セッション

Web分析におけるセッションは、Webサイトのパフォーマンスやマーケティング活動を分析する上で非常に重要な要素です。セッションは主にWebサイトへの訪問回数を測定します。

Web分析におけるセッションの定義

たとえば、同じデバイスで異なる時間や曜日に1ページを3回訪問した場合、Webサイト分析上は1人の訪問者ですが、セッションは3回としてカウントされます。同様に、その人が3回の訪問で3ページを閲覧し、複数のCTAをクリックし、eコマースサイトで購入を完了した場合でも、3回のセッションとして計上されます。

より具体的にセッションを理解するため、実際の例を見てみましょう。

例えば、アパレルショップを訪れた場合、それが最初のセッションとしてカウントされます。次に、いくつかの商品を見たり、店員に価格を尋ねたり、最終的にこの店舗で商品を購入した場合、これらの各処理は1回のセッション内で行われたとみなされます。

再び同じ洋服店を訪れ、「価格」を尋ねたとします。これは1回目のセッションとしてカウントされます。次に、近くのショップに30分立ち寄った後、最初の店に戻って最終的に購入します。これが2回目のセッションとなります。この場合、合計2回のセッションとなります。1人の訪問者が複数のセッションを持つことはできますが、セッション数より多くの訪問者がいることはありませんWebサイト分析において。

Webサイト分析でセッション指標はどこで確認できますか？

セッション指標は、AcquisitionやBehaviorレポート（左側のペイン）で確認できます。

例えば、できることは、セッション件数を異なるチャネルごとに表示するデータテーブルをAcquisition-->Channelレポートで確認できます（下図参照）。

Webサイト分析でセッションはいつ終了しますか？

メモ:  

• 訪問者が直接リンクから来た場合は、Webサイト分析で新しいセッションとしてカウントされません。
  

• ユーザーが30分以内に戻ってきても、30分を過ぎて戻ってきても関係なく、キャンペーンが変更されると既存のセッションが終了し、新しいセッションが開始されます。
  

Webサイトでセッション指標を追跡する重要性

セッションは、訪問者があなたのサイトで有効であった回数を表します。これは最も重要な指標の一つとされており、オンラインマーケティング施策に訪問者がどのように反応しているか、施策が機能しているかどうかを把握するのに役立ちます。セッション数が増加している場合、より多くの人々が情報を求めてあなたのサイトを訪れ、再訪していることを意味します。また、セッション指標はWebサイト上の個々の訪問者を認識しない点にも注意が必要です。セッションと訪問者の違いについては次のセクションで説明します。

たとえば、先月のセッション数とその前の月のセッション数を比較しようとしている場合、セッション指標の監視と分析によって次のような疑問に答えることができます。

根本的な疑問への答えが見つかったら、さらに深い疑問についても検討できます。例えば:

Webサイト分析におけるセッションと訪問者の違いとは？

セッションとは、訪問者がWebサイトとやり取りしている期間を指し、訪問者はWebサイトとやり取りしている人を指します。一般的に、セッション数は訪問者数より常に多くなります。例えば、1人の訪問者が同じデバイスから異なる時間や日に3回Webサイトにアクセスした場合、訪問者数は1ですが、セッション数は3としてカウントされます。
実際の例を見てみましょう：

• 例えば、訪問者が初めてWebサイトにアクセスしたとします。Webサイト分析はこの新規訪問者を識別するためクッキーを設定します。訪問者がWebサイト上で5分間ページをいくつか閲覧し、その後サイトを離れ、30分以内に戻らなかった場合、この訪問者は最初のセッションを完了したとみなされます。
  

• 次に、同じ訪問者が同じ日、同じデバイスとブラウザから（異なる時間に）再度Webサイトに戻ってきたとします。このときWebサイト分析はその訪問者をリピーターとして認識します。再び数分間Webサイト上でページをいくつか閲覧してサイトを離れた場合、もう一度セッションを完了した可能性があります。
  

上記のシナリオに基づき、Webサイト分析では1人の訪問者と2つのセッションとして指標が追跡されます。このように、1人の訪問者が複数のセッションを持つことはできますが、セッション数より多い訪問者数になることはありません。

