Webサイトの成果を測るための基本用語

1. 集客・アクセス分析の用語

サイトに「誰が」「どこから」来たのかを把握するための指標です。

ポイント

同じ人が3ページ見た場合、

• UU：1人
• セッション：1回
• PV：3回

2. ユーザー行動分析の用語

訪問したユーザーがサイト内でどのように行動したかを分析するための指標です。

コラム

直帰率と離脱率の違い

直帰率

トップページ → 離脱

トップページ → 離脱

離脱率

トップページ
　↓
サービス紹介
　↓
お問い合わせ
　↓
離脱

トップページ
　↓
サービス紹介
　↓
お問い合わせ
　↓
離脱

直帰率は「最初のページだけで帰った割合」、離脱率は「そのページが最後になった割合」です。

3. コンバージョン（成果）の用語

サイトが目的を達成できたかを確認するための指標です。

CTAの例

• お問い合わせはこちら
• 無料体験を申し込む
• 資料をダウンロードする
• カートに追加する

4. ユーザー導線・マーケティングの用語

ユーザーがどのような流れでコンバージョンへ至るかを分析します。

ファネルのイメージ

段階ごとに人数が減っていくため、漏斗（ファネル）と呼ばれます。

サイト訪問者 10,000人
    ↓
サービス閲覧 5,000人
    ↓
問い合わせ 300人
    ↓
契約 30人

サイト訪問者 10,000人
    ↓
サービス閲覧 5,000人
    ↓
問い合わせ 300人
    ↓
契約 30人

5. サイト改善・最適化の用語

1. 集客・アクセス分析の用語

Webサイトを運営する際は、「どれくらいの人が訪問したのか」「どこから訪問したのか」を把握することが重要です。アクセス解析ツールを活用することで、サイトの集客状況や利用者の傾向を確認できます。

PV（Page View：ページビュー）

説明

PVとは、Webページが閲覧された回数を表す指標です。

例えば、1人のユーザーが「トップページ」を見た後に「サービス紹介ページ」と「お問い合わせページ」を閲覧した場合、PVは「3」としてカウントされます。

PVはサイト全体がどの程度閲覧されているかを把握するための最も基本的な指標です。

使うシチュエーション

• サイト全体のアクセス状況を確認したいとき
• 人気ページを調査したいとき
• 記事公開後の反響を測定したいとき
• 広告施策やSNS投稿の効果を確認したいとき

