独自の競合サイト分析やキーワード分析ができる、Dockpitとは？～ Dockpitならではの機能やデータ特徴を解説

Web上での施策検討を行う際、自社サイトと競合サイトを同一条件で比較することで、自社サイトの強みや課題を客観的に洗い出し、着手するべき施策を検討することができます。

競合との比較分析には、サイト全体での比較だけでなく、キャンペーンページ/特定の記事コンテンツ/ランディングページ等、特定ページ同士での比較分析が必要な場面も多く、特定ディレクトリ配下や、ページ単位での分析が行えることが重要となります。

消費者がWeb上で検索したキーワードデータを活用することで、興味関心やニーズの調査を行うことができます。

ポイントは、何に関心を持っているか(what)に加えて、誰が関心を持っているか(who)をセットで可視化することです。ターゲットユーザーの選定や、訴求するべきテーマの洗い出しが可能になります。

また、検索キーワードのみではユーザーの検索意図が読み取れず、具体的なニーズをつかみきれないケースもあります。検索後に閲覧したページまで明らかになれば、具体的な検索意図やニーズを明確にすることができます。

したがって、キーワード分析を通したユーザー分析では、検索者のユーザー属性や検索後の閲覧ページが、キーワードデータとセットで把握できることが重要となります。

前述したような競合サイト分析、キーワード分析を実現するにはWeb行動データの活用が有効ですが、全てのユーザーのWeb行動データを集めることは物理的に難しいため、アンケート調査と同様に、モニターから集計したデータを、全国規模に拡大推計した数値を参照するのが一般的です。

算出された推計値の統計的優位性を担保するためには、モニター数のボリュームが重要です。

また、GoogleやYahoo!、Bing等、各Webブラウザ別に利用者の属性や興味関心が異なるため、特定のWebブラウザに絞るのではなく、各ブラウザ上でのWeb行動データがバランス良く含まれていることもポイントになります。

上記の3点をおさえた分析ができるツールが、株式会社ヴァリューズが提供するWeb行動ログ分析ツール「Dockpit(ドックピット)」です。

以下で具体的な特徴を、それぞれ解説します。

上記で解説した元データの特徴により、Dockpitならではの機能で、独自の分析が可能です。

各機能特徴別に、活用イメージを解説します。

① サブドメイン/ディレクトリ/ページ単位でのサイト分析
② サイト訪問者/キーワード検索者のユーザー属性
③ ユーザー重複率
④ キーワード検索後に閲覧したサイト/ページの可視化

競合サイト分析を行う際、サイト全体だけでなく、特定のディレクトリやページ単位で分析することができます。

ECサイトのカート投入ページや、サイト上の資料請求ページ等を集計対象にすることで、推定のCV数、CVユーザーの属性、CVにつながった流入キーワードやWeb広告等を可視化できます。

モニター別に詳細な属性情報が取得できているため、分析対象となるサイト訪問者やキーワード検索者の性別、年代、居住エリアなどのユーザー属性を集計できます。

的確なターゲットの把握を行うことで、新たに注力するべきターゲット層の洗い出しが可能です。キャンペーンページやランディングページを集計対象にすれば、施策に関心を持っているユーザー層の把握を行い、他社の施策を参考にするべきかの判断にも活用できます。

キーワード検索者の属性情報から、特定テーマに関心を持っているユーザー層がすぐに分かるため、関心を持っているユーザー層の調査などに活用できます。

また、検索者属性別に、掛け合わせキーワードの傾向を可視化できるため、特定テーマに関して、ターゲット別の関心傾向を把握することも可能です。

注力したいターゲットに絞ってサイト分析やキーワード分析ができるため、特定ターゲットに対しての、競合他社の施策を把握して企画立案の参考にしたりすることや、特定ターゲット層の関心が高い内容を把握し、訴求軸検討などに活用できます。

モニター別のWeb行動データを収集できているため、特定サイト同士や、特定検索キーワード同士などの重複率を可視化することができます。

消費者目線での比較度合から、ベンチマークの選定や、他社施策の自社に対する影響などを、可視化できます。

競合他社が明確でない場合でも、ベンチマークするべき他社サイトを明らかにできます。

相性の良いメディアを洗い出し、媒体選定に活用するほか、閲覧サイトの傾向から、サイト訪問者のペルソナ作成などにも活用できます。

2つ以上の指定した検索キーワードにおいて、検索者の重複率も可視化できます。

例えば、カテゴリ同士の相性を把握し、商品の併売提案や、コンテンツのテーマ拡張等に活用が可能です。

コンテンツのテーマを広げる際のワード選定に活用できます。

潜的な興味関心を洗い出し、ペルソナ作成の際などに有効です。

検索後、実際に閲覧したサイトやページが分かり、特定キーワードで流入の多いサイト一覧から、提携メディアの選定やベンチマーク先の選定が可能です。

また、キーワード別の検索意図を深堀りし、検索意図にマッチしたコンテンツ作成や、ユーザーのニーズ調査にも活用できます。

Dockpitで利用しているデータの特徴は、下記3点が挙げられます。

・明確に許諾を得た消費者のみで構成された、国内最大級のモニター数250万人
・ユーザー別に時系列Web行動データと属性データを取得
・主要な検索エンジン上(Google/Yahoo!/Bing等)でのWeb行動データが対象

上記のデータ特徴により、以下の観点でデータ集計することが可能です。

① サブドメイン/ディレクトリ/ページ単位でのサイト分析
モニター別の時系列Wweb行動データのうち、URL毎のデータを束ねて集計できるため。

② サイト訪問者/キーワード検索者のユーザー属性
モニター別に、時系列Web行動データとセットで、詳細な属性データ（性年代居住地に加えて、家族構成や世帯年収等）が取得できているため。

③ ユーザー重複率
モニター別の時系列Wweb行動から、特定のサイト訪問者が、他に閲覧したサイトが分かるため、AサイトとBサイトの閲覧ユーザー重複率や、Aサイト訪問者が他に閲覧しているサイトなどが分かる。

検索キーワードも同様に、特定のキーワード検索者が他に検索したキーワードが分かるため、キーワードAとキーワードBの検索ユーザー重複率や、キーワードA検索者が他に検索したキーワードなどを把握できる。

④ キーワード検索後に閲覧したサイト/ページの可視化
モニター別の時系列Web行動から、検索後に流入したページ/サイトが分かるため。

明確に許諾を得たユーザーのみからデータ収集を行っているため、安心してDockpitのデータを利用することが可能です。

統計学的には、分析対象の母集団のうち、1%のサンプルサイズを確保する必要がありますが、モニター数250万人は、日本のネット人口の2%以上(※1)を占めており、統計的な優位性が保てる規模です。

検索エンジン別に、利用者の属性や興味関心が異なりますが、DockpitではGoogle、Yahoo!、Bing等の検索エンジン上におけるWeb行動データが集計対象となっているため、検索エンジン利用者の特性によるデータの偏り等が出にくいデータソースになります。

ここまで、Dockpitならではの機能や特徴を中心に解説しました。

Dockpitには、他にも多くの機能や活用方法があります。

ご興味のある方は、ぜひ下記からDockpitサービス概要の資料をダウンロードください。