※この記事は2018年に公開したものです。
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。
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。
http://human-relation.net/2018/02/01/memory/
※2019年1月より上記のやり方から、下記リンク先での方法に変更しました。こちらに切り替えたことにより、GAとGTMのダブルカウント問題は解消されてます。
https://webru.info/analysis-tools/gtm/heading-element-view/
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。