コンテンツマーケティングの分析のための評価視点とGA4の計測整備

Webサイトを一つの軸としてコンテンツマーケティングを展開しているのであれば、アクセス解析でも適切な効果測定や評価を行えるような計測をしておくべきです。Googleアナリティクスの今後のスタンダードであるGA4では、新たな指標「平均エンゲージメント時間」の登場もあり、コンテンツマーケティングとの親和性は高くなった印象です。

とはいえ、コンテンツマーケティングの評価や分析は表層的なものになりがちです。一定の工数がかかる割には明確な課題発見がむずかしいなどの声を耳にします。Webサイト全体もしくは個別の記事単位で、ページビューや検索流入のトラフィックの評価、検索エンジンでの順位といったSEOの評価などにとどまり、それ以外の具体的な打ち手につながる手掛かりを見つけられていない点に課題があります。

この記事では、できるだけ低負荷にWebサイトでのコンテンツマーケティングの分析や現状把握ができるように、評価視点やKPI設計からGA4の計測基盤の整備までを解説していきます。

Webサイトのコンテンツマーケティングの評価視点とKPI設計

コンテンツマーケティングは、ある程度の長さのカスタマージャーニーを前提として設計されます。ユーザー接点における認知、集客、そこからコンバージョンを経て顧客化に至るまで、道のりは長くなりがちです。

一方でWebサイトのアクセス解析では、カスタマージャーニーが長くなるほど効果測定や評価は難しくなります。そのような難しさがある中で、なんとかコンテンツマーケティングの分析が「現実的なやり方で」「低負荷にできるように」ならないか、を考えていきます。

ここではマーケティングファネルに沿って、各コンテンツが「どのようなフェーズのユーザー向けか」「どのようなアクションを期待しているか」を整理し、それに応じた評価設計をどのようにしていくかをまとめてみました。

上図は、Webサイトのコンテンツマーケティングの評価視点とKPI設計の概略を表したものです。

コンバージョンや顧客化に至るまでのマーケティングファネルを意識しながら、トップオブファネル （ToFu）やミドルファネル（MoFu）、ボトムオブファネル（BoFu）のそれぞれにおける各コンテンツの評価視点とKPI設計案を割り当てています。

マーケティングファネル (ToFu/MoFu/BoFu)

マーケティングファネルにはさまざまなものがありますが、ここでは「ToFu / MoFu / BoFu」のモデルを採用しています。ユーザーがコンバージョンに至るまでの段階やステータスの変化をシンプルに分類したファネルです。

評価視点とKPI設計

次に、マーケティングファネルの「ToFu / MoFu / BoFu」のそれぞれの段階でどのような評価視点を重視してKPI設計を行うかを見ていきます。

軸を4つ挙げました。ToFuでは「集客力の評価」、MoFuでは「メディアのリテンション評価」、BoFuでは「コンバージョンの評価」、そしてすべての段階で必要となる「記事のエンゲージメント評価」です。

「集客力の評価」では、検索エンジン経由やソーシャルメディア経由などさまざまなチャネルからの集客が対象です。ユーザー意思による流入といったコントロールの難しいトラフィックが多いですが、自社が発信するさまざまなチャネルやPR、広告といったコントロールできる集客も含みます。

「メディアのリテンション評価」では、再訪問の状況やアクティブユーザー化しているかどうかの評価を行います。Cookieやログインなどを軸として通算何回目のリピート訪問か、どのぐらいの頻度での訪問かなどを把握します。ここではメールやソーシャルメディアなどによる緩やかな関係性でのトラフィックが存在感を増してきます。

「コンバージョンの評価」では、コンテンツ（ページ）閲覧後のユーザー行動で期待するコンバージョンに至ったのかどうかを把握します。閲覧直後にコンバージョンに至ることがまれであれば（コンテンツマーケティングの多くはそうだと思いますが）、後日の行動、カスタマージャーニーの中で閲覧経験がコンバージョンにどれだけつながったかを評価します。

