日本経済新聞社が認めた「記事検索およびログ解析」のパフォーマンス

記事検索サービスは全国紙や地方紙、業界紙、専門紙の新聞社、図書館、研究所などのほか、ネットニュースメディアも提供しています。読者が記事検索したアクセスログを解析することで、ユーザー行動の把握やコンテンツの最適化に役立つでしょう。本記事では、記事検索・ログ解析を容易にする「Elasticsearch」について解説します。

ログ解析とは

検索エンジンで検索したウェブページを上位に表示させる対策としてSEOがあります。しかし、検索上位であることが、必ずしも成果に結びついているとは限りません。自社サイトのもっとも重要な目的は、アクセスしてくれたユーザーをさらに、「商品やサービスの購入・資料請求・実店舗への来店」などへと誘導することです。SEOで検索上位に表示されれば、多くの見込み客を集客できる可能性はありますが、そうしたアクセスが「確実にレスポンスや売上げにつながっているのか」を検証することが重要です。

SEOの効果を検証する方法の1つとして、アクセスログ解析があります。アクセスログとは「Webサイトの訪問者と、サーバーとの通信履歴データ」のことです。アクセスログを解析することによって訪問者のさまざまな行動を把握できます。
訪問者数や閲覧ページ数、滞在時間の平均など、多角的に行動を解析することで、ユーザーのニーズを知り、「自社の商品・サービスとの隔たりがないか」などもわかるため、自社サイトの改善に役立ちます。アクセスログ解析のツールとしてはGoogleアナリティクスなどがよく知られています。

ログ解析で注目するべきポイント

それでは、アクセスログを解析する際に注目したいポイントや指標について解説します。

• 検索キーワード（検索クエリ）
  ユーザーが検索エンジンで情報を調べるときに、検索ボックスに入力するワードのことです。自社サイトにどのような文言でたどり着いたかがわかります。ユーザーがどのようなニーズを持って自社サイトを閲覧しているか把握できるでしょう。
• リファラ
  ユーザーがあるWebページのリンクをクリックして別のページに移動した際の、リンク元となるページのことです。Webサーバーのアクセスログに記録され、「ユーザーはどの検索エンジンや外部サイトから訪問したのか・サイト内のどこにアクセスしたのか」という軌跡をたどることが可能です。
• コンバージョンプロセス
  「ユーザーがどのページ元からアクセスし、サイト内のどのページに移動し、購入や資料請求ページに行きついたのか」という途中のプロセスことです。コンバージョンプロセスがわかれば、「訪問者がどのページで離脱するのか」が明確化されます。そのため、目標のページに最短で来てもらえるようにするにはどうすればいいかなど、サイト構成の改善策を具体化することへつながります。

このほか、流入先となるランディングページや「どのくらいのユーザーに閲覧されているのかを示す、ページビュー（PV）」、「一定期間内にWebサイトを訪問した、重複のないユニークユーザー数」そして「訪問者がほかのページを閲覧せずに離脱した、直帰率」なども、アクセスログ解析で注意したいポイントです。

ログ解析の主な目的

アクセスログ解析でさまざまなユーザーの行動をデータで把握し、分析できます。しかし、ただデータを収集するだけではアクセスログ解析の目的を果たしているとは言えません。

アクセスログ解析の価値はあくまで、「顧客行動の分析を基に、事業の成果を上げるための施策考案・実施すること」へつながっていくことで発揮されます。この意味で、アクセスログの解析は、よりコンバージョンにつながるWebサイトに改善するための手段の1つであり、Webマーケティングでは必須の取り組みと言えるのです。

ここではアクセスログを解析することで果たされる目的について解説します。

ユーザー行動の把握

自社サイトを構築する際には、顧客の理解が欠かせません。対面による接客が重視されるのと同様、Webサイトを通じたビジネスでも、顧客をよく理解することが重要です。例えばアクセスした時間帯や曜日、アクセスの多い月、そして「どのページが人気を集めているか」などを把握することで、顧客理解につながるでしょう。
また、ユーザーが購入や資料請求などコンバージョンにたどり着くまでに、ストレスを感じるようなサイトはよくありません。不便を感じた時点で、ユーザーが自社サイトから離脱するリスクがあるからです。