平均 session 期間

Web分析では、訪問者のエンゲージメントを測定するために追跡できる指標が多数あります。例えば、直帰率、ページビュー、目標達成数などです。その中でも、平均session期間はマーケターがWebサイト上で訪問者がどれだけ長く滞在しているかを把握するために最も重要な指標です。本記事では、Webサイト分析における平均session期間が何か、どのように計算されるのか、そしてWebサイトにもたらすメリットについて説明します。

Webサイト分析における平均session期間とは？どのように計算されるのか？

平均session期間は、訪問者がWebサイトとやり取りする平均的な時間と定義できます。これは、すべてのセッションの合計期間（時、分、秒）を、指定した期間内のセッション数で割ることで算出されます。

Sessions web分析におけるSessionsとは、訪問者（新規・リピーター問わず）がWebサイトのページを開いて操作した合計回数を指します。Session期間は、訪問者がサイト上で操作を行った合計時間です。

以下の利用ケースは、平均Session期間を例示しています。

ケース01：例えば、ある訪問者が午後6時頃にWebサイトのホームページ（ページ01）にアクセスしたとします。その後ページを閲覧し、午後6時5分頃に機能ページ（ページ02）へクリックします。その後、2分間ページを閲覧した後、ページ02から離脱します。

この場合、Sessionの回数は1回です。ページ01のSession期間は5分（ページ02に到達した時刻－ページ01に到達した時刻）で、ページ02のSession期間は0分です。これはWebサイト分析が、訪問者がSessionの最終ページでリンクのクリック、動画の再生、フォームの入力などの操作を行った場合のみ、そのページでの経過時間を計算するためです。操作がなければ、訪問者がどれだけ長くそのページに滞在しても、そのページでのSession期間はweb分析上「+10、-10」としてのみカウントされます。このため、平均Session期間と平均ページ滞在時間の両方に注意を払うことが重要です。

ケース02：同じ訪問者が午後6時頃にWebサイトのホームページ（ページ01）にアクセスしたとします。その後ページを閲覧し、午後6時5分頃に機能ページ（ページ02）へクリックします。そこで午後6時7分まで動画を視聴し、そのページから離脱します。

この場合もSessionの回数は1回です。ページ01のSession期間は5分（ページ02に到達した時刻－ページ01に到達した時刻）、ページ02のSession期間は2分（最終ページで動画を再生した2分を加算）。

したがって、平均Session期間は（5＋2）÷1＝7分となります。

ケース03：例えば、訪問者が午後6時頃にWebサイトのホームページ（ページ01）にアクセスします。その後ページを閲覧し、午後6時5分頃に機能ページ（ページ02）へクリックします。そのまま操作をせずに機能ページから離脱します。その後、同じ訪問者が再び午後9時頃にWebサイトのホームページ（ページ01）にアクセスし、ページを閲覧、午後9時7分頃に機能ページ（ページ02）へクリックし、午後9時10分まで動画を視聴した後、そのページから離脱します。

この場合、セッションの番号は2です。セッション01のページ01でのセッション期間は5分、セッション01のページ02でのセッション期間は+10、-10（最後のページでセッション長を計算するための いいえ インタラクションがあるため）です。次に、セッション02のページ01でのセッション期間は7分、セッション02のページ02でのセッション期間は3分（最後のページで動画再生が3分あったため加算されます）。

Web分析レポートで平均セッション期間の指標はどこで確認できますか？

例えば、 Acquisition-->Channelレポートで、Webサイトへの訪問者を誘導する各チャネルごとの平均セッション期間を示すデータテーブルを確認できます（下図参照）。

特定の期間の平均セッション期間を表示・比較するには、Performance over 時間グラフを、平均セッション期間をドロップダウンメニューから選択して表示できます。ここから、この指標を日次・週次・月次・年次の単位で確認できます。