すべての段階で必要となる「記事のエンゲージメント評価」では、読了と直後に期待するアクションの状況を評価します。

コンテンツ分類と評価指標

もし可能であれば、Webサイトのコンテンツを分類しておくと分析の解像度のバリエーションを増やすことができます。「可能であれば」と書きましたが、これを行うことでこれまで「Webサイト全体」「記事単位」だった粒度に「コンテンツ分類単位」の層を追加できます。分析や現状把握におけるインパクトは大きい取り組みです。

分類の例を挙げてみます。

Hero/Hub/Helpのコンテンツ分類と評価指標

「Hero / Hub / Help」という考え方があります。グーグルが2014年に動画マーケティングにおける顧客アプローチの考え方として発表しました。コンテンツのバランスを「Hero / Hub / Help」の軸で戦略立てて取り組みなさい、というものです。「3H戦略」「HHH戦略」とも呼ばれているようですが、動画マーケティングにとどまらずコンテンツマーケティング全般に適用できる考え方です。

各コンテンツ分類に対する評価指標を併記すると、以下のような内容になります。

このコンテンツ分類をファネルの図に盛り込むと、このようになります。

「Hero / Hub / Help」のコンテンツ分類と評価指標については別の記事にまとめています。そちらも参照してください。

自社Webサイトに適した分類でも可

「Hero / Hub / Help」の分類がもし自社Webサイトにマッチしなければ、自分たちに合った分類でも構いません。コンテンツのテーマ別でも良いと思います。

コンテンツの分類に「どのようなユーザー向けか」「どのようなアクションを期待しているか」の視点を含んでいると、評価指標が生きてきます。むしろこの視点で各分類に差がなければうまく機能しないかもしれません。

コンテンツ量の大小も記事のエンゲージメントに影響する

「コンテンツのボリューム、サイズ、長さ」も、「読了」や「ページ内アクション」といったエンゲージメントに影響します。コンテンツが長ければCTA領域への到達やその反応は減少しやすく、一方でページ滞在時間は長くなりやすいです。記事のエンゲージメント評価の際にコンテンツ量の大小を確認できるようにしておくとベターです。

ダッシュボードや分析レポートの例

普段の運用の中でコンテンツマーケティングの取り組みを評価するのであれば、負荷の低い形で現状把握ができるとよいです。Looker StudioやGA4の探索の定型レポートを準備し、現状把握の体制を整えておきましょう。

ここではダッシュボードやレポートのサンプルを紹介します。

コンテンツのパフォーマンスを把握する

まずはコンテンツのパフォーマンスを評価するレポートが必要です。コンテンツ分類や記事の「エンゲージメント評価」、「集客力の評価」をここで行います。

オーディエンスの質を評価する

コンテンツを閲覧したユーザーがどのようなユーザーだったのか、その後に再訪問したのか、コンバージョンに至ったのかどうかといった「オーディエンスの質」を評価するレポートも必要です。

分析軸と指標および必要なGA4の実装設定

ここからは、評価視点ごとに主要な分析軸と指標、必要なGA4の実装設定内容を挙げていきます。上記のLooker StudioやGA4の探索の定型レポートを作成するには、GA4の適切な実装設定を済ませておく必要があります。

コンテンツ分類

「Hero / Hub / Help」などのコンテンツ分類を行っておけば分析や現状把握におけるインパクトが大きい、という話をしました。まずはこの記事ごとのコンテンツ分類をGoogleアナリティクスで計測できれば、分析や現状把握がスムーズになります。

コンテンツ分類をGoogleアナリティクスに計測させるには、カスタマイズの実装と設定が必要になります。各記事のページに、dataLayer変数で以下のような記事の付帯情報を出力します。

<script>
window.dataLayer = window.dataLayer || [];
dataLayer.push({
	'author': 'いちしま 泰樹',
	'datePublished': '2022-08-01',
	'articleCategory': 'マーケティング',
	'articleType': 'help-content',
	'characterCount': '2567',
	'advertiser': 'NA'
});
</script>

