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Webサイトのデータ分析による改善ステップ
弊社にクライアントからご相談いただく内容として2大テーマとなっているのが、「SEO集客の強化」と「リード獲得数の増大」です。特にBtoBサイトでは、リード獲得や問い合わせ数の売上げに直結するため、SEO集客してリード獲得いくことが最重要となります。
弊社、株式会社アドミューズでは、これまでクライアントごとにリード獲得数を増やすための施策を綿密に検討・実装してきました。そこで、今回のコラムでは、SEO集客・リード獲得につなげるためのサイト分析・改善方法についてのステップ・TIPSについて解説いたします。
目次
データ分析シーン
質の高いユーザーの集客経路を把握する（集客の分析）
要点
流入経路を特定すると、注力すべきSEOキーワード・広告予算配分が明確になります。
Webサイトへのアクセス経路は、検索エンジン、広告、SNS、他サイトからのリンクなど多岐にわたります。どの入り口が最も質の高いユーザー（コンバージョンに近いユーザー）を連れてきているかを把握することが、効率的な集客の第一歩です。
活用ツール
Googleアナリティクス（GA4）、Googleサーチコンソール
対応内容
GA4の「集客」レポートで、流入元の割合とそれぞれの成約率を確認します。また、サーチコンソールで「どのキーワードで検索されているか」を分析し、コンテンツの改善に繋げます。
ページが読まれているか不安なとき（興味の分析）
要点
ユーザーが情報のどこに注目し、どこで飽きて離脱しているかを視覚的に把握します。
文字数が多いコラム記事や、縦に長いランディングページ（LP）では、ユーザーが最後まで到達していないケースが多く見られます。
どこで読むのをやめてしまったのかを知ることで、情報の構成を修正できます。
活用ツール
ヒートマップ分析ツール（Microsoft Clarity, Mouseflowなど）
対応内容
スクロールマップで読了率を確認し、アテンションマップで熟読されている箇所を特定します。重要なメッセージが読まれていない場合は、配置を上部に移動させるなどの修正を行います。
なぜか問い合わせが増えないとき（導線の分析）
要点
サイト内でのユーザーの「迷い」や「詰まり」を解消し、ゴールまでの道をスムーズにします。
アクセス数は十分なのにコンバージョン（問い合わせや資料請求）に繋がらない場合は、サイト内の動線設計に問題がある可能性が高いです。
活用ツール
GA4（探索レポート・ファネルデータ）、ABテストツール
対応内容
ファネル分析を行い、トップページからフォームまでの離脱ポイントを特定します。仮説を立てた後は、ABテストツールでボタンの色や配置、文言のパターンを試し、数値が良い方を正式に採用します。
サイトの表示が遅いと感じるとき（技術的分析）
要点
読み込み速度の低下はユーザー体験を損なうだけでなく、SEOにも悪影響を及ぼします。
特にスマートフォンユーザーは、表示に3秒以上かかると半数以上が離脱すると言われています。技術的なボトルネックを数値化して改善する必要があります。
活用ツール
PageSpeed Insights（ページスピードインサイト）
対応内容
画像のサイズ、不要なJavaScriptの読み込み、サーバーの応答時間などをチェックします。改善案として提示された項目（次世代形式の画像利用など）を一つずつ実行し、スコアの向上を目指します。
データ分析の目的と重要性
要点
分析の目的は単なる数値確認ではなく、リード獲得へ向けた課題を特定することです。
ビジネスの意思決定を支える定量分析
データ分析の基礎となるのが、Googleアナリティクス（GA4）などを用いた定量分析です。
これは、ページビュー（PV）数やセッション数、直帰率といった数値、ユーザーの性別や年齢、居住地域といった属性情報を客観的に計測することです。特にBtoBサイトでは、単にアクセス数を増やすだけでは不十分。ターゲットとなる属性の訪問者がどれだけ含まれているかを把握することが、戦略的な判断の根拠となります。