良い平均セッション期間とは？

1. 自社Webサイトの訪問者は適切なターゲットか？
   
2. Webサイト上のコンテンツは十分な情報を提供しているか？
   
3. 訪問者は探しているものを見つけられているか？
   

訪問者と新規訪問者

新規訪問者とは、指定した期間内に初めてWebサイトにアクセスした人数です。初めてサイトを利用するユーザー体験を向上させたい場合、この指標を分析することで、どのチャネルから最も多く、または最も少ない新規訪問者が来ているか、どのページのコンバージョン率が高い・低いか、新規訪問者による直帰率がどこで増加しているかなど、詳細な情報を把握できます。新規訪問者指標に基づくデータ分析により、サイト内のどのコンテンツをより最適化・パーソナライズすべきかを理解し、コンバージョンの増加やこのセグメントにおける直帰率の低減につなげることが可能です。

Webサイト分析はどのように新規・リピーター訪問者をカウント・識別しますか？

Webサイト分析では、新規・リピーター訪問者はクッキーを基準に識別されます。ユーザーがWebサイトにアクセスすると、Webサイト分析はランダムに生成された文字列やIDを訪問者のブラウザ内に設定します。同じブラウザ・デバイスで再度アクセスがあった場合、Webサイト分析はそのクッキーIDをスキャンし、新規かリピーターかを判定します。クッキーが既存のIDと一致すれば、そのユーザーはリピーターと見なされます。一方、クッキーが存在しない場合は新たにIDを作成し、新規訪問者としてカウントします。

メモ：訪問者がWebブラウザのクッキーを削除した場合や、異なるデバイスまたはブラウザからWebサイトにアクセスした場合、Webサイト分析は次回の訪問時にそのユーザーを新規訪問者としてラベル付けします。例えば、あるユーザーが職場のデスクトップパソコンからWebサイトを訪れ、次にiPhoneから再度アクセスした場合、Webサイト分析では2つのセッションと2人の新規訪問者として記録されます。Webサイト分析における「訪問者」と「セッション」はまったく異なる指標です。これらはWebサイトのパフォーマンスを測定する際に最も推奨される指標です。

Web分析レポートのどこで訪問者・新規訪問者指標を確認できますか？

訪問者指標は、左側のペインにあるAcquisitionやBehaviorレポートなど、さまざまな場所で確認できます。

例えば、Acquisition--->Channelレポートで、Webサイトへの訪問者がどのチャネルから来ているかを示すデータテーブルを表示できます。下図をご参照ください。


訪問者データを特定の期間で表示・比較したい場合は、ドロップダウンメニューからVisitorsをクリックしてPerformance over 時間グラフにアクセスできます。ここから、この指標を日次・週次・月次・年次などの期間ごとに表示することも可能です。

Web分析における訪問者指標の追跡の重要性

Webサイトの訪問者数を追跡するのは、多くの方が最初に行いたいことです。サイトにどれだけ多くの訪問者を集められるか、新規訪問者がどれくらいいるか、また最終的にこれらの訪問者がどのように受注データを［パッケージ］データに変換するかによって、効果的なコンテンツや改善が必要な部分を把握できます。以下は、訪問者の追跡がWebサイトにとって重要となる理由の一部です。

• どの流入元が訪問者をもたらしているかを分析する
  訪問者数を追跡する主な理由の一つは、Web分析を通じて、すべての流入元から受け取るトラフィックの合計を把握し、それぞれの流入元ごとの最多・最少の訪問者数を特定することです。この情報を活用することで、訪問者が多いまたは少ないチャネルでのオンラインプレゼンスを強化し、それらの流入元からのトラフィック増加につなげることができます。

• どのページが訪問者の宛先を獲得または失っているかを参照する
  せっかく作成したウェブページでも、期待した数の訪問者やコンバージョンをサイトにもたらせない場合があります。ページごとの訪問者数に基づいたウェブ分析を追跡することで、新しく公開したページが新規訪問者を獲得できているか、どのページがユーザーに他のページを探索させているか、どのページが訪問者を離脱させているか、またサイトに対して顧客が好む点・好まない点を把握できます。これらの観察結果に基づいて、成果の高いページで用いられているベストプラクティスを他の成果が低いページにも適用し、訪問者数やコンバージョン率の向上を目指すことが可能です。
  
  