各記事で出力するdataLayerの例です。「articleType」で「Hero / Hub / Help」のコンテンツ分類を出力しています。他に「著者」「記事公開日」「記事カテゴリー」「文字数」「広告記事のスポンサー」なども出力しています。「コンテンツ量の大小」も記事のエンゲージメントに影響しますので、文字数を出力して後から処理できる状態にしておくと重宝します。

この実装には、多くの場合CMSなどのコンテンツプラットフォーム側で記事項目の追加が必要になります。特に「Hero / Hub / Help」といった独自の記事種別を出力するには、各記事で該当する入力項目が設けられている必要があります。現実的に実現可能なのであれば取り組んでいきましょう。

各ページでdataLayerの記述を出力した後（例：articleType）、Googleタグマネージャでもそれを受け取る変数を登録しておきます。その変数をイベント発生時にイベントパラメータで計測し（例：article_typeとその値）、GA4側で利用できるようにカスタムディメンションとして登録します（例：article_type）。

これでコンテンツ分類をGA4のディメンションとして扱えるようになります。記事のエンゲージメント評価やコンバージョンの評価の分析軸として使用します。

記事のエンゲージメント評価

記事のエンゲージメント評価では、「読了に関する評価」と「読了直後の期待アクションに関する評価」の2つに大きく分かれます。

読了に関する評価

「読了に関する評価」では、GA4では「コンテンツの末尾に到達したか」と「コンテンツにどれだけ滞在したか」の視点が取り組みやすいです。いずれも分析軸はコンテンツ分類とページです。

コンテンツ末尾への到達は、GA4のカスタマイズの実装設定が必要です。コンテンツ本文の末尾にある要素までスクロールが到達したときにイベントを発生させ、それを指標化するというものです。

コンテンツ本文の末尾には、一般的に「関連記事」「お問い合わせなどのCTA要素」「ソーシャルメディアのシェアボタン」といった要素が設置されています。それらの要素がブラウザー画面に表示された際、Googleタグマネージャの「要素の表示」トリガーを発動させて「コンテンツ末尾に到達」したことを示すGA4のイベントを発生させます（例：article_completion）。イベント発生の際に新たなイベントパラメータで数値「1」を取得しておき（例：article_completion_count）、カスタム指標を作成して指標化します（例：Article completion）。

これでコンテンツ末尾到達数を指標として扱えるようになります。把握したいのは「どれだけの割合でコンテンツの末尾に到達したのか」ですので、Looker Studioではフィールドの追加で指標「コンテンツ末尾到達率 (Article completion rate)」としてパーセントで把握できるようにしておきます。

「コンテンツにどれだけ滞在したか」は、GA4の標準の指標「平均エンゲージメント時間」を使用します。「平均エンゲージメント時間」は従来のGoogleアナリティクスの「平均ページ滞在時間」とは異なり、「ブラウザー上でフォーカス状態にあった時間の平均値」です。ユーザーの利用実態により即した指標のため、「ユーザーが実際にページを利用、閲覧していた時間」として妥当な評価を行えます。

主な分析軸

• コンテンツ分類
• ページ

主な指標

• コンテンツ末尾到達率
• 平均エンゲージメント時間

「コンテンツ末尾到達率」の実装設定レシピ

• GTMの「要素の表示」トリガーを使い、コンテンツ末尾の要素表示でGA4のイベントを発生
• 該当イベント発生時に独自イベントパラメータで数値「1」を取得し、コンテンツ末尾到達数をカスタム指標化
• Looker Studioで「コンテンツ末尾到達率」の指標を作成

読了直後の期待アクションに関する評価

「読了直後の期待アクションに関する評価」では、ユーザーに読了後のアクションとして期待している行動の状況を評価します。

Webサイトや記事によってまちまちかと思いますが、よく準備される要素は以下でしょうか。前述のコンテンツ末尾到達で使用した要素が少なくとも含まれるはずです。

• 関連記事
• お問い合わせなどのCTA要素
• ソーシャルメディアのシェアボタン
• 参考になったボタン

これらの読了直後の期待アクションとして準備した要素のクリック時に固有のイベントを発生させ、それらを指標化します。

GA4のカスタマイズの実装設定としては難しいものではなく、一般的なイベント発火＋α程度です。要素のクリック時にGA4のイベントを発生させ（例：cta_click）、イベント発生の際に新たなイベントパラメータで数値「1」を取得しておき（例：cta_click_count）、カスタム指標を作成して指標化します（例：CTA Clicks）。