数値の上下でどのような傾向があるか

PVが増加している場合

• アクセス数が増えている
• サイト内を回遊するユーザーが増えている
• コンテンツへの関心が高まっている

PVが減少している場合

• アクセス数が減っている
• 検索順位が低下している可能性がある
• ユーザーがすぐ離脱している可能性がある

コラム

PVだけでは成功とはいえない

PVが10万回あったとしても、お問い合わせが0件であればビジネス上の成果は出ていない可能性があります。

そのため実務では、

「PV」
  ↓
「問い合わせ数」
  ↓
「売上」

「PV」
  ↓
「問い合わせ数」
  ↓
「売上」

のように複数の指標を組み合わせて評価します。

セッション

説明

セッションとは、ユーザーがサイトを訪問してから離脱するまでの一連の行動を表します。

例えば、ユーザーがサイトを訪問し、複数のページを閲覧した後にブラウザを閉じた場合、それらは1セッションとして記録されます。

使うシチュエーション

• 実際の訪問回数を確認したいとき
• PVとの比較を行いたいとき
• ユーザーの回遊状況を分析したいとき

数値の上下でどのような傾向があるか

セッション数が増加している場合

• サイトへの訪問者が増えている
• 広告やSNS施策が効果を発揮している
• 検索エンジンからの流入が増えている

セッション数が減少している場合

• 集客力が低下している
• 広告配信量が減少している
• 検索順位が下落している可能性がある

コラム

同じユーザーが朝・昼・夜にサイトへアクセスした場合、状況によっては3セッションとして記録されます。

そのため「セッション数＝人数」ではありません。

UU（Unique User：ユニークユーザー）

説明

UUとは、一定期間内にサイトを訪問したユーザー数を表す指標です。

同じユーザーが何度訪問しても、1人としてカウントされます。

使うシチュエーション

• どれだけの人にサイトが見られているかを確認するとき
• サイトの認知度を測定するとき
• 広告やSNS施策による新規訪問者の増加を確認するとき

数値の上下でどのような傾向があるか

UUが増加している場合

• 新しい訪問者が増えている
• サイトの認知度が向上している
• 集客施策が成功している

UUが減少している場合

• 新規訪問者の獲得が減っている
• 検索順位や広告効果が低下している可能性がある

コラム

UUとPVの違い

1人のユーザーが5ページ閲覧した場合

• UU：1
• セッション：1
• PV：5

となります。

アクセス解析ではこの違いを理解することが重要です。

流入経路

説明

流入経路とは、ユーザーがどこからサイトへ訪問したかを示す情報です。

主な流入経路には次のようなものがあります。

• 検索エンジン（Google、Yahoo!など）
• SNS（X、Instagram、Facebookなど）
• 広告
• メールマガジン
• 他サイトからのリンク
• URL直接入力