• 法人に最適な訪問者セグメントをフィルターする
  データのセグメント化は、あらゆる法人の成功にとって鍵となります。ウェブ分析の詳細フィルターを活用することで、Webサイトに訪れる多様な訪問者の中から、法人のニーズに最も合致した訪問者を特定できます。このようなオーディエンスフィルタリングにより、男性・女性の割合、どのデバイスやブラウザを使ってアクセスしているか、居住地や勤務先など、要件に合った情報を収集できます。この情報をもとに、ターゲット訪問者の中で誰が受注データを［パッケージ］データに変換する可能性が高いかを特定し、Webサイトのコンテンツを最適化できます。また、広告キャンペーンで誰をターゲットとすべきか、広告文をどのように書けばより響くのかも把握できます。

Bounce単価

ウェブ分析におけるバウンス単価とは？

バウンス単価とは、訪問者が最初にアクセスしたページから他の操作をせずにWebサイトを離れるセッションの割合（%）を指します。つまり、訪問者が1ページのみを閲覧し、イベントの発生や他ページへの遷移がないままサイトを離れたセッションの割合です。これらのシングルページセッションは、最初のページ閲覧後に追加のヒットがないため、セッション期間は+10〜-10秒となります。Webサイト分析のためにセッション期間が加算されます。

シングルページセッションとは、訪問者がWebサイトにアクセスし、同じページからすぐに離脱するセッションを指します。‘エントランス’は、訪問者が他サイトからWebサイトにアクセスした場合や他のトラフィックソースを通じて直接ページに来たことを示し、他のページを訪問していない場合を指します。例えば、あるユーザーがサイトのページAに着地し、そこからページBに移動し、最終的にページBから何のアクションも目標達成もせずに離脱したとします。この場合、ページBのバウンス単価にはカウントされません。なぜなら、そのページへのアクセスがオフサイトデータ元からのものではなかったためです。

例えば、検索エンジン（Googleなど）の検索結果からWebサイトにアクセスし、ページの内容を5分間閲覧したものの、探している情報や商品、サービスが見つからなかったとします。その場合、訪問者は戻るボタンをクリックして検索結果に戻り、他のサイトを探して訪問します。Webサイト分析において、このような訪問者の行動はバウンスとみなされ、サイトからバウンスした訪問者の割合（%）がバウンス単価となります。

訪問者がWebサイトからバウンスする主な方法は以下の通りです。

• 別のWebサイトへのリンクをクリックする
  

• ページ上の戻るボタンをクリックする
  

• 新規タブでWebページのURLを入力する
  

• ブラウザまたはタブを閉じる
  

• 操作せずにセッションが自動的にタイムアウトするまで放置する
  

一般的に、バウンス単価の指標は、訪問者がWebサイトのコンテンツに興味を持っているかどうか、サイト内のどのページが改善の必要があるか、またはナビゲーションの難しさ、ページの読み込みの遅さ、デザインの不十分さ、低い品質や無関係なコンテンツなど、サイトに大きな問題がないかどうかを把握するのに役立ちます。

Web分析におけるバウンス単価の計算方法

Webサイト分析では、バウンス単価はWebサイト全体および個別のページごとに測定されます。

 
Webサイト全体のバウンス単価は、Webサイト内のシングルページセッションの合計数を、Webサイト上のすべてのセッション数で割ることで算出されます。例えば、Webサイトが1か月間にオーガニック検索トラフィックを通じて合計1000件のセッションを受け取り、そのうち500件がイベントの発生や他のページへの遷移を行わずに離脱した場合（シングルページセッション）、Webサイトのバウンス単価は50%となります。

一方、個別ページのバウンス単価は、特定のページで開始および終了したシングルページセッションの合計数を、そのページへのエントランス（最初にアクセスした回数）の合計数で割ることで算出されます。例えば、ホームページに直接アクセスして開始されるセッションが500件あり、そのうち100件がイベントの発生や他のページへの遷移なしに同じページで終了した場合、ホームページのバウンス単価は20%となります。