例えば、特定の製品紹介ページへの流入が急増した際、それが意図した広告施策の結果なのか、あるいは外部サイトからのリンクによるものなのかを正しく判別できなければ、次の一手を誤ることになります。
ユーザー心理を解き明かす定性分析
一方で、数値だけでは見えてこない「なぜそのページで離脱したのか」という疑問に応えるのが定性分析です。
⚫︎ ヒートマップ分析
⚫︎ ユーザーテスト
⚫︎ アンケート
などを通じて、閲覧者の視覚的な動きや思考のプロセスを可視化します。これは単に見た目だけではなく、ユーザーの必要な情報が掲載されているか、という観点も含めて検討していく必要があります。
株式会社アドミューズでは、IT業界や製造業のBtoBサイトにおける、この定量と定性の両面からアプローチすることで、ユーザビリティと顧客のモチベーションを向上させ、コンバージョン率（CVR）の向上を実現しています。
Webサイト改善ツールの種類
要点
目的や状況に応じて、Googleアナリティクスのような全体把握ツールと、ヒートマップのような個別行動分析ツールを使い分けています。
検索意図を可視化するサーチコンソール
Webサイト改善において、Googleサーチコンソールは欠かせないツールです。
このツールでは、
⚫︎ ユーザーがどのような検索キーワード（クエリ）を入力して自社サイトを見つけたのか
⚫︎ その際の表示回数やクリック率（CTR）はどの程度か
といった「サイトに訪れる前の行動」を詳細に分析できます。
⚫︎ 内部リンクの構造
⚫︎ XMLサイトマップの送信状況
⚫︎ モバイルフレンドリーテストの結果
など、SEO（検索エンジン最適化）における健全性をチェックする機能も備わっています。
ユーザー行動を追跡するイベントトラッキングと計測
最新のGA4では、ページ単位の計測だけではありません。
⚫︎ ボタンのクリック
⚫︎ 動画の再生
⚫︎ フォームの途中離脱
といった「イベント」単位での計測が主流です。
これにより、ユーザーがページ内のどこで興味を持ち、どこで離脱したか、入力をやめたのかを把握できます。
例えば、資料請求フォームの項目数が多すぎることが原因で離脱が発生している場合、項目を精査して、入力項目を減らす等の入力フォーム最適化（EFO）を行い離脱率を低下させます。
そのためには、Googleタグマネージャー等の導入・設定により、エンジニアの手を借りずに迅速な計測設定が行える環境を整えることで、スピード感のあるPDCAサイクルを回すことができます。
アクセス解析レポートの見方
要点
アクセス解析レポートは、単なる数字の羅列ではありません。ターゲット属性やデバイス別の傾向を読み解き、具体的な改善案を導き出すことが大切です。
KPI達成に向けたボトルネックの特定
アクセス解析レポートを読み解く際、最も重要なのは「コンバージョン（CV）に至るまでの状況」を可視化することです。
トップページやランディングページから製品詳細、そして問い合わせフォームに至るまで、各段階で何パーセントのユーザーが次のステップへ進んでいるかを算出します。この過程で極端に離脱が多い箇所が、解決すべき「ボトルネック」となります。
BtoBサイトの場合、PCの割合が7～8割というケースも多いですが、PCだけでなくモバイル端末からの閲覧も増加してはいますので、デバイスごとの挙動の違いを比較することも、デザイン修正や表示速度改善を進めていくうえで重要な指標となります。
成功事例に基づく改善案のフォーマット
アクセス解析レポートは、単なる過去の振り返りだけではありません。具体的な「改善策（ネクストアクション）」が含まれている必要があります。
株式会社アドミューズでは、これまでの豊富な制作実績に基づき、業界別の平均値（ベンチマーク）と比較した現状分析を行っています。
例えば、製造業の製品サイトでは、製品カタログや規格表などの有無がリード獲得数に大きな影響を及ぼします。こうした知見をベースに改善点をレポーティングしていきます。