使うシチュエーション

• 集客方法の効果を比較したいとき
• 広告費の投資効果を分析したいとき
• SEO対策の成果を確認したいとき

数値の上下でどのような傾向があるか

検索流入が増加している場合

• SEO対策が成功している
• コンテンツが検索ニーズに合っている

SNS流入が増加している場合

• 投稿が拡散されている
• ブランド認知が向上している

広告流入が増加している場合

• 広告配信が強化されている
• キャンペーンが成功している

コラム

ある企業では、アクセス数が急増したため広告施策の成功だと思っていたところ、実際にはSNSで偶然紹介されたことが原因でした。

アクセス数だけではなく、「どこから来たのか」を確認しなければ正しい分析はできません。

そのため実務ではPVよりも先に流入経路を確認する担当者も少なくありません。

2. ユーザー行動分析の用語

アクセス数だけでは、ユーザーがサイト内でどのような行動を取ったのかは分かりません。

ユーザー行動分析では、

• ページをどのくらい読んだのか
• どこで離脱したのか
• どこをクリックしたのか

などを分析し、サイト改善につなげます。

平均滞在時間

説明

平均滞在時間とは、ユーザーがサイトやページに滞在した時間の平均値です。

滞在時間が長いほど、コンテンツをじっくり閲覧している可能性があります。

ただし、必ずしも長ければ良いとは限りません。

使うシチュエーション

• 記事が読まれているか確認したいとき
• コンテンツの質を評価したいとき
• ユーザーの興味関心を分析したいとき

数値の上下でどのような傾向があるか

平均滞在時間が長い場合

• コンテンツが読まれている
• 動画や長文記事が閲覧されている
• ユーザーの関心が高い

平均滞在時間が短い場合

• 必要な情報が見つからなかった
• コンテンツに興味を持たれなかった
• ページの表示速度に問題がある可能性がある

コラム

滞在時間が短くても成功するサイトがある

例えば飲食店の営業時間を調べるサイトでは「1分以内で情報を見つけて離脱」する方がユーザー満足度は高い場合があります。

そのため「滞在時間が長い＝良い」とは一概には言えません。

サイトの目的によって評価は変わります。

直帰率

説明

直帰率とは、ユーザーが最初に訪れたページだけを見てサイトを離れた割合です。

例えば検索エンジンから記事ページに訪問し、そのままブラウザを閉じた場合は直帰として記録されます。

使うシチュエーション

• ランディングページの評価
• 記事コンテンツの分析
• 広告ページの改善

数値の上下でどのような傾向があるか

直帰率が高い場合

• 必要な情報だけ取得して離脱した
• 他ページへの誘導が弱い
• コンテンツに興味を持たれなかった

直帰率が低い場合

• サイト内を回遊している
• 関連ページへの導線が機能している
• コンテンツへの関心が高い

コラム

直帰率が高いと必ず悪いのか？

例えば「Excelで文字化けしたCSVを開く方法」という記事を探しているユーザーは、

記事を読む
   ↓
問題解決
   ↓
サイトを閉じる

記事を読む
   ↓
問題解決
   ↓
サイトを閉じる

という行動を取ります。

この場合は直帰率100％でも目的を達成しています。

そのため近年では、「直帰率だけでサイトを評価してはいけない」と考えられています。

離脱率

説明

離脱率とは、ユーザーが最後に閲覧したページの割合を示す指標です。

サイト内を複数ページ閲覧した後、そのページを最後に離脱した場合に計測されます。

使うシチュエーション

• 離脱が多いページを特定したいとき
• 購入フローや問い合わせフォームを改善したいとき
• ユーザーがどこで迷っているか分析したいとき

数値の上下でどのような傾向があるか

離脱率が高い場合

• ページ内容に問題がある
• 次の行動が分かりにくい
• ページ表示速度が遅い

離脱率が低い場合

• 次ページへの導線が機能している
• ユーザーがスムーズに移動している

コラム

問い合わせ完了ページは離脱率が高くて当たり前

お問い合わせ完了ページでは、

フォーム送信
   ↓
完了ページ
   ↓
サイトを閉じる

フォーム送信
   ↓
完了ページ
   ↓
サイトを閉じる

という行動が一般的です。

そのため完了ページの離脱率が高くても問題ありません。

重要なのは、「どのページで離脱しているか」を見極めることです。

ヒートマップ

説明

ヒートマップとは、ユーザーの行動を色の濃淡で可視化する分析ツールです。

多くのユーザーが見ている場所やクリックしている場所ほど赤く表示されます。

使うシチュエーション

• CTAボタンが見られているか確認したいとき
• ユーザーがどこまでスクロールしているか調べたいとき
• デザイン改善の根拠を探したいとき

数値の上下でどのような傾向があるか

クリックが集中している場合

• ユーザーの関心が高い
• CTAが目立っている
• 情報配置が適切

クリックが少ない場合

• ボタンが目立たない
• 配置が悪い
• ユーザーが重要情報に気付いていない

コラム

ヒートマップ分析では「クリックできない画像」が大量にクリックされているケースがあります。

ユーザーはボタンだと思ってクリックしているのに、実際には何も起こらないためストレスを感じています。

このような分析結果から「画像をリンク化する」「ボタンらしいデザインに変更する」といった改善が行われることがあります。

実務での分析例

アクセス解析では、これらの指標を単独ではなく組み合わせて確認します。

例えば、

• 平均滞在時間が短い
• 直帰率が高い
• ヒートマップのクリックが少ない

という場合「ユーザーがコンテンツに興味を持てていない」可能性があります。

一方で、

• 平均滞在時間が長い
• CTA付近にクリックが集中している
• 離脱率が低い

という場合は「ユーザーが目的の行動へ進んでいる」と考えられます。

実務では1つの数値だけを見るのではなく、複数の指標を組み合わせて判断することが重要です。

