gtmを使ってブログの読了率測定する

ブログを始めてから1年程経ちますが、訪問者が記事をどこまで読んでくれてるのか気になり始めたので、その分析方法を記事に残しました。

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前提

基本はGoogle アナリティクスで記事ごとのデータが見れるような状態になってる必要があります。そのためには、

①Google Analyticsの設定が完了してる

https://wacul-ai.com/blog/access-analysis/google-analytics-setting/ga-beginner/

②Google タグマネージャー の設定が完了してる

https://liskul.com/wm_gtmb-3958

②Google タグマネージャーで記事の離脱測定を設定してる

http://www.yutorism.jp/entry/2017/02/05/001337

以上3つが完了してる必要があります。この記事では特に触れないため、僕が参考にさせて頂いた記事を貼り付けました。

分析したい記事の選定

それでは、ここから具体的なプロセスを推し進めます。

まずは、分析したい記事を選定する必要があるわけですが、下記のエントリーを例にして説明します。

今回のエントリーは、心理学的な観点から"記憶"の種類やメカニズムを理解し、日常生活に役立てようというのが趣旨。心理学では、「...

見出しを並べる

上記エントリーの見出しを分解すると次のようになります。

・記憶の構造について

・情報を長期記憶に移行させる手順

・ある心理学実験

・記憶術

各見出しのイベント数を把握する

Googel Analyticsより、”イベント”⇨”概要”⇨イベントアクション⇨scrollPointElm⇨”イベントラベル”まで進みます。

すると、見出しごとにイベント数を把握することができるので、エクセルか何かにまとめておきます。

問題箇所を修正しても、その数字を追わなければ変化がわかりませんし、その数字の変化は自分で追う必要があるからです。

(例)

①記憶の構造について⇨100

②情報を長期記憶に移行させる手順⇨80

③ある心理学実験⇨60

④記憶術⇨50

離脱率の計算

この並べた数字を基に、離脱率を計算します。

離脱とは、ブログ訪問者が記事を見るのをやめることで、離脱率は、見るのをやめた人がどのくらい存在したかを示す数字です。

これを見出しごとに計算します。公式は下記の通りです。

見出しの離脱率=(”その章のイベント数”-”次の章のイベント数”) ÷”その章のイベント数”

この公式を使い、見出し①の離脱率を計算すると・・・・

①記憶の構造について⇨100

②情報を長期記憶に移行させる手順⇨80

見出し①の離脱率=(100-80)÷100=20%

となります。

見出し別に比較

同様の計算を見出しごとに行うと、離脱率は下記のようになります。

①記憶の構造について⇨100(離脱率20%)

②情報を長期記憶に移行させる手順⇨80(離脱率25%)

③ある心理学実験⇨60(離脱率16%)

④記憶術⇨50

つまり、このエントリーを修正するのであれば、

まずは離脱率25%の見出し②を最優先すべきという結論が得られるわけです

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