これで、読了後アクション数を指標として扱えるようになります。把握したいのは「どれだけの割合で読了後にクリックしたか」ですので、コンテンツ末尾到達と同様にLooker Studioでは指標「～率」を準備します。

主な分析軸

• コンテンツ分類
• ページ

主な指標

• 関連記事クリック率
• CTAクリック率
• シェアボタンクリック率
• 参考になったボタンクリック率

「読了後アクション率」の実装設定レシピ

• 読了直後の期待アクション要素のクリックでGA4のイベントを発生
• 該当イベント発生時に独自イベントパラメータで数値「1」を取得し、読了後アクション数をカスタム指標化
• Looker Studioで各「読了後アクション率」の指標を作成

集客力の評価

集客力の評価は、そのコンテンツがどういったチャネルからどれだけの集客力を持っているかを測るものです。多くの人がその重要性を理解しており、比較的取り組まれている内容です。わざわざ解説する必要もないでしょう。

主な分析軸

• チャネル
• 参照元

主な指標

• ユーザー数
• セッション数

検索エンジン経由やソーシャルメディア経由などが注目されがちですが、自社がコントロールするPRや広告、メールマガジンといったチャネルなど、あらゆる集客を含みます。

メディアのリテンションの評価

オーディエンスで各コンテンツ分類の閲覧ユーザーを束ねる

メディアのリテンションの評価は、ユーザーがWebサイトにどれだけリピート訪問し定着しているかを見るもので、オーディエンスとしての評価とも言えます。

コンテンツを閲覧したユーザーがどういったユーザーだったのか、その後に再訪問したのか、コンバージョンに至ったのかといった「オーディエンスの評価」をするために、GA4でオーディエンスをいくつか定義します。この際に用いるのが、上記で登場した「コンテンツの分類」です。

「Hero / Hub / Help」でコンテンツを分類したのであれば、「（それぞれの）コンテンツを閲覧したユーザー」のオーディエンスを作成します。

「Hero / Hub / Help」の各コンテンツを閲覧したユーザーを束ねることができました。これでオーディエンスごとに再訪問の状況やコンバージョンの状況を把握しやすくなります。

• Heroコンテンツ閲覧ユーザー
• Hubコンテンツ閲覧ユーザー
• Helpコンテンツ閲覧ユーザー

GA4の探索レポートやLooker Studioを使えば、オーディエンスの行動とコンバージョンの状況を把握しやすくなります。

主な分析軸

• オーディエンス（コンテンツ分類別閲覧など）

主な指標

• アクティブユーザー
• 新規ユーザー
• エンゲージメント率
• エンゲージのあったセッション数（1ユーザーあたり）
• 平均エンゲージメント時間
• CV数、CVR

「オーディエンス」の設定レシピ

• GA4で各コンテンツ分類の閲覧ユーザーをオーディエンスとして設定

「新規/初期/安定/常連」の分類

「そのセッションはユーザーの通算何回目のセッションだったか」を軸にユーザーをいくつかに分類すると、どのようなレベルのリピーターがそのコンテンツを利用したかを把握できます（これはあくまで「セッションの分類」であることにご注意ください）。

例えば、Hubコンテンツは既に何かしらの関係性のあるユーザーをメインターゲットに想定したコンテンツなので、意図したアプローチに対して結果はどうだったのかといった把握ができます。

「そのセッションはユーザーの通算何回目のセッションだったか」を把握するには、GA4のイベント session_start で自動生成されるイベントパラメータ「ga_session_number」を利用します。「ga_session_number」はセッション番号のことで、該当のセッションがユーザーにとって通算何回目のセッションだったかがわかります²。

残念ながらこの「ga_session_number」は、執筆時点でGA4の標準のディメンションとして準備されていません。そこで、まずは事前にカスタムディメンションとして設定して利用できるようにしておきます。