3. コンバージョン（成果）の用語

Webサイトは閲覧されるだけでは成果とはいえません。

企業サイトであればお問い合わせ、ECサイトであれば商品購入、採用サイトであれば応募など、サイトごとに達成したい目標があります。

アクセス解析では、この「成果」をコンバージョン（CV）と呼びます。

コンバージョン（CV）

説明

コンバージョン（Conversion）とは、Webサイトで設定した目標が達成されることを指します。

サイトによってコンバージョンの内容は異なります。

コンバージョンの例

コンバージョンは「サイトの成果」を示す最も重要な指標の一つです。

使うシチュエーション

• サイトの成果を測定するとき
• 広告の効果を確認するとき
• サイト改善の目標を設定するとき

数値の上下でどのような傾向があるか

コンバージョン数が増えている場合

• サイトの成果が向上している
• 集客施策が成功している
• サイト導線が改善されている

コンバージョン数が減っている場合

• 集客数が減少している
• 問い合わせフォームに問題がある
• ユーザーが途中で離脱している

コラム

アクセス数が多くても成果が出ないサイト

「月間10万PVのサイト」より「月間1万PVでも100件のお問い合わせがあるサイト」の方がビジネス上は価値が高い場合があります。

そのため実務では「どれだけ見られたか」よりも「どれだけ成果につながったか」を重視します。

コンバージョン率（CVR）

説明

コンバージョン率（Conversion Rate）とは、サイト訪問者のうち何％がコンバージョンしたかを示す指標です。

計算式は次のようになります。

　CVR = コンバージョン数 ÷ 訪問者数 × 100

例えば、

• 訪問者数：1,000人
• お問い合わせ数：20件

の場合、

　CVR = 2％

となります。

使うシチュエーション

• サイトの成果効率を確認したいとき
• 広告ページの改善効果を測定したいとき
• A/Bテストの結果を比較したいとき

数値の上下でどのような傾向があるか

CVRが高い場合

• ユーザーのニーズと内容が一致している
• CTAが効果的に配置されている
• フォームが使いやすい

CVRが低い場合

• ターゲットが適切ではない
• CTAが分かりにくい
• 入力フォームが複雑

コラム

実務ではCV数よりCVRを見ることが多い

例えば、

　Aサイト：100件のCV
　Bサイト：50件のCV

だけを見るとAサイトの方が優秀に見えます。

しかし、

　Aサイト：訪問者10,000人
　Bサイト：訪問者1,000人

だった場合、

　AサイトのCVR：1％
　BサイトのCVR：5％

となります。

この場合、効率が良いのはBサイトです。

CTA（Call To Action）

説明

CTAとは、ユーザーに行動を促すためのボタンやリンクを指します。

日本語では「行動喚起」と呼ばれます。

CTAの例

• お問い合わせはこちら
• 資料請求する
• 無料体験を申し込む
• 商品を購入する
• 応募する

CTAはコンバージョンへ導くための重要な要素です。

使うシチュエーション

• サイト設計を行うとき
• LP（ランディングページ）を制作するとき
• コンバージョン率を改善したいとき

数値の上下でどのような傾向があるか

CTAのクリック数が多い場合

• ボタンが目立っている
• ユーザーが興味を持っている
• 訴求内容が適切

CTAのクリック数が少ない場合

• ボタンが見つけにくい
• 配置場所に問題がある
• 文言が魅力的でない

コラム

ボタンの文言を変えただけで成果が向上することがある

ある企業では「送信」というボタンを「無料で相談する」へ変更しただけで問い合わせ数が増加しました。

これはユーザーが得られるメリットが明確になったためです。

CTAはデザインだけでなく、文言も重要な要素です。

CTA改善の代表例

改善前

• 送信
• 登録
• 次へ

改善後

• 無料で相談する
• 資料をダウンロードする
• 3分で申し込み完了

改善後は「何が得られるのか」「どれくらい手間がかかるのか」が分かりやすくなっています。

実務での分析例

アクセス解析で次のような結果が出たとします。

• PV：50,000
• CV：5件
• CVR：0.01％

この場合「アクセスは多いが成果が出ていない」と判断できます。

一方で、

• PV：5,000
• CV：50件
• CVR：1％

であれば「少ないアクセスでも成果につながっている」と考えられます。

そのためWebサイト改善では、

PV
 ↓
CTAクリック数
 ↓
CV数
 ↓
CVR

PV
 ↓
CTAクリック数
 ↓
CV数
 ↓
CVR

の順番で確認することが一般的です。

アクセス数だけを見るのではなく、「成果につながっているか」を分析することが重要です。

4. ユーザー導線・マーケティングの用語

Webサイトでは、ユーザーが訪問してすぐに問い合わせや応募を行うとは限りません。

多くの場合、

サイト訪問
  ↓
情報収集
  ↓
比較検討
  ↓
問い合わせ・応募

サイト訪問
  ↓
情報収集
  ↓
比較検討
  ↓
問い合わせ・応募

という流れで行動します。

このようなユーザーの行動プロセスを分析し、改善するために活用されるのが「ファネル」という考え方です。

ファネル（Funnel）

説明

ファネルとは、ユーザーがコンバージョンに至るまでの過程を段階ごとに分析する考え方です。

英語の「Funnel」は漏斗（ろうと）を意味します。

多くのユーザーがサイトへ訪問しても、最終的に問い合わせや応募を行う人は一部だけです。

そのため、人数が徐々に減っていく様子が漏斗の形に似ていることからファネルと呼ばれています。

使うシチュエーション

• 採用サイトの応募率を改善したいとき
• 転職サイトの会員登録率を分析したいとき
• ECサイトの購入率を改善したいとき
• 問い合わせ数が伸びない原因を調査したいとき

