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Google Analyticsで自分のブログを分析してみた

今回はGoogle Analyticsで自分のブログを分析してみました。Google Analyticsの使い方を知ると業務に役立ちそうと思ったため練習がてら閲覧者数を増やす方法を検討するために分析を行ってみます。

※このブログの内容は個人の意見・見解となります。また、記事の内容の正確性については保証いたしません。本ブログの目的は分析結果をアウトプットしていくことによる自身のデータ分析力向上を主としています。誤りや違うアプローチの方が良いという事も多分にあると思います。後学のため、「もっとこうしたらいい」や誤りを見つけた場合はコメント欄などでお知らせいただけると有難いです。

○目的
　閲覧者数を増やすための方針を決める
○ゴール
　閲覧者数を増やすための方針がわかる
○仮説
　・投稿頻度
　・流入経路を増やす
　・コンテンツの内容

ユーザーの閲覧数推移を見ると1月15日、22日近辺などある程度周期的に上がっている。上がっている日は記事を投稿した日付の周辺であり、記事を投稿しSlack,SNSで発信することが閲覧数を上げることに必要となる。
新規のユーザーをみるとOrganic Searchの方がDirectより多い。検索により入ってくれる人がDirectより多い、セッションでは同数というのは自身のイメージと異なり意外な結果に思える。どんな検索でヒットするんだろうか？
過去28日以内の検索でのヒットでは「nlplot」や「vertex ai 使ってみた」によって検索されているみたいだ。平均掲載順位も10~20位であり意外と高く思える。nlplotやdowhyなどは結構マイナーであり記事が少ないため比較的上の方に出ていると考えられる。
ユーザー維持率を見てみると1週目には1.6%とほとんどいないことがわかる。
1回見てもらうことが出来ても継続的に見てもらうことが出来ていない。自分に置き換えると技術ブログは記事を自身の気になった内容や知りたい内容を検索して見ることが多く、特定の人が記載しているという理由で継続して見ることはない。
kaggleのリクルート主催レストランのデータを用いた来店人数予測記事は他の記事よりコンスタンスに見られている。特に3月に入ってからも結構見られている。
一方でAmazonのレコメンド記事は投稿日に大きく跳ねているがその後はほとんど見られていない。
kaggle リクルートに辿り着いた人のページ内の遷移を見るとほとんどは直接記事を見ていることが示唆される。その他はcovid19の記事から遷移していたり統計的仮説検定の記事から遷移してくれている人も2人だけいる。

○まとめ
　閲覧者を増やすための方策として考えられるのは下記の3点である。
・コンスタンスに記事を投稿し発信していく
・リピートしてもらえるようにコンテンツの内容をブラッシュアップする
・マイナーな記事やkaggleの記事を作成する
根拠として、閲覧者数は記事を投稿した日の周辺に伸びている。リピートが少くあまり閲覧した人を満足させることが出来ていないと考えられる。nplotやkaggleなどは検索からの直入を増やすことができる。

○最後に

このような形で分析した結果や試してみたことを週に1回（目標）ペースで掲載しています。データ分析のキャリアを歩み始めたのですが、データの解釈、分析力が低いと感じ今回、このような形でアウトプットをしていくことにしたため、ぜひ、アドバイスやご指摘をいただけると幸いです。

By ykr