することも可能です。個人は特定できないものの、この番号のユーザーがいつサイトに来て離脱して、いつ再訪問をどこからしたのか、なんていうこともすべて取ろうと思ったら取れるわけです。
怖いですよね。
でもこれからWEBマーケティングにやる皆さんはこのクッキーと上手く付き合いながら、施策を進めていくわけです。このような個人情報を取れる私たちは、セキュリティや倫理面をしっかり持つ必要があります。

アクセスログを可視化したのがGoogleアナリティクスやサーチコンソール

アクセスログという生データは、そのままでは専門家でさえ全体像をつかみにくい「黒い箱」です。
そこで登場するのが可視化ツールで、
代表例が

• Google アナリティクス（GA4）
• Google サーチコンソール
  です。

GA4 はページビューやエンゲージメント、コンバージョンなどサイト内で起きている行動を自動で整理し、グラフで示してくれます。
一方サーチコンソールは検索キーワードや掲載順位、クリック率を集計し、「なぜそのユーザーがサイトに来たのか」を教えてくれる窓です。
両者を組み合わせると、「検索で◯◯と調べた40代女性が○時にスマホから訪れ、資料請求ページで離脱した」といった一連の流れが数値でつながり、改善ポイントが一目でわかります。
つまりアクセス解析の意義は、仮説を裏づけるだけでなく、次の一手を迷わず決めるための“羅針盤”を手に入れることにあります。
ツールは無料で導入できるので、まずは自社サイトに実装し、ダッシュボードを毎日眺める習慣をつけてみてください。データが積み上がるほど解像度は上がり、意思決定の精度も高まります。

KPIを決めてみよう。「何を測るか」の最初の設計がすべてを決める

アクセス解析ツールを導入しても、指標が散らばっていると方位磁針を持たない航海と同じです。
まず「事業目標→マーケ目標→KPI」という三段ピラミッドを作りましょう。

たとえば EC なら〈売上1,000万円〉が最上位、マーケ目標は〈CVR3％〉、KPI は〈商品ページ閲覧数×カート投入率×決済完了率〉のように数式で因数分解します。

ここで重要なのは①行動を直接変えられる“先行指標”を含めること、②3〜5 個に絞り込むこと、③計測方法・更新頻度・担当者をセットで決めることです。

KPI が具体的であればあるほど、レポートが意思決定のトリガーに変わり、PDCA が高速に回ります。
次に、現状値（ベースライン）と期限付き目標値を置き、差分をモニタリングします。ベースラインが見えない KPI は射的の的が無い状態。

また BtoB SaaS なら〈SQL 獲得単価〉や〈無料利用→有料転換率〉のように部門をまたぐ指標を入れると、マーケとセールスが同じゴールを共有できます。
週次の全体ミーティングで KPI ダッシュボードを映しながら議論する習慣も欠かせません。これがデータドリブン組織への第一歩です。

GA4で初心者がまず確認すべき3大レポート

GA4で最初に開くべきレポートは大きく三つあります。
第一に「リアルタイム」。ここでは直近30 分以内のユーザー数、参照元、閲覧ページが一目で把握でき、タグが正しく設置されているか、キャンペーン開始直後に流入が動いているかを即座に確認できます。

第二に「ユーザー獲得」。ここを見ると organic search、paid、social などチャネル別の新規ユーザー数と平均エンゲージメント時間がわかり、UTM パラメータ設計が正しく機能しているかを検証できます。

第三に「エンゲージメント＞ページとスクリーン」。ここでは各ページのビュー数、スクロール率、イベント別コンバージョンが並び、離脱ポイントや注力すべきコンテンツが浮き彫りになります。

これら三つを毎日チェックすれば、流入→行動→成果の健康診断がたった数分で完了し、異常値にもすぐ気づけます。まずはダッシュボードにお気に入り登録し、週次で数値とメモをスプレッドシートに残す習慣をつけましょう。さらに、これらのレポートで気付いた仮説を基にイベント計測を追加し、「コンバージョン」レポートで成果指標をモニタリングする流れを作ると、数字が意思決定の共通言語になります。

サーチコンソールで検索流入の“穴”を見つける方法

サーチコンソールは検索結果での自社サイトの露出を丸裸にするレントゲンです。
穴を見つける最短ルートは

①「検索パフォーマンス」→「クエリ」タブで平均掲載順位×CTRをチェックし、順位が10位以内なのにCTRが低いキーワードを抽出すること。スニペット改善で即効性があります。

②「ページ」タブに切り替え、表示回数は多いのにクリックが少ないURLを洗い出し、タイトルタグや構造化データを見直します。

③「検索アピアランス」フィルタでリッチリザルト未対応のテンプレートを特定し、FAQやHow-toのマークアップを追加する。

④カバレッジレポートで「除外」「有効（警告）」を時系列比較し、クロール不能やnoindex設定の漏れを修正します。モバイルとデスクトップでCTR差が大きければページ速度やレイアウト崩れを疑い、PageSpeed Insightsで検証しましょう。

さらに「Discover」流入が弱い場合はOGP画像とメタディスクリプションを刷新し、露出経路を拡張します。この4ステップを毎月実行し、改善前後を同期間で比較すれば真のボトルネックが浮き彫りになります。

データから施策へ。改善サイクルを回すPDCAの実践ポイント

データが揃ったら、次は施策を実行して成果を検証するPDCAサイクルを高速で回します。

まずPlanでは、先ほど設定したKPIを軸に「どの数値を・いつまでに・どれほど改善するか」を言語化し、担当者と予算を明確にします。

DoではGA4や広告管理画面のスクリーンショットを日付入りで保存し、施策内容をNotion等に簡潔に記録しておくと後で差分を確認しやすくなります。

CheckではKPIダッシュボードを週次で確認し、想定比±10％を超えた指標に赤黄のアラートを付け、原因をブレイクダウンします。

差分を語れる数字が揃ったらActへ。好結果はテンプレ化して横展開、悪化は仮説→追加テスト→再計測を即時に実施し、学習をストックさせます。

施策は“小さく速く”が鉄則。LPの見出し変更や広告文の差し替えなど24時間以内に完了するタスクを優先すれば、学習速度が飛躍的に上がります。振り返りではW（良かった点）L（学び）N（次にやること）を1枚にまとめ、チームで共有して知見を資産化しましょう。

監修者

松本慎太郎Cyvate株式会社 代表取締役

株式会社マクロミルに入社し、FMCG領域のデータ分析業務に従事。
その後トランスコスモスに転職。大手金融機関におけるWEBディレクション業務に従事。
その後、業務委託にて大手通信事業会社のDXコンサルティングに従事する。
Cyvate株式会社を設立し、累計100社以上のWEBマーケティング支援を行う。

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• マーケティング全般2025年6月27日WEBマーケティングの初心者必見。WEBマーケティングを漫画で学ぶUncook（第1話）