Web分析レポートで bounce 単価 を確認できる場所

レポート内の bounce 単価 指標は、AcquisitionおよびBehavior タブ（左側ペインで利用可能）で確認できます。

例えば、Acquisition -> データ元/中レポートでは、異なるトラフィックソースごとの bounce 単価 を表示するデータテーブルを確認できます。
個別のページごとの bounce 単価 を確認する場合は、Behavior > すべて Pages をクリックしてください。Webサイト内の全ページリストとそれぞれの bounce 単価 が表示されたデータテーブルが確認できます。下記のように表示されます。

Webサイト全体の bounce 単価 を特定の期間で表示・比較したい場合は、Performance over 時間 グラフを、Bounce 単価 指標 をドロップダウンメニューから選択して確認できます。毎日、週次、月次、年次などの期間ごとに、この指標の推移を確認できます。

良いバウンス単価とは？

一般的に、Webサイトのバウンス単価は26％から70％の間になることが多く、これはページの目的や法人・業界の性質、トラフィックの流入元、さらにWebページのデザインなど、さまざまな要素に依存します。例えば、ページの目的がニュースレターのサブスクリプション管理など訪問者に登録してもらうことであり、そのページでバウンス単価が高い場合は、コンバージョン率を向上させるための最適化が必要かもしれません。一方で、記事を読むことや住所を調べることだけが目的の場合は、訪問者がその後操作せずにタブを閉じても、バウンス単価が高くなるのは不思議ではありません。

そのため、法人によってはバウンス単価が高いことも低いこともWebサイトの成果を示すプラスまたはマイナスの指標となり得ます。分析から最大の価値を引き出すためには、バウンス単価をセッション期間やページの滞在時間などほかのエンゲージメント指標とともに評価することが重要です。そうすることで、ユーザーがどのようにページやサイトを利用しているか、どのくらいの時間滞在してから離脱しているかを把握できますし、特定のページやサイト全体が訪問者の期待や見込み客のコンバージョンに応えているかどうか評価することができます。

Webサイトのバウンス単価を追跡する重要性

バウンス単価の追跡は、Webサイトの成果を測るもう一つの重要な指標です。Webサイトのバウンス単価を測定することで得られる主なメリットをいくつかご紹介します。

• どのトラフィックソースが高いバウンス単価につながっているかを確認する
  マーケターとして、ウェブページへのトラフィックやコンバージョンを促進するために、複数の方法を使用していることでしょう。各データ元からのオーディエンスのエンゲージメント状況をバウンス率で把握し、どのトラフィックソースが最も多く、または最も少なくサイトから離脱しているかを把握することで、マーケティングチャネルやWebサイト体験の最適化につなげることができます。例えば、メールニュースレターからウェブページに訪れるユーザーは、ソーシャルメディア経由のトラフィックと比較して低いバウンス単価となる傾向があります。これはすでにブランドに親しみがある場合が多いためです。したがって、ソーシャルメディアでウェブページを積極的にプロモーションしている場合、何を改善すれば今後バウンス単価を下げられるかを把握し、より良い結果を期待できます。
  
  

• ユーザー体験が不十分なページを特定する
  時には、トラフィックのデータ元やページコンテンツの品質に問題がないにもかかわらず、ページのバウンス単価が高い場合があります。このような場合、多くはページのデザインが不十分であったり、ページの読み込み速度が遅いことが原因です。例えば、訪問者が新しくリリースされた機能について参照するためにサイトのランディングページへ訪れた際、すぐに広告やポップアップアンケート、メールサブスクリプション管理ボタンが表示された場合を考えてみましょう。この場合、訪問者はさらにサイト内を探索したいと思っていても、営業的な案内によって妨げられ、煩わしく感じるため、高いバウンス単価となることが予想されます。ページごとの指標でバウンス単価を分析することで、問題のあるページを特定し、UXデザインの見直しを行い、サイトをより使いやすく、魅力的なものにすることが可能です。

