【SEO対策】ヒートマップ分析をし記事の遷移率を大幅に改善した話

「この記事の目的は？」

今後の記事展開について会議をしていると

上司から突然の質問。

2024年1月から2月期に向けての記事を昨年の夏ごろから練り秋の公開に向けてSEO対策チームで進めていました。会議でも話がでましたが、記事には色々な目的があります。

　・コンバージョン数を稼ぐ記事

　・アクセスを集める記事

　・ジャンル内での専門性を上げるための記事

などなど。

色々な目的がある中で、今回予定している記事は、

ミドルワードを狙い、詳細記事へ誘導するいわゆるハブとなる記事です。

この記事の判断基準は如何にコンバージョンさせる記事へ誘導させること。

予定通り秋ごろに公開して、12月から春ごろまでピークを迎えるワードなため、公開後、すぐにアクセスが集まり始めました。

僕が管理しているサイトは長年運営しているサイトのため、ドメインパワーが強く、公開後すぐに1ページ目に表示され、アクセスを集めることに成功しました。

今回は、ハブ記事ということで、以下の内容で分析をして

目標値の最大化を図りました。

・サーチコンソールから流入ワード分析

・Googleアナリティクスで行動経路分析

・ヒートマップからユーザーの動きを分析

それでは、実際に行った分析の手順を見ていきましょう。

●サーチコンソール分析

まずは、流入しているユーザーが想定しているターゲットなのかを分析します。

キーワードは、お見せすることはできませんが、

狙い通りのキーワードで上位を獲得しています。

第一関門は問題なしという結果になりました。

●Googleアナリティクスでユーザーの行動経路を分析

さて、次は流入していたユーザーが狙い通りの記事に遷移しているか

調査していきます。GoogleアナリティクスGA4では「探索」という項目から

経路分析ができます。

対象ページのURLを入れるだけで簡単に検索できるので

重宝している分析項目ですが、今回もURLを入れて調査した結果、

以下のようになりました。

遷移数が多い上位二つはカテゴリページとTOPページですので、

対象外となり、対象の関連記事は遷移率1％と

まったく誘導できていない状況でした(苦笑)

コンバージョン数も増えず(苦笑)。

やはり、想定していた経路とは異なっていることが

大きな原因で、改めて目的ページへの誘導が必要ということが分かりました。

この結果を踏まえ、次に、

「ターゲットのユーザーは、記事内でどういう動きをしているのか？」

という問題が起きてきます。

ここで必要となるのがヒートマップです。

●ヒートマップでユーザーの動きを分析

僕が普段使用しているのはミエルカというツールになります。

なぜ、ミエルカを使用しているのかというと、スクロール分析以外に、

クリックとよく見られている部分を可視化してくれる機能が付いているからです。

この3つを駆使することでユーザーの興味ポイントを

把握でき、記事構成をユーザーニーズに合わせることができます。

実際にヒートマップで分析すると、

大きな離脱もなく、中盤まで見られていました。

しかし、メインとなる部分(この段階では記事後半部分)までほぼ到達しておらず、全くと言っていいほど見られていませんでした。

左のヒートマップは熟読率(興味のある箇所、または文章が長いと読むのにも時間がかかるのでマップは赤くなる)

真ん中はスクロール率

右はクリックしている箇所

流入の39％しか到達しておらず、

更に、4秒以上読んでいるユーザーは1％台と

ほぼ、流し読みされていると分かりました。

最初にサーチコンソールで確認した、

流入ワードの視点でも考えると、知りたい内容に到達する前に

離脱をしてしまっている。完全なる不完全燃焼状態と推測できます。

そこで、流入ワードに合わせて、

記事の内容は変えず、流入ワードに関連する内容を

記事冒頭に移動してみました。

その後ヒートマップで計測してみると、

最初の構成と同じく、下層まで到達しているユーザーは少ないのですが、

流入ワードに合った部分が読まれるようになりました。

その結果、遷移してほしい記事にうまく誘導されるようになりました。

多い記事では5％の方が遷移している。

構成を変えただけで、かなり改善することができました。

この結果から、分析する上で必要となるのは、

　・記事の目的を明確にする

　・明確になった上で、必要なツールを駆使して調査する

ということが大事になります。

今回はハブ記事ということで、

記事の目的は詳細記事に如何に遷移をさせること。

スムーズに遷移させるために必要なツールとして、

　・サーチコンソールにて流入ワード分析

　・Googleアナリティクスの経路分析

　・ヒートマップによるユーザー行動把握

を駆使することで、

　・どんなユーザーがアクセスし

　・どのページに遷移しているのか。

　・記事内でどのような行動をしているのか。

が確認でき、遷移数を増やすために、

何を改善して数値を伸ばすのかが明確になります。

今回は、ユーザーニーズに適していない構成だったため、

初回はうまく遷移していませんでしたが、構成を変えることで

スムーズに遷移させることができました。

狙い通りになると、気持ちいいですね！