2007年 10月19日
Posted by 小杉 国太郎 クライアントサービス

Google Analytics では、レポートをCSV(カンマ区切り)形式で出力することが可能です。しかしながら、このファイルをダブルクリック操作などでそのまま開いた場合、現時点では日本語の文字や 記号が「文字化け」してしまいます。

この出力されたレポートをGoogle ドキュメント (旧名 Docs & Spreadsheet)や Microsoft Excel などの表計算ソフトに読み込むことで、この問題を回避することができますので、今回はその方法をご紹介したいと思います。


【Microsoft Excel 編】
エクスポートしたデータが文字化けした状態で表示されるのは、Google Analytics の CSV 形式レポートが、キャラクタセットとして「UTF-8」を使用していことに起因します。

ステップ - ...
2007年 10月19日
Posted by 小杉 国太郎 クライアントサービス

Google Analytics では、レポートをCSV(カンマ区切り)形式で出力することが可能です。しかしながら、このファイルをダブルクリック操作などでそのまま開いた場合、現時点では日本語の文字や 記号が「文字化け」してしまいます。

この出力されたレポートをGoogle ドキュメント (旧名 Docs & Spreadsheet)や Microsoft Excel などの表計算ソフトに読み込むことで、この問題を回避することができますので、今回はその方法をご紹介したいと思います。


【Microsoft Excel 編】
エクスポートしたデータが文字化けした状態で表示されるのは、Google Analytics の CSV 形式レポートが、キャラクタセットとして「UTF-8」を使用していことに起因します。

ステップ - 1
まず Excel で新規ブックを作成し、「データ」メニューから、「外部データの取り込み⇒データの取り込み」にてCSVファイルをインポートします。

※画面、ならびに操作は Excel 2003 のものです。Excel 2007 の場合、「データ」タブの左端「外部データの取り込み」グループにある「テキストファイル」をご利用ください。

[クリックすると画像が大きななります]











「データファイルの選択」画面で、出力したレポートのCSVファイルを指定します。「開く」をクリックするとウィザードの画面が表示されます。


ステップ - 2
起動したウィザードの最初の画面で「データの形式」が“カンマやタブなどの区切り文字によってフィールドごとに区切られたデータ”、「取り込み開始行」が “1”となっていること、また、「元のファイル」右側のメニューが“Unicode (UTF-8)”となっていることを確認します。それ以外の表示になっている場合は、手操作で選択します。














確認(指定)が完了したら「次へ」ボタンをクリックして、次の画面に進みます。


ステップ - 3
「区切り文字」は“カンマ”のみを選択し、あとのチェックを外します。














チェックが終わったら「完了」ボタンをクリックます。


ステップ - 4
「データの取り込み」画面で、まず下部にある「プロパティ」ボタンをクリックします。














ステップ - 5
表示された画面の、「データのレイアウト」欄にある“列の幅を調整する”のチェックを外します。




















「OK」をクリックし「データの取り込み」画面に戻ります。


ステップ - 6
“既存のワークシート”を選択します。その下の入力欄には、出力の開始位置となるセル(通常は「$A$1」)を指定します。「OK」ボタンをクリックするとデータの読み込みが完了します。読み込んだデータを任意の名前で保存します。
















【Google Docs & Spreadsheet 編】

あらかじめ、レポートのサイズや形式が、下記の条件を満たしていることを確認します。
http://documents.google.com/support/spreadsheets/bin/answer.py?answer=37603

ステップ - 1
http://docs.google.com にアクセスします。












Google アカウント(Google Analytics のアカウント)の ID、パスワードを入力し、「ログイン」ボタンをクリックします。Google ドキュメントの画面が表示されます。


ステップ - 2
「新規作成」から「スプレッドシート」を選びます。新しいウィンドウが開き、新規スプレッドシートが表示されます。
















ステップ - 3
「ファイル」から「インポート」を選択します。ファイルの選択画面が表示されます。


















ステップ - 4
「参照」ボタンをクリックして CSV レポートファイルを選んだら、「開く」をクリックします。しばらく待つと、「ファイルをインポートしました。」というメッセージとともに「開く」というリ ンクが表示されます。この「開く」というリンクをクリックするとインポート処理は完了です。























ステップ - 5
スプレッドシートの操作画面に戻ったら、「ファイル」から「保存」を選択し、任意の名前で保存します。

表計算ソフトでレポートを保存することで、データ活用の幅をさらに広げていただければ幸いです。どうぞお役立てください。

2007年10月11日
Posted by 江 建 クライアントサービス

キーワード広告を運用するうえで、CPA*を最適化の指標と考えますが、CPAはクリック単価とコンバージョン率で決まるので、CPAを下げるためには、クリック単価を下げ、コンバージョン率を上げる必要があります。

