アクセス解析

ログ解析からわかること
どのサイトからサイトの訪問者の地域
どんなキーワードから流入しているか
リピーターの割合

たまっているデータは履歴（キャシュを見る）にのこっているため、時々消す。
（ｃｓｖ）のようなもの

アクセス解析は自社社員を外すため社員のIPアドレスは外す。PVはユニークユーザーはセッションがある。
時間が来るとセッションが切れるためもう一度訪問するとしてカウントされる

cookeyにより訪問した事がわかる。
サーバーを通さずプロキシサーバー経由でPCのアクセスをすると解析をするのが困難になる。
セッションが記録されている。

Bazの検索システム　
噂によるツイッターやFacebookはのbuzを分析してCRSでイチロー→打席等話題性を絞り込んでいき、
自社のWebサイトのアクセス解析を行っている企業は、定期(17％)、不定期（36％）合わせて53％と半数以上となっている（図1）。今後実施を予定している企業も14％に達し、アクセス解析が広く浸透していることがわかる。昨年と比較すると実施企業の比率は48％から5ポイントほど上昇、また行わないと回答した比率は36％から25％に大きく減少している。

























今日のIT用語

オーガニック検索　（上位に出た）

Cookieをベースにページをランディングした後続きを見せるシステム開発をする会社もある

クローラー
自動的にリンクを巡って調べに行く
(図書館などが独時のクローラーを持っている）
クローラーが見れないようにhtmlの設定で拒否できる
http://www.sketchsolo.com/2010/02/robotstxt.php


コンバージョン

セッション

ユーザーがサイトを訪れている時間は長すぎず短すぎず
安全性を考えていたがセッションを重視するようになった

ログインしたところから出たところ

直帰率
1ページしか閲覧せずに退出した割合

データマイニング
小売店販売データ、クレジットカード利用履歴、電話通信履歴などから蓄積される大量のデータを解析し
、項目間の相互関係や傾向、パターンを探し出す技術
例えば、スーパーマーケットでどういう同線で客が買い物をしているか分析することと同じ

ネット解析で買い物カートに入れたにも関わらず購入に至らなかった時
それはユーザーが使用法を理解していなかったのが分かった。決済の方法を理解していなかった
高齢者のユーザー等　

買うか買わないかという選択になるのでまずは原因を探す、どこで購入者が迷っているのを探り出す。

プロキシサーバー

PV（ページビュー）

訪問者によってアクセスされた、ページビューワンセッションを1カウントとする

ユニークユーザー

ランディングページ

離脱率

リピーター数

リファラ

現在検索エンジン会社がソーシャルネットワーキングの分析をするシステムを開発している。

ツイート等は日々交わしている日常会話等と同じレベルで日常の比較的信頼できる
Buz等利用して効果測定をリサーチする際利用する
SNS等の言葉を追跡してデータベースを作成する。つぶやき

現在は日本では
今まではその中で取り上げられている評価クライアント側に数字で今後提示できる

●アクセス解析ツールの種類

ビーコン型
Htmlに組み込んでおくだけ
サイト
グーグルアナリスト
サイトカタリスト

サーバーログ集計型

バゲットキャプチャ型
オリンピックサイトのような巨大サイトの際

サイト分析会社に専門的に依頼したら

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