転職サイトのファネル例

転職サイトの場合、次のような流れになります。

求人ページ訪問
   ↓
求人詳細閲覧
   ↓
会員登録
   ↓
応募

求人ページ訪問
   ↓
求人詳細閲覧
   ↓
会員登録
   ↓
応募

例えば、

だった場合「求人詳細から会員登録」の段階で大きく人数が減っていることが分かります。

この場合は、

• 求人に興味はあるけど、まだ応募するほどではない
• 会員登録のメリットが伝わっていない
• 転職意欲の低いユーザーが多い
• 求人内容に魅力がない
• 求人情報が不足している

などの問題が考えられます。

採用サイトのファネル例

企業の採用サイトでは次のような流れになります。

採用トップページ
    ↓
募集要項閲覧
    ↓
会社情報閲覧
    ↓
応募フォーム
    ↓
応募完了

採用トップページ
    ↓
募集要項閲覧
    ↓
会社情報閲覧
    ↓
応募フォーム
    ↓
応募完了

例えば、

この場合、応募フォームへ進んだ300人のうち250人が途中で離脱しています。

そのため、

• フォームの入力項目が多すぎないか
• スマートフォンで入力しやすいか
• エラーメッセージが分かりやすいか

などを確認する必要があります。

数値の上下でどのような傾向があるか

ファネル途中で大きく減少している場合

• ユーザーが迷っている
• 必要な情報が不足している
• 導線が分かりにくい
• 入力フォームが使いにくい

最終段階まで人数が維持されている場合

• サイト構成が分かりやすい
• ユーザーが求める情報を提供できている
• 応募や問い合わせまでスムーズに進めている

コラム 1

求職者は給与だけを見ているわけではない

採用サイトのアクセス解析では、

「募集要項」
  ↓
「福利厚生」
   ↓
「社員インタビュー」
   ↓
「応募」

「募集要項」
  ↓
「福利厚生」
   ↓
「社員インタビュー」
   ↓
「応募」

という行動がよく見られます。

企業側は給与や仕事内容だけが重要だと考えがちですが、実際には、

• 職場の雰囲気
• 人間関係
• 働き方
• キャリアパス

などを確認してから応募する人が少なくありません。

そのため、社員インタビューや職場写真を充実させた結果、応募数が増加するケースもあります。

コラム 2

ある企業の採用サイトでは、

応募フォームの途中で「顔写真を必須アップロード」としていました。

アクセス解析を行ったところ、多くの求職者がその画面で離脱していることが判明しました。

そこで、

• 写真は応募後に提出可能
• 履歴書も後日提出可能

に変更したところ、応募数が大幅に増加しました。

企業側にとっては小さな変更でも、求職者にとっては大きな心理的負担になっている場合があります。

実務での分析例

採用サイトで応募数が少ない場合「サイトへの訪問者が少ない」のか「応募フォームで離脱している」のかでは対策がまったく異なります。

そのため実務では、

1. どの段階でユーザーが離脱しているか
2. 最も人数が減っている箇所はどこか
3. 改善後に数値が変化したか

をファネル分析で確認します。

アクセス解析は単に訪問者数を見るのではなく、ユーザーがどの段階で行動をやめているのかを把握し、改善につなげることが重要です。

5. サイト改善・最適化の用語

Webサイトは公開して終わりではありません。

アクセス解析で現状を把握し、問題点を見つけ、改善を繰り返すことで成果を向上させていきます。

その際によく利用されるのが、KGI・KPI・A/Bテストといった指標や手法です。

KGI（Key Goal Indicator）

説明

KGIとは、最終的に達成したい目標を数値化したものです。

企業にとってのゴールを表す指標であり、Webサイト運営の目的となります。

採用サイトのKGI例

• 月間応募数50件
• 採用決定10名
• 内定承諾率80％

転職サイトのKGI例

• 月間会員登録数1,000件