[クリックすると画像が大きくなります]










キーワード広告を成功に導くためには、ウェブサイトの改善におけるコンバージョン率の向上が、キーワード広告の運用と同じくらい重要となります。

というのも、キーワードの発掘、広告原稿の修正、掲載順位の調整、リンク先URLの変更などのオプティマイゼーションだけでは、コンバージョン率の向上には限界があるからです。

ある予算の中で、非常に効率的に集客できたとしても、広告をクリックしたユーザーが最初に目にするページ、サイト内のナビゲーション、ショッピングカートや入力フォームのユーザビリティに問題があれば、訪問者はそのウェブサイトから離脱し、顧客となり得たかもしれない訪問者を逃してしまいます。

Google Analyticsを用いると、ユーザーのコンバージョンプロセスにおけるボトルネックを特定できるので、ウェブサイトの改善に役立てることができます。

改善までのステップを大きく分けると、

1)データの計測
2)分析
3)改善案の検討
4)実施

となり、上記のステップを繰り返し行うことが重要です。

そして、キーワード広告における真の意味での最適化とは、下図のとおり、AdWords広告の日々の入札管理に加え、Google Analyticsやウェブサイトオプティマイザーなど、Google が提供するウェブサイト改善のプロダクトをフル活用することが必要だと考えます。

















Google Analyticsのユーザーの皆様からは、Google Analyticsを導入したが、どのようにデータを分析しそれを改善のために活用したらよいか分からない、というご意見をよくお寄せ頂きます。

分析作業には、キャンペーン分析、コンテンツやナビゲーション分析、ショッピングカート内の分析などがあります。

直帰率の改善が、オンラインマーケティング担当者の課題であるケースが多いことから、「直帰率の改善」をテーマに、キャンペーンの分析とクリエイティブテストについて(上図の赤色の背景の箇所)、当ブログで何回かに分けてご説明したいと思いますので、今後の「キーワード広告の最適化」シリーズをお楽しみに。


*CPA:Cost Per Acquisition の略。商品購入やユーザー登録など、広告主が設定した成功イベントを1件獲得するためにかかるコスト。顧客獲得単価 ...
2007年10月11日
Posted by 江 建 クライアントサービス

キーワード広告を運用するうえで、CPA*を最適化の指標と考えますが、CPAはクリック単価とコンバージョン率で決まるので、CPAを下げるためには、クリック単価を下げ、コンバージョン率を上げる必要があります。

[クリックすると画像が大きくなります]










キーワード広告を成功に導くためには、ウェブサイトの改善におけるコンバージョン率の向上が、キーワード広告の運用と同じくらい重要となります。

というのも、キーワードの発掘、広告原稿の修正、掲載順位の調整、リンク先URLの変更などのオプティマイゼーションだけでは、コンバージョン率の向上には限界があるからです。

ある予算の中で、非常に効率的に集客できたとしても、広告をクリックしたユーザーが最初に目にするページ、サイト内のナビゲーション、ショッピングカートや入力フォームのユーザビリティに問題があれば、訪問者はそのウェブサイトから離脱し、顧客となり得たかもしれない訪問者を逃してしまいます。

Google Analyticsを用いると、ユーザーのコンバージョンプロセスにおけるボトルネックを特定できるので、ウェブサイトの改善に役立てることができます。

改善までのステップを大きく分けると、

1)データの計測
2)分析
3)改善案の検討
4)実施

となり、上記のステップを繰り返し行うことが重要です。

そして、キーワード広告における真の意味での最適化とは、下図のとおり、AdWords広告の日々の入札管理に加え、Google Analyticsやウェブサイトオプティマイザーなど、Google が提供するウェブサイト改善のプロダクトをフル活用することが必要だと考えます。

















Google Analyticsのユーザーの皆様からは、Google Analyticsを導入したが、どのようにデータを分析しそれを改善のために活用したらよいか分からない、というご意見をよくお寄せ頂きます。

分析作業には、キャンペーン分析、コンテンツやナビゲーション分析、ショッピングカート内の分析などがあります。

直帰率の改善が、オンラインマーケティング担当者の課題であるケースが多いことから、「直帰率の改善」をテーマに、キャンペーンの分析とクリエイティブテストについて(上図の赤色の背景の箇所)、当ブログで何回かに分けてご説明したいと思いますので、今後の「キーワード広告の最適化」シリーズをお楽しみに。


*CPA:Cost Per Acquisition の略。商品購入やユーザー登録など、広告主が設定した成功イベントを1件獲得するためにかかるコスト。顧客獲得単価。

*CR:Conversion Rateの略。アクセス数に対して、商品購入、会員登録、資料請求など実利を伴うアクションを起こした人の割合。