どの箇所をどのように変更すれば成果に繋がるのかを、図解や具体的な事例を用いて分かりやすく解説することで、貴社内の改善点の検討をスムーズに進めることが可能になります。
ヒートマップ分析の活用術
要点
ページ内の熟読箇所やクリックの偏りを特定することで、ボタンの配置変更やコンテンツの優先順位の入れ替えといった具体的なUI改善が可能になります。
スクロール到達率と読了率の相関
ヒートマップ分析の中でも、スクロールマップはランディングページ（LP）やコラム記事の質を測る上で非常に有効です。ユーザーがページのどこまでスクロールし、どこでブラウザを閉じたのかを色分けで表示します。
重要なメッセージやCTA（行動喚起）ボタンが、ユーザーの多くが離脱した後の「見られていない領域」に配置されている場合、当然ながら成果は上がりません。コンテンツの内容と画像の配置を最適化しましょう。
読み進めたくなるような視覚的なリズム（UIデザイン）を作ることで、滞在時間の延長とコンバージョンへの誘導を実現します。
誤クリックと注目箇所の洗い出し
クリックマップ機能を活用すると、本来リンクではない箇所がクリックされている「空振り」現象を発見できます。これはユーザーが「もっと詳しく知りたい」と感じたポイントであると同時に、サイトの不親切な点でもあります。
こうした箇所に詳細ページへのリンクを設置したり、注釈を加えたりするだけで、ユーザーの満足度は大きく向上します。
また、アテンションマップで熟読されている箇所を特定しましょう。
その内容を広告文やタイトル（h1, titleタグ）に反映させることで、検索エンジンからの流入とページ内容のマッチ度を高め、直帰率の低減に繋げることができます。
コンバージョン率改善のプロセス
要点
データから仮説を立て、ABテスト等で検証を行いましょう。その結果を再度分析してサイトへ反映させる一連の流れを繰り返すことが重要です。
仮説立案と優先順位の決定（PIE分析）
データ分析によって課題が見つかったら、次は改善案の仮説を立てます。しかし、すべての課題に同時に着手するリソースはありません。
そこで、
⚫︎ Potential（伸びしろ）
⚫︎ Importance（重要度）
⚫︎ Ease（実施の容易さ）
この3つの観点から優先順位をつける「PIEフレームワーク」などが有効です。例えば、「ボタンの色を変える（Ease：高）」よりも「製品の強みを整理して構成を見直す（Importance：高）」方が、最終的な成果（ROI）は大きくなる可能性が高いです。
ABテストによるデータに基づく検証
立てた仮説が正しいかどうかを証明するのがABテストです。
1つの要素（画像や見出し、ボタンの文言など）だけを変更した2つのパターンを用意し、ランダムにユーザーに表示させます。どちらのパターンがより多くのクリックやコンバージョンを生んだかを統計的に比較することで、主観を排除した「勝てるデザイン」を確定させることができます。
Googleオプティマイズの終了後、A/Bテストツールの導入を検討する企業が増えており、小規模なテストを高速で繰り返す「アジャイルな改善活動」が、2025年以降、より活性化していくと想定されます。
注釈
定量分析
数値で表せるデータ（アクセス数、購入数など）を基にする分析。
定性分析
数値化できないデータ（ユーザーの声、行動の理由など）を基にする分析。
CTR
クリック率。広告や検索結果が表示された回数のうち、クリックされた割合。
KGI
重要目標達成指標。ビジネスの最終的なゴール（売上など）。
ROI
投資利益率。かけた費用に対してどれだけの利益が得られたかの指標。
Webサイト改善ツールの深掘り
要点
ツールの導入自体が目的化しないよう、自社のビジネスモデルに最適な計測環境を構築し、データの精度を担保することが最優先です。
データの欠損を防ぐ計測の仕組み
大規模なBtoBサイトでは、Cookie（クッキー）利用制限やブラウザの仕様変更により、従来の計測方法では正確なデータが収集できないケースが増えています。そのため、サーバーサイド計測の導入や、 Cookie 同意管理プラットフォーム（CMP）との連携など、高度な技術的対応が求められます。