• ページを最適化してSEOランキングを向上させる
  オーガニック検索するトラフィックの向上に悩んでいる場合、ウェブページのバウンス単価をトラッキングすることで、SEOの弱点を間接的に把握することができます。例えば、訪問者が「乗用車 保険」を検索してブログページにたどり着いたのに、記事が「乗用車 ローン金利」について説明している場合、訪問者の期待に応えられず、すぐにページを移動する可能性が高くなります。このようなインサイトをもとに、特定ページで高いバウンス単価を引き起こしている根本的なSEOの問題、たとえばページ内容とキーワードの不一致などを調査できることになります。適切なターゲットキーワードを使用して、該当ページに適切なオーディエンスを集めましょう。

平均 時間 オン page

Web分析における平均 時間 オン page 指標とは何か、またその計算方法

平均 時間 オン page とは、訪問者があなたのWebサイト上の特定のページに滞在する平均時間のことを指します。次の計算式で算出されます：

Avg 時間 オン Page = 合計 時間 オン page / (ページビュー数 - 離脱数)

• 時間オンページとは、あるページにランディングしてから次のページへ移動するまでの時間差分を指します。例えば、訪問者が午前10:00にPage Aにアクセスし、10:05にPage Bを開いた場合、Page Aの時間オンは5分となります。
  

• Page viewsは、ページが訪問者によって表示された回数を示します。
  

• Exitsは、特定のページからサイトを離脱した訪問者の回数を表します。
  

この指標をトラッキングすることで、どのWebサイトのページに訪問者が最も長く、または最も短く滞在しているか、さらにどのページが最も関心を引き、価値が高いかを把握できます。重要なページとしては、ホームページ、ブログページ、サインアップページ、機能紹介ページなど、Webサイト上で目標コンバージョンを追跡するページが含まれます。

平均時間オンページをもとにエンゲージメントを分析する際には、Webサイト分析では訪問者が最後に閲覧したページ（終了ページ）での滞在時間は計測されないことに注意してください。例えば、訪問者がブラウザウィンドウやタブを閉じたり、URLフィールドに別のWebサイトを入力してサイトから離脱した場合、Webサイト分析では平均経過時間の目次はトラッキングできません。

この内容をより理解するために、2つの異なるケースをご紹介します。

ケース1：

1. 訪問者がサイトのPage Aにアクセスし、20秒間Page Aに滞在した後、Page Bを開きます。
   

2. 訪問者はPage Bで30秒間動画を視聴します。
   

3. その後、Page Bからブラウザを閉じてサイトを離れます。
   

Page Aの平均経過時間 = 20/(1-+10、-10) = 20秒

Page Bの平均経過時間 = +10、-10/(1-1) = 00秒。

ケース2： 

したがって、計算は次のとおりです：

Page Aの平均経過時間＝35／(2-+10、-10)＝15秒

Page B の平均経過時間 = 30/(1-+10、-10) = 30 秒

Page C の平均経過時間 = 50/(1-+10、-10) = 50 秒

Web分析レポートで平均時間オンページ指標はどこで確認できますか？

サイト上のすべてのページについて、平均時間オンページのデータテーブルは「行動 ＞ すべてのページ」レポートで確認できます。下図をご覧ください。

また、定められた期間内で平均時間オンページを表示・比較することも可能です。「パフォーマンスの推移」 グラフで平均時間オンページをドロップダウンメニューから選択してください。ここから、この指標のパフォーマンスを日次、週次、月次、年次の各期間で確認できます。

Webサイトの平均時間オンページ指標を追跡する重要性

Webサイトに毎日多くの訪問者があっても、コンテンツにエンゲージメントがなければ、法人にとって質の高い見込み客の獲得を逃している可能性があります。平均時間オンページを追跡することで、以下の重要な対応が可能になります。

• 人気のあるページの種類を特定する
  さまざまな種類のウェブページ（例：長いまたは短い記事）や、サイト内でユーザーがより長く移動しないデザインを理解することで、どのタイプがオーディエンスやブランドに最適かを把握できます。 たとえば、サイト内にさまざまなブログ記事があり、訪問者がインフォグラフィックやイラストを含む記事の方がテキストのみの記事よりも長く滞在している場合は、画像や写真、動画などのビジュアルコンテンツを追加してウェブページを強化することができます。このような操作は、ユーザーエンゲージメントやページの滞在時間を向上させるのに役立ちます。
  
  

