サードパーティーCookieの代替策「Unified ID 2.0」とは何？ The Trade Deskに聞いてみた
サードパーティーCookieの代替策「Unified ID 2.0」とは何？ The Trade Deskに聞いてみた
メディアサイトであれば、記事間の相性の良さを知ることで、ある記事を見ているユーザーに対して、別の記事をお薦めするといったことが有効だろう。 多少気の利いたサイトであれば、レコメンドツールなどを導入し、その記事を読んでいる人がどういう別の記事を読んでいるのかを自動的に集計して、「この記事を読んでいる他の人はこういう記事も読んでいます」というお薦めをするのはよくある。 レコメンドツールを導入していないサイト、またツールを導入するほどではないコンテンツ系サイトやブログなどでも、記事間や記事カテゴリ間での閲覧傾向をデータから集計してみることは簡単にできる。相性のよいカテゴリなどはおおむね想像できると思うので、集計して見る前に事前に予想を立てておこう。想定外に相性のよいカテゴリも見つかればめっけものだ。 閲覧傾向分析をするのであれば、「セッション」レベルではなく、「ユーザー」レベルが望ましい。なぜな
セミナー編成委員会としてアナリティクス アソシエーションの活動に携わっているのですが（それはこれからも続くのですが）、アナリティクス アソシエーションでの「執筆陣によるローテーションでのコラム執筆」を終えました。 振り返れば14年間も担当していました。執筆したコラムは165件。お読みいただきありがとうございました。 ということで「乾いたタオルを絞るように書いたコラムから選ぶ、15の文章」と題して、書いたコラムの中から印象に残っているものやメッセージとして変わらないものをピックアップしました。 新しいものから過去のものへと遡っていきます。 続きを読む → 5～6年前のこと。「降りたことのないような駅で降りて数時間そこで過ごし、また違う馴染みのない駅に移動してしばらく過ごす、を何回か繰り返す」という経験を定期的にやっていた。 年に3～4回ぐらいだろうか。仕事関係でやる必要があり、休みの日などを
この記事の内容はすべて筆者自身の見解であり（ありそうもないことだが、筆者が催眠状態にある場合を除く）、SEOmozの見解を反映しているとは限らない。 どのようなアクセス解析の指標（データ）をチェックするのがいいのだろうか？ 僕がこの記事で伝えたいのは、上記のような疑問に対する答えだ。 2011年5月に英国で開催されたSASconで、僕は分析から行動を把握するという話題について講演した。これは僕にとって特別に思い入れのあるテーマなので、ここにささやかな記事を投稿してSASconでの講演内容を発展させたいと考えた。 冒頭に示した疑問への答えは、簡単にいうと次の3つに大別できる。 行動につなげられる指標測定した結果について何も行動できないなら、測定することに何の意味がある？ 仕事を進めるうえで役に立つ指標データを使って内部の問題に対処していくことが必要不可欠だ。 その他のすべてまあ、これについて
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
アクセス解析を行うと、一般にはランキングデータが表示される。ページごとに、訪問者やページビューが多い順に並べられた表ということになる。まずは表1を見てほしい。これは典型的なアクセス解析結果の1つで、ページとそれぞれの訪問者数が表示されている（表1）。典型的なアクセス解析結果の一種として、このランキングデータを読み解いていこう。 多くの場合、企業人は「数が多いことが良いこと」と考えているため、こうした表を読み取るのが難しくなるのではないだろうか。たとえばこの表1を見ても、ランキングの上位には「当たり前じゃないか」という項目が並んでいる。 最も訪問者数の多いのは「トップページ」である。当たり前だ。次に多いのが「製品情報 トップ」で、トップページの3分の2にあたる人が訪れている。続いて出てくるのが主力製品である「製品A 扉」のページ。トップページや製品情報トップで中心的な扱いをされているし、他で
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