この「通算何回目のセッションだったか」を示す「ga_session_number」をもとに、セッションを分類します。どのような分類にするかはWebサイトのユーザーの利用状況に合わせて自由でよいと思いますが、いったん「新規 / 初期 / 安定 / 常連」の分類を挙げます。

• 新規：通算1回目
• 初期：通算2～3回目
• 安定：通算4～10回目
• 常連：通算11回目以上

「新規」は最初のセッションですので「新規ユーザー (New Visitor)」です。一方「リピーター (Returning Visitor)」を複数に分割したものが「初期」「安定」「常連」で、通算セッション回数で分けています。経験則ではセッション数の多い順に「新規 ＞ 初期 ＞ 安定 ＞ 常連」となるWebサイトが多いですが、通算セッション回数の定義を調整したり、新たな分類を設けたりしてもよいと思います。

この「新規/初期/安定/常連」の分類をLooker Studioで行います。データソースの編集から「フィールドを追加」をクリックし、ディメンション ga_session_number とCASE関数を使った計算式で「新規 / 初期 / 安定 / 常連」を定義します。

これで通算セッション回数を元にした「新規 / 初期 / 安定 / 常連」の分析軸をLooker Studioで利用できるようになりました。グラフや表などで使用し、Webサイト全体やコンテンツ分類、ページ単位での閲覧状況といった「メディアのリテンションの評価」を把握できます。

主な分析軸

• コンテンツ分類
• ページ

掛け合わせる分析軸（どのようなユーザーか）

• デバイス
• 新規/初期/安定/常連
• 会員/ゲスト
• ログイン/非ログイン、など

「新規/初期/安定/常連」の設定レシピ

• GA4にて「ga_session_number」をカスタムディメンションに設定
• Looker Studioにて「ga_session_number」をもとに「新規/初期/安定/常連」の分類のディメンションをフィールド追加で設定

オーディエンスによる「新規/初期/安定/常連」の網羅的分類はおすすめしない

ここで少し注意です。GA4のオーディエンス機能でも、同じ発想で「新規 / 初期 / 安定 / 常連」のそれぞれのオーディエンスを作成することは設定上は一応可能です。しかし「ga_session_number」はセッション軸のイベント session_start に関連付いたパラメータです。オーディエンスがユーザー単位であることを考えると整合性が怪しくなります。

もし仮にオーディエンスでそれぞれ設定した場合は「通算セッション回数がn回だったときのユーザーのリスト」となります。すると、例えばユーザーAは「新規」にも「初期」にも「安定」「常連」にもすべて重複してオーディエンスに含まれる可能性があります。加えてオーディエンスの設定項目「有効期間」を「上限に設定する」とした場合、あらゆるユーザーは「新規/初期/安定/常連」のすべてにリストアップかつ蓄積され、「新規」から「初期」に転換しても「新規」から除外されずリストに残るため、ユーザー軸で分類する意味がなくなります。これらの理由からおすすめしません。

ただし、「常連」の「通算11回目以上」のように「通算セッション回数が通算n回目以上のオーディエンスのみ」を作成することはとても有意義な設定です。定義として通算セッション回数に上限がなく、リストアップかつ蓄積されても支障がないためです。

以上、メディアのリテンションの評価の内容でした。

コンバージョンの評価

コンバージョンの評価は、ユーザーがコンテンツを閲覧した後にコンバージョンに至ったのかどうかを測るものです。必ずしも閲覧直後にコンバージョンに至るわけではなく、再訪問などのカスタマージャーニーを経てコンテンツの閲覧経験がコンバージョンに寄与したかどうかを評価します。

イベントを元にコンバージョンを設定

そのためには当然、コンバージョンの設定が必要です。「お問い合わせ」「資料請求」「セミナー申し込み」「商品の購入」といった、ユーザーのステータスが変わったタイミング（新たなステータスに転換したタイミング）を指定します。「ニュースレター登録、メールマガジン購読」もよいでしょう。