計測漏れがある状態でのデータ分析は、誤った判断を導くリスクがあるため、Googleタグマネージャー等を用いた一元管理と、定期的なデバッグ（正常動作の確認）が不可欠です。
アクセス解析レポートの応用
要点
アクセス解析レポートは、現場の担当者だけでなく、経営層が「投資対効果」を判断できる材料として構成し、次の予算配分に繋げる役割を持ちます。
属性分析によるペルソナの再定義
アクセス解析では、自社サイトを訪れているのが「どのような課題を持った人か」を、流入キーワードや閲覧ページの傾向から推測します。
製造業であれば、技術仕様書を読み込んでいるのは設計者であり、納入実績を調べているのは購買担当者である、といった推察が可能です。
レポートを通じてこれらの層の動きを可視化することで、当初想定していたペルソナ（架空の顧客像）とのズレを修正し、よりターゲットに刺さるコンテンツ制作へと繋げます。
成果に直結するアシストコンバージョン
BtoB取引は検討期間が長いため、最後のクリックだけを評価する「ラストクリックモデル」では、真の貢献度を見誤ります。
最初にサイトを知るきっかけとなったページや、検討の途中で何度も訪れたコラム記事など、ゴールに至るまでの各接点の貢献度（アシスト効果）を数値化することが重要です。
これにより、一見コンバージョンに繋がっていないように見えるブログ記事が、実は受注において極めて重要な役割を果たしていることを証明できます。
よくある質問（拡充版）
要点
現場で頻発する具体的なトラブルや疑問に対し、即効性のある回答をまとめています。
GA4の設定が難しくて数値が合わないのですが？
GA4は初期設定だけでは不十分な場合があります。拡張計測機能の調整や、クロスドメイン設定、除外フィルタの設定を正しく行う必要があります。
まずは、テスト用のプロパティを作成し、実際の挙動と照らし合わせる検証作業から始めましょう。
競合サイトの分析はどこまで可能ですか？
外部ツール（SimilarWebやAhrefsなど）を用いることで、競合サイトの推定アクセス数や流入キーワード、被リンクの状況を調査できます。
自社データとの比較（ギャップ分析）を行うことで、自社が狙うべきキーワードや、強化すべきコンテンツの領域が明確になります。
Cookie（クッキー）
サイト訪問者の情報をブラウザに一時的に保存する仕組み。
GDPR
欧州連合における個人データ保護に関する規則。
SQLインジェクション
データベースを不正に操作する攻撃手法。
RTO
目標復旧時間。システムが停止してから復旧するまでの目標時間。
成果を最大化するデータ改善の実施手順
要点
分析によって導き出された仮説を、優先順位に従って正確に実行し、その結果を漏れなく記録することで、組織としての知見を蓄積します。
改善施策の優先順位付けとリソース配分
データ分析の結果、数十個の課題が見つかることは珍しくありません。しかし、すべての施策を同時に行うことは、工数や予算の観点から現実的ではありません。そこで重要になるのが、インパクトとコストを軸にした優先順位の決定です。
例えば、サイト全体の表示速度を0.5秒改善することは、すべてのページの離脱率に影響を及ぼすため優先度が高くなります。一方で、特定の下層ページの文言修正は、そのページへの流入数が少ない場合は後回しにすべきです。
株式会社アドミューズでは、IT業界や製造業のクライアントに対し、最小の投資で最大の利益を生むためのロードマップを提示し、着実な成果へと導いています。
実装と事後測定の厳格な運用
施策を実行した後は、必ず「何を変え、その結果どうなったか」をログとして残します。ABテストツールを使用している場合は、統計的に有意な差が出るまでテストを継続し、勝敗の要因を深く考察します。
単に「A案が勝った」という結果だけでなく、「なぜユーザーはA案のキャッチコピーに惹かれたのか」という心理的要因まで深掘りすることで、次回のコンテンツ制作や広告運用の精度が飛躍的に高まります。
