SQuaRE には、
このドキュメントに、
ウェブサイトで,
その ウェブサイトの 目的を 説明している ランディングページは,一般に どのくらいの 比率か。
計算式に
X = A/B
A =ウェブサイトの目的を 説明している ランディングページの 数
B =ウェブサイトのランディングページの 数
指標と
結果を
シンプルに 考える
単純に
このブログの 目的を 説明している ランディングページの 数
ランディングしているのかどうか
計2ページです。
ウェブサイトの ランディングページの 数
現在の
目的説明率を 計算する
(2 / 542) * 100
0.36900369003690037
約0.37% です。
Google Analytics の ランディングページの データから 目的説明率を 計算する
Google Analytics は
この
Google Analytics の
必要な
計算の 流れ
以下の
1. 1月分の
2. 1.
の
3. 1.
の
4. 2.
と3.
の1.
の
from google2pandas import * view_id = '103185238' query = { 'reportRequests': [{ 'viewId' : view_id, 'dateRanges': [{ 'startDate' : '30daysAgo', 'endDate' : 'today'}], 'dimensions' : [ {'name' : 'ga:landingPagePath'} ], 'metrics' : [ {'expression' : 'ga:pageviews'} ], }] } conn = GoogleAnalyticsQueryV4(secrets='./ga_client.json') df = conn.execute_query(query) # 出力 df['pageviews'] = df['pageviews'].astype(int) df = df.sort_values(['pageviews'], ascending=False) # ページビューの合計を計算 sum_pageviews = df['pageviews'].sum() print(sum_pageviews) # Aboutページのみ抽出 about_pageviews = df[df['landingPagePath'].str.contains('/about')]['pageviews'].sum() print(about_pageviews) # Statisticsページのみ抽出 statistics_pageviews = df[df['landingPagePath'].str.contains('/statistics')]['pageviews'].sum() print(statistics_pageviews) # 目的説明率を計算 (about_pageviews + statistics_pageviews) / sum_pageviews * 100
25222 6 48 0.21409880263262232
約0.21% です。
目的説明率 を 計算し 考えたこと
目的説明率を
ブログや、
NEWSサイト等の 記事の ページに、 プロフィールや サイトの 説明の サマリの 記載が ある 場合が あるが、 その 場合の 目的説明率は 高くなる。
初回訪問の人には、 説明が あった ほうが 親切に 思いました。 初回訪問の
人には 記事上に サイトの 説明を 出すが、 2回目以降の 再訪ユーザには 出さない 制御を 入れる。
最初は表示していても いいですが、 認知された 後に 出しているのは うるさく 感じるかもしれません。 2回目の 訪問以降は 出さない。
何かのアクションを した ユーザには 出力しない。 等の 制御を しても いいかもしれません。 A/B テストの
対象に なる。
説明を表示した 方が パフォーマンスが いいのか、 非表示の ほうが いいのか A/Bテストで 確認しても いいかもしれないと 思いました。
フッター部にAboutページの リンクを つけるなどでも いいかもしれません。
以上です。
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