一方で「シェアボタンクリック」「参考になったボタンクリック」といった「読了直後に期待するアクション」をコンバージョンに指定するのは避けた方がよいケースが多いです。企業の視点としてのユーザーのステータスが大きく変化したわけではなく、「記事への反応、エンゲージメントの一つ」だからです。それらは前述の「記事のエンゲージメント評価」として扱うのがよいでしょう。ただしWebサイトに「お問い合わせ」「資料請求」のような明確なコンバージョンらしい地点がない場合、「シェアボタンクリック」「参考になったボタンクリック」などをコンバージョンとして指定するのは構いません。

GA4の実装設定としてはこれも難しいものではありません。コンバージョンとして扱いたい内容をイベントで発生させ、コンバージョンに指定するだけです。

これで、対象のイベントをコンバージョンとして扱えるようになります。メディアとしてのコンバージョンを設けたら、さまざまな分析軸で分析や状況把握を行えます。

主な分析軸

• オーディエンス（コンテンツ分類別閲覧など）
• ファネル

「コンバージョン」の設定レシピ

• コンバージョンの地点やタイミングでGA4のイベントを発生させ、コンバージョンとして指定

複数の行動条件を満たした場合をコンバージョンとして扱えるオーディエンストリガー

このような「単一のイベントをコンバージョンとして設定する」以外に、「複数のイベントや行動条件を満たした際にコンバージョンとして設定する」という別の方法もあります。GA4のオーディエンストリガーの機能を使えば、オーディエンスとしてユーザーリストに追加された際にイベントを発生させ、そのイベントをコンバージョンとして指定できます。

例として、以下のような複数のイベントや行動条件を満たした場合が挙げられます。

• 通算セッション回数が11回に達して「常連」のユーザーになったとき
• 7日間でセッション回数が4回に達したとき
• Heroコンテンツの「読了」後のサイト内回遊で、Hubコンテンツを「読了」したとき

GA4のオーディエンスの設定画面にて特定の条件の指定を行い、「オーディエンストリガー」の新規作成からオーディエンストリガーイベントを作成、そしてこのイベントをコンバージョンとして設定します。

オーディエンストリガーイベントによるコンバージョンも通常のコンバージョンとして扱えます。

まとめ

整理します。

上記の設定で準備した各レポートにて、コンテンツマーケティングの取り組みを俯瞰と掘り下げを繰り返しながら評価していきます。分析軸の鍵となるのはコンテンツ分類です。集客力やエンゲージメントもまずはコンテンツ分類単位で把握し、メディアのリテンションやコンバージョンも各コンテンツ分類の閲覧ユーザー軸で見ていきます。

そうやって取り組みの状況が把握できるようになり、従来のような「先日公開した記事は思ったよりページビューが伸びなかった（今後に向けたアクションを見つけられない）」という漠然な評価に終わらず、コンテンツ分類に適した評価に加えて課題やアクションが具体的になってきます。

• Aのコンテンツ分類の集客が極端に少なく、○○の顧客層へのアプローチが足りていない
• Bのコンテンツ分類は記事へのエンゲージメントが小さく、コンバージョンの状況も悪い。内容がミスマッチか掘り下げが足りない可能性
• Cのコンテンツはリテンションとして機能しているが、記事の件数もトラフィックもまだ小規模にとどまっている

忘れずにいたいのは、コンテンツ分類ごとにどういった評価指標が適切なのか、「集客力の評価」「メディアのリテンション評価」「コンバージョンの評価」「記事のエンゲージメント評価」の切り口を意識して分析することです。

事前の準備や段取りは大変かもしれません。しかもこの大変さを乗り越えたとしても、コンテンツを生み出すことの方が圧倒的に重要な仕事であることに変わりありません。それだけに、分析や状況把握は負荷の低い運用で取り組めるようにし、有機的に機能させたいところです。ぜひ今後の取り組みの参考にしてください。

株式会社真摯は、GA4の導入設定やコンテンツマーケティングを支援しています。

脚注

1. Think with GoogleのTwitter投稿 ↩︎
2. [GA4] セッションについて – アナリティクス ヘルプ ↩︎