• ウェブページのランキングを評価する
  検索エンジンでのランキングは、Webサイトのコンテンツが世界中でどれだけ表示され、人気があるかの指標となります。そのため、特定のページでページ上の滞在時間の指標が長い場合、それらのページは高品質なトラフィックをWebサイトにもたらしやすく、オーガニック検索結果でより高い順位を獲得できる可能性があります。トップページのリストを活用することで、どのキーワードを使用すべきか、また他のパフォーマンスが低いページで修正すべき点を分析し、今後の改善につなげることができます。たとえば、顧客の課題に対応したブログ記事の件名は読者の関心をすぐに引き付け、特定の課題を解決しない記事よりもページ上の滞在時間が長くなる傾向があります。
   

• 低パフォーマンスや低コンバージョンのページを優先的に特定・最適化する
  平均時間オンページ指標を測定する主な理由の一つは、サイト内の低パフォーマンスや低コンバージョンのページに関連する技術的な問題を迅速に特定し、修正することです。特定のウェブページで平均滞在時間が非常に高い場合でも、目標達成単価が低いことがあります。これは、クリックされない魅力のないCTAボタンデザインや、モバイルブラウザでのページ速度の遅さが原因でユーザーが興味を失い、すぐにページを離れてしまうこと、または複数回スクロールしても必要な情報がページ上にないことなど、さまざまな理由が考えられます。法人の目標達成に貢献するページを特定し最適化することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、目標達成単価の改善につなげることができます。

平均時間オンページと平均セッション期間の違い

サイトの1回のセッションで平均してどれくらい時間が費やされているか（平均セッション期間）、および1ページあたり平均してどれくらい時間が費やされているか（平均時間オンページ）を理解することは、Web分析レポートを分析する際に不可欠です。一見すると、どちらの指標もサイト上の滞在時間や訪問者のエンゲージメントを測っているように思えますが、計算方法が異なります。

これを例を使って詳しく見ていきましょう。

1. 訪問者がサイトのPage Aにアクセスします。次に、50秒間Page Aに滞在した後、Page Bを開きます。
   

2. 続いて、その訪問者はPage Bで動画を55秒視聴し、その後Page Cに移動します。
   

3. 最後に、その訪問者はブラウザを閉じてPage Cから離脱します。
   

では、Webサイト分析が平均セッション期間と平均時間オンページをどのように計算するのかを見てみましょう。

平均 session 期間 の計算式は：合計 session 期間 / セッション数

page A の session 期間 = Page B - Page A = 50 - 00 = 50 秒、page B の session 期間 = Page C - Page B = 1:45 - 50 = 55 秒、page C の session 期間 = +10、-10。Webサイト分析では、次のページにタイムスタンプがないため、page C の滞在時間を特定することができません。したがって、時間の目安を参照することができません。

したがって、平均 session 期間は = 50 + 55 + +10、-10 / 1 = 105 秒 = 1分45秒となります。

平均時間 オン page の計算式は：時間 オン page / （ページビュー数 – 離脱数）

page A の時間 = Page B - Page A = 50 - 00 = 50 秒、page B の時間 = Page C - Page B = 1:45 - 50 = 55 秒、page C の時間 = +10、-10。同様に、Webサイト分析では、訪問者がWebサイトを離脱して何も操作しなかった場合、page C の時間を特定できません。

計算は以下の通りです：

Page A の平均時間 = 50/(2-1) = 50 秒

Page B の平均時間 = 55/(1-+10、-10) = 55 秒

Page C の平均時間 = 00/(1-1) = 00 秒。

平均 時間 オン page を考慮する際、ページのページビューが多くても、同時に多くの退出がある場合、合計 時間 オン page の割合（%）は高くなりません。平均 session 期間 が次の値と等しくない場合でも、ページで発生するバウンスを考慮しているため、意思決定においてクリアな指標と見なされることがよくあります。

ただし、制限があるとはいえ、平均 時間 オン page および平均 session 期間は、完全に信頼できない指標というわけではありません。実際、終了する 単価やバウンス 単価が低い場合、Webサイトのパフォーマンスを把握する上でかなり正確な指標となります。