① Webサイト分析データ（例：Google Analytics 4）

目的：ユーザーがサイト内でどのように行動しているかを把握する。 主要指標：PV、UU（ユニークユーザー）、滞在時間、直帰率、コンバージョン率（CVR）、流入経路など。 分析視点例：「どのページからの離脱が多いか？」「どの流入経路からのユーザーがCVしやすいか？」

② SEO関連データ（例：Google Search Console）

目的：ユーザーが検索エンジン経由でどのようにコンテンツを見つけているか、検索エンジンからどう評価されているかを把握する。 主要指標：検索順位、表示回数、クリック率（CTR）、流入キーワード（検索クエリ）など。 分析視点例：「どのキーワードで流入が多いか？」「表示回数は多いのにクリック率が低いページはないか？」

③ ユーザー行動データ（例：Microsoft Clarity）

目的：ユーザーがページ上のどこに注目し、どこで興味を失っているかを視覚的に把握する。 主要指標：熟読エリア（ヒートマップ）、クリック箇所、離脱箇所、スクロール到達率など。 分析視点例：「CTAボタンはクリックされているか？」「重要な情報が読まれる前に離脱していないか？」

これらのデータをただ集めるだけでなく、コンテンツの目的に応じて「どの指標の変化が重要か」を意識し、傾向や課題点を見つけ出すことが重要です。

例えば、「滞在時間を延ばしたい」なら滞在時間や熟読エリア、「CVRを改善したい」ならCVRや離脱箇所、クリック箇所などに注目し日々モニタリングしていく必要があります。

データ分析から改善アクションへ繋げるプロセス

最適なデータを取得することができたら、実際に手を動かしてコンテンツを最適化するアクションへ落とし込む必要があるのですが、具体的な方法として業務改善のフレームワークとして使用されるPDCAを例にしながら解説いたします。

① Plan（計画）