• 月間応募数500件
• 転職成功者100名

使うシチュエーション

• プロジェクトの目標設定
• サイトリニューアルの目標管理
• マーケティング施策の評価

数値の上下でどのような傾向があるか

KGI達成率が高い場合

• サイトが成果につながっている
• 集客と導線が機能している
• ユーザーニーズを満たしている

KGI達成率が低い場合

• 集客不足
• コンバージョン率の低下
• サイト設計に問題がある

コラム

「アクセス数を増やす」はKGIではない

初心者がよく設定してしまう目標に「アクセス数を増やす」があります。

しかし企業が求めているのは、

• 応募者を増やす
• 売上を増やす
• 問い合わせを増やす

などの成果です。

アクセス数はあくまで手段であり、目的ではありません。

KPI（Key Performance Indicator）

説明

KPIとは、KGIを達成するための途中経過を測る指標です。

KGIが最終目標なら、KPIは中間目標と考えると分かりやすいでしょう。

採用サイトの例

KGI

月間応募数50件

KPI

• 採用ページ訪問数3,000件
• 募集要項閲覧数2,000件
• 応募フォーム到達数300件

使うシチュエーション

• 進捗管理
• 改善施策の評価
• チーム目標の共有

数値の上下でどのような傾向があるか

KPIが改善している場合

• KGI達成へ近づいている
• 改善施策が機能している

KPIが改善しない場合

• 施策の見直しが必要
• ボトルネックが存在している

コラム

KPIは少なすぎても多すぎてもよくない

KPIが1つしかないと原因分析ができません。

逆に20個以上設定すると管理が難しくなります。

実務では3～5個程度に絞ることが多くあります。

A/Bテスト

説明

A/Bテストとは、複数のデザインや文章を比較し、どちらがより高い成果を出すかを検証する手法です。

例

Aパターン

応募する

Bパターン

3分で応募する

どちらが多くクリックされるかを比較します。

使うシチュエーション

• CTAボタン改善
• バナー改善
• ランディングページ改善
• フォーム改善

数値の上下でどのような傾向があるか

改善後にCVRが上昇した場合

• ユーザーにとって分かりやすくなった
• 不安が軽減された
• 魅力が伝わりやすくなった

変化がない場合

• 問題の原因が別にある
• 変更内容の影響が小さい

コラム

「社長が好きなデザイン」は正解とは限らない

実務では「こちらのデザインの方がかっこいい」という意見が出ることがあります。

しかしA/Bテストでは「実際に成果が出た方」が正解です。

Web制作では感覚ではなく、データで判断することが重要です。

コラム

ある採用サイトでは「応募する」というボタンを「まずは話を聞いてみる」に変更したところ応募数が増加しました。

求職者は「応募＝ハードルが高い」と感じていたためです。

言葉を少し変えるだけでユーザー心理が変化し、成果が大きく変わることがあります。

実務での改善サイクル

Webサイト運営では次の流れを繰り返します。

① KGIを設定する

• 月間応募数50件

② KPIを設定する

• 採用ページ訪問数3,000件
• 応募フォーム到達数300件

③ データを分析する

• PV
• セッション
• CVR
• ファネル
• ヒートマップ

④ 改善施策を実施する

• CTA改善
• デザイン改善
• フォーム改善

⑤ A/Bテストで検証する

改善前と改善後を比較する

⑥ KGI達成状況を確認する

応募数や問い合わせ数が増加したか確認する

まとめ

Webサイト改善では「なんとなく改善する」のではなく、

• KGIで目標を決める
• KPIで進捗を確認する
• データを分析する
• A/Bテストで検証する

という流れで進めます。

Web制作やマーケティングの現場では、デザインの良し悪しだけではなく、「成果につながるかどうか」が重要な判断基準となります。