アクセスログ解析ではユーザーの細かい行動まで把握することができます。実際に購入や資料請求などのコンバージョンへ至ったユーザーが、どの流入先からやってきて、自社サイト訪問後にどのページにアクセスして来たのか、という行動経路を分析することが可能なのです。そしてこれらによって、「施策の効果はどれくらいあったか」「効果が出なかった原因は何だったのか」などを、具体的に検討していけるようになります。

もちろん単に数値的なデータを見るだけでなく、「広告の媒体が違う・ターゲットが違う」など、データ変動の原因を考察し、その中で、コンバージョンにつながった理由も押さえておきます。こうしてコンバージョンしてくれたユーザー層を分析すれば、さらなる売上につながる情報を発見し、活かしていけるでしょう。例えば、「コンバージョン率の高い時間帯にメールマガジンを配信し、ユーザーに行動を促す」などの施策を取り、売り上げ上昇を狙えます。

コンテンツの最適化

「ユーザーがどこから自社サイトにアクセスし、どこで離れたか」という履歴情報を確認し、ユーザーに狙った通りの行動を取ってもらえるよう、コンテンツを最適化します。

GoogleやYahoo!などの検索エンジンから移動してきたのか、またはFacebookやInstagramなどのSNSからの移動かなど、チャネルごとに自社ページにアクセスした数を調査しましょう。これにより、「どのチャネルから、自社サイトのどのページに至るユーザー多いのか」が、明確になります。特定のページを、そこへユーザーが多く流れてくるチャネルに合わせた内容や見た目にすることで、よりニーズへ最適化することにつながるでしょう。

例えばFacebook経由でテレワーク導入に関する記事にアクセスが集まっているなら、「Facebookを利用する企業の総務・管理職・経営者で、テレワーク導入を検討している」というユーザー層（ペルソナ）を想定できます。そのようなユーザーにターゲットを絞って、ITツールや労務管理ツールなどの記事を提供するページにしておけば、コアな顧客になってもらえる可能性が高くなるでしょう。それにより注目を集めれば、アクセス数も増えるため、アクセスログ解析により実施した施策の効果をより検証しやすくなるのです

記事検索・ログ解析を容易にする「Elasticsearch」

「Elasticsearch」はあらゆるデータタイプに対応する分散型RESTful検索/分析エンジンです。Elastic社が提供している全文検索エンジンで、データを一元的に格納するため、検索を高速化し、データの関連性の細かな調整や大規模な分析まで可能にします。

テキストや数値、地理空間情報、位置情報などあらゆる種類のデータ、構造化または非構造化データのどちらにも対応可能です。分散設計で、何百、何千というサーバーに分散させることで、ペタバイト規模のデータを使用できます。そして、データ格納・検索を効率的に実行していくための、多くの機能を備えています。
なお、オープンソースのため無料で使えます。

Elasticsearchにできること

Elasticsearchは全文検索エンジンとして高い性能を発揮します。全文検索は大量にある文書ファイルから指定したキーワードを含むデータを検索する方法です。Elasticsearchではこの全文検索を高速化できるため、繰り返し検索や広範囲の検索を行いやすくなります。また、全文検索だけでなく、アプリのパフォーマンスに関する情報を取得したり、位置情報をリアルタイムに探索したり、データ活用を阻む企業データのサイロ群を一元的に検索したりすることが可能です。システムの稼働性の問題を監視・対応や、セキュリティの検知、追跡、応答などさまざまなシーンで活躍します。

Elasticsearchの活用事例

Elasticsearchを活用している「日本経済新聞社」（以下日経新聞）事例を紹介します。日経新聞では会員数45万人以上の日経電子版の記事検索とアクセスログ分析にElasticsearchを活用しています。
電子版に登録された記事データは数百万件あり、アクセスは1秒あたり数百回、アクセスログは1日で約3億件というペースでユーザーに利用されています。検索機能と社内に適切なコンテンツを提供することが課題でしたが、Elasticsearchの導入により実現し、特殊なアプリケーションのバックエンドでも活用が進みました。これにより、膨大なデータを数週間保持した後、詳細なアクセスログ分析を実行できているのです。

まとめ

アクセスログ解析は、最適なWebサイト構築に欠かせないマーケティング技術です。日経新聞電子版では全文検索エンジンのElasticsearchを導入し、膨大な記事データの検索を高速化して、アクセスログ解析で適切なコンテンツ作りに役立てています。より有用性の高いサイトを目指すなら、導入を検討してはいかがでしょうか。