ビックワードで流入したユーザーのモチベーションを感じとる方法

ビックワードで流入したユーザーのモチベーションを感じとる方法


以前にビックワードの成果を確認する方法と貢献を確認する方法と
２つの指標の確認方法をとりあげさせていただきましたが、
今回は、ビックワードで流入したユーザーのモチベーションを感じとる方法になります。

ビックワードで流入したユーザーのモチベーションとは、
検索エンジンにてビックワードで検索したユーザーは何を考えていたか、
どのようなモチベーションをもってWebサイトを閲覧していたのかと仮定します。



当然のことながら、
Webサイトへの成果に近い獲得層のユーザーなのか、価格調査などの潜在層のユーザーなのかは
検索したユーザーごとにモチベーションが異なってきます。

例えば下記のような掛け合わせキーワードでの検索クエリです。

「〇〇　価格」
「〇〇　比較」
「〇〇とは」

上記のような掛け合わせキーワードで検索したユーザーの目的はある程度予想することができます。
しかし、ビックワードと呼ばれる単体のキーワードとなると
一般名詞や固有名詞に近い検索クエリとなるため
検索クエリだけでは、ユーザーの意思を汲み取ることは難しいケースがあります。

ビックワードでも成果や貢献にも結び付くことがあるように、
ユーザーごとに成果までの距離（≒モチベーション）があることは確かです。

その距離をGoogleアナリティクスのユーザーフローを使用して確認していきます。

Googleアナリティクスのユーザーフローでモチベーションを確認する

Googleアナリティクスには、ユーザーフローという機能があり
この機能は、ユーザーの遷移をページ単位(URLがユニークの必要があり)で見ることが可能な機能です。

Googleアナリティクス内のレフタ－ナビゲーションより
ユーザー＞ユーザーフローを選択します。


リスティング広告を行なっている場合は、アドバンスセグメントで無料の検索トラフィックを選択することで
自然検索からの流入のみを抽出することができます。



デフォルトでは地域（国単位）で表示されますので、キーワードに変更します。



すると、キーワードごとにサイト流入したページとその遷移が表示されます。
下画像の赤枠で囲んだキーワードがビックワードになります。
画像をクリックしていただくとわかるのですが、(not provided)が意外に多いのがビックリでした。
また、話はそれますがビックワードだけに頼らないで
ロングテールでの流入を考えたSEOしたサイトですと、
下記の画像からわかるように、「その他」が圧倒的な量になったりします。

ユーザーフローの「グループの詳細」

赤枠のキーワードをクリックすると
「ここをハイライト」「このセグメントを表示」「グループの詳細」が表示されます。
この中で、「グループの詳細」をクリックします。



「グループの詳細」をクリックすると
「上位のセグメント」と「出ていった流れ」を確認することができます。
「上位のセグメント」を選択した場合、「グループの詳細」を選択したキーワードが表示されます。
「出ていった流れ」は、選択したビックワードで流入したページの概要になります。
現在のGoogleでの検索だと、パーソナライズ検索やサイトリンク、
検索結果に数ページ表示されますので、
1つのキーワードが必ず1つのページに流入するとは限りません。


(クリックすると拡大表示します)

ユーザーフローの「このセグメントを表示」

赤枠のキーワードをクリックした際に表示される「このセグメントを表示」を選択すると
選択したキーワード単一のページ遷移を表示することが可能です。



下記にユーザー遷移の例を表示してみました。
この例ですと、ビックワードでWebサイト内の
TOPページへ流入→TOPページから下層ページへ遷移→TOPページに再遷移を表しています。


(クリックすると拡大表示します)

各ページ遷移にて、◯◯　/ ◯◯　と数字が記入されていますが
分子が離脱数、分母が遷移した総数になります。

上記、TOPページへ流入→TOPページから下層ページへ遷移→TOPページに再遷移の
例ですと、TOPページに再遷移は　92 / 147　となっておりますので
92のユーザーが離脱は再遷移したTOPページで離脱したことになります。

ビックワードで流入したユーザーのモチベーションを感じとる方法まとめ

ビックワードで流入したユーザーがどのようにサイトを遷移し、
どのページで離脱したかを知ることで、様々な改善施策の役に立てることができます。

TOPページから流入し下層ページに遷移、
その後TOPページに再遷移した後に離脱したユーザーとなると
次のように仮説をたてることができます。

・パターンＡ
遷移した下層ページＡにユーザーのニーズがあり、
さらに他の情報を探しなおすためにTOPページに探しに戻ったが情報がなかったため離脱。

・パターンＢ
遷移した下層ページＢにユーザーのニーズがなく、
探しなおすためにTOPページに探しに戻ったが情報がなかったため離脱。

他のパターンもあるかと思われますが、仮に上記の２つのパターンと仮説した場合、
パターンＡではユーザーのニーズが果たされたのかもしれませんし、
パターンＢではユーザーのニーズが見つからなかった恐れもあります。

そのような下層ページに、成果へのゴールデンルートとなる導線を設置したり、
関連情報への導線を設置することで仮説を検証することができます。
その検証結果から、ユーザーのモチベーションをくみとり、さらに改善となる施策へとつなげていきます。

今回はビックワードを例にとりあげさせていただきましたが、
ユーザーフローにて確認する検索クエリはビックワードである必要はありません。
ビックワードは流入数も多いため、ここから仮説だてて改善施策する内容には
ビジネスとしてのインパクトがある可能性が高いためです。

CV数が多い検索クエリや直帰は少ないけど成果に結び付かない検索クエリなどの遷移を追うことでも、
改善施策の仮説をたてるための要素となります。