この一連の記録（ナレッジ）こそが、企業のデジタル資産となり、担当者が変わっても成果を出し続けられる基盤となります。
製造業・IT業界における改善成功事例
要点
BtoB特有の購買プロセスを理解し、専門性の高い情報を適切なタイミングで提供することで、質の高いリード獲得を実現した実例を紹介します。
事例1：製造業の技術情報サイトにおける導線改善
ある大手製造装置メーカーでは、月間PV数は多いものの、最終的な問い合わせに繋がらないという課題を抱えていました。GA4を用いた行動分析の結果、ユーザーは「技術仕様」のページを熟読しているものの、そこから「見積もり依頼」への導線が分かりにくいことが判明しました。
そこで、ヒートマップで最も注目されていた技術解説の直下に、製品選定ガイドのダウンロードボタンを設置。さらに、AIによるレコメンド機能を導入し、閲覧履歴に基づいた関連製品を提示するようにしました。
その結果、資料請求数は3ヶ月で180パーセント増加し、営業部門への引き渡し件数も大幅に改善されました。
事例2：IT業界のSaaS製品比較サイトでのAIO施策
ITツールを提供する企業では、競合他社との差別化が課題でした。従来のSEO施策に加え、2025年の最新トレンドであるAIO（AI検索最適化）を導入。検索エンジンだけでなく、ChatGPTやPerplexityといったAIエージェントが、自社製品の強みを正確に引用できるように構造化データを徹底的に整備しました。
具体的には、製品の比較表をAIが読み取りやすいテーブル形式に修正し、FAQセクションに専門用語の注釈を充実させました。
この結果、AIエージェントを介した流入が全体のリピーター訪問の約20パーセントを占めるようになり、認知度と信頼性の向上に大きく貢献しました。
2026年を見据えたWeb戦略と最新商品
要点
Cookieレス時代の到来やAIによる検索行動の変化に対応するため、自社保有データ（1st Party Data）の活用と、対話型UIの導入が勝敗を分けます。
1st Party Dataの蓄積とCDPの活用
ブラウザのCookie規制により、外部データに頼ったターゲティングは年々難しくなっています。
2026年に向けては、自社のWebサイトで直接取得したユーザー行動データ、すなわち1st Party Dataの重要性が極めて高まります。
顧客データプラットフォーム（CDP）を導入し、Webサイトの閲覧履歴とCRM（顧客関係管理）の情報を統合することで、一人ひとりの顧客にパーソナライズされた体験を提供することが、BtoBマーケティングのスタンダードとなります。
対話型AIチャットボットによる接客の進化
従来のシナリオ型チャットボットに代わり、大規模言語モデル（LLM）を搭載した対話型AIが主流となります。
サイト内の膨大なドキュメントを学習させたAIが、ユーザーの曖昧な質問に対して的確な解決策を提示し、必要に応じて営業担当者への面談予約をその場で行います。
これにより、ユーザーは検索する手間から解放され、企業は24時間365日、高品質なコンサルティング窓口をサイト上に持つことが可能になります。
継続的な改善がもたらす長期的な優位性
Webサイトの改善に終わりはありません。
市場環境やユーザーの検索行動、そしてAI技術の進化に合わせて、常にデータを基にした微調整を繰り返すことが、競合他社に差をつける唯一の方法です。
一時的な流行に左右されるのではなく、アクセス解析によって得られた事実に基づき、一歩ずつ着実にPDCAサイクルを回していく姿勢こそが、結果として最大の投資対効果（ROI）を生み出します。
株式会社アドミューズは、IT業界や製造業の皆様が抱える、専門性の高い技術をいかに分かりやすく伝え、成約に結びつけるか？この課題に対して、CMSを活用した基盤構築と最新のAIO施策、そして緻密なデータ分析で応え続けています。
貴社のWebサイトが持つ潜在能力を最大限に引き出し、ビジネスの成長を加速させるためのパートナーとして、ぜひ私たちをご活用ください。現状のサイト診断や、具体的な改善ステップの策定など、まずは小さな一歩から共に始めましょう。
