Webサイト分析の正しい手順：KPI設定からツール活用・AI時代の戦略まで

Webサイトの成果を最大化するためには、サイト分析が不可欠です。しかし、「どこから手を付ければいいかわからない」「ツールを導入したものの、データを活かしきれていない」という悩みを抱える企業担当者も少なくありません。

KPI設定から定量分析・定性分析の手法、GA4や競合分析ツールの具体的な活用方法、さらにはAIエージェント時代に企業が持つべきデータ戦略まで、プロが実践するサイト分析のすべてを網羅します。

この記事を読み終えることで、あなたもデータに基づいた的確なサイト改善施策を立案できるようになるでしょう。

サイト分析の基本：目的と成果を出すための手順

Webサイト分析の最も重要な目的は、売上や集客といったゴール達成に向けた「サイト改善の実現」です。データを眺めるだけでは意味がなく、改善に繋げる行動が不可欠です。

成果を出すためには、まず最終的なゴールを明確にし、そこから逆算してKPI（重要業績評価指標）を設定することが重要です。この手順を踏むことで、分析の焦点が定まり、PDCAサイクルを効率的に回せるようになります。

ゴール達成に不可欠な「KPI」の設定方法

KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）とは、最終目標であるKGI（Key Goal Indicator：重要目標達成指標）を達成するまでのプロセスを測る中間指標です。

KPIは、KGIを達成するために「いつまでに」「何を」「どれくらい」達成すべきかを具体的に数値化します。これにより、現状と目標とのギャップが明確になり、分析すべき点が絞られます。

KPIの指標例	測定対象	サイト改善に活かせる情報
コンバージョン率（CVR）	訪問者のうち購入や問い合わせに至った割合	ページや導線の評価、改善優先順位
セッション数	サイトへの訪問回数	集客施策の成果、流入キーワードの有効性
ランディングページ（LP）の離脱率	訪問者がそのページでサイト閲覧を終えた割合	ページのコンテンツ、UI/UXの評価
チャネルごとの貢献度	検索、広告、SNSなど流入経路別の成果	適切な予算配分や施策の評価

データ分析の2つの柱：定量分析と定性分析

Webサイト分析には、大きく分けて「定量分析」と「定性分析」の2つの柱があります。両者を組み合わせることで、サイト改善に必要な多角的な視点が得られます。

分析の種類	特徴	得られる成果	得意な分析分野
定量分析	数値データ（客観的な事実）に基づき分析	「何が」起きているか、現状把握	アクセス数、CVR、離脱率などの傾向把握
定性分析	質的データ（ユーザーの心理や理由）に基づき分析	「なぜ」それが起きているのか、深層理解	ユーザー属性、検索意図、満足度などの理由深掘り

定量分析：客観的な事実の把握（数値データ）

定量分析は、アクセス数やセッション数といった数値データを用いて、客観的な事実を把握する手法です。

分析で扱う指標の例として、アクセス数（PV数）、セッション数、ユーザー属性（新規/リピーター、デバイスなど）、ランディングページ（LP）の直帰率、コンバージョン率（CVR）などが挙げられます。

Googleアナリティクス（GA4）などのツールを使うことで、膨大なデータ収集と分析が可能です。客観的な数値を見ることで、サイトのどこにボトルネックがあるかを素早く特定できます。

定性分析：ユーザーの真の課題とニーズを深掘り

定性分析は、数値だけではわからないユーザーの心理や行動の理由を探る分析です。質的データの収集が中心となるため、分析者の主観が混ざる可能性もありますが、定量分析では見えない検索意図や真の課題を深く分析できます。

具体的な手法例としては、ヒートマップツールによるユーザーの行動分析（UI/UX）、アンケート調査による満足度や改善要望の把握、ユーザーテストによる操作上の問題点の発見、SNS上の声や口コミによるユーザー理解の深掘りなどがあります。

実践！効果的なWebサイト分析の具体的な手法

サイト改善を目的とする場合、まずは定量分析で全体を俯瞰し、問題点を絞り込むのが効率的です（マクロ分析）。次に、絞り込んだ問題領域を定性分析やミクロ分析で深掘りします。この「マクロからミクロへ」の進め方が、無駄な分析を防ぐ鍵となります。

1. マクロ分析：サイト全体のサマリーと流入経路の把握

Webサイト分析の第一歩は、サイト全体のアクセス状況をGoogleアナリティクス（GA4）で把握することです。

分析項目	目的
サイト全体のセッション数・ユーザー属性	サイトの成長度や市場での規模感の把握
チャネルごとの流入経路（Organic Search, Direct, Referralなど）	どの集客施策が有効かを判断

流入キーワードやユーザーの検索意図を大枠で掴み、特に課題があるチャネルやユーザー属性に焦点を絞ります。

2. ミクロ分析：ランディングページとユーザー行動の分析

マクロ分析で課題が見つかったチャネルやランディングページ（LP）を詳細に分析します。

LPごとの直帰率・平均セッション時間の分析では、直帰率が高いLPは検索意図とコンテンツが合っていない、UI/UXに問題があるなどのボトルネックを抱えている可能性が高いと考えられます。

コンバージョン率（CVR）の分析では、CVRが低いLPや導線について、CTA（行動喚起）やフォームに問題がないかを検証します。

流入キーワードの分析（Search Console利用）では、実際にコンバージョンに貢献した流入キーワードを確認し、ユーザーが何を求めているか（検索意図）を具体的に把握します。

競合分析（サイト分析）で勝機を見出す方法

自社のWebサイト分析だけでなく、競合分析はSEOやマーケティング戦略において不可欠です。競合分析を行うことで、自社の強みと弱みを相対的に把握でき、市場での勝機を見出すことができます。特にAIエージェント時代には、他社との差別化がより重要になります。

サイト全体でチェックすべき4つの重要ポイント

競合分析の際は、データを活用し、以下の4つの視点で比較検討することが効果的です。

分析ポイント	具体的な指標/対策	目的
流入キーワード	どのような流入キーワードで集客しているか	競合の主要な検索意図と市場のニーズを把握
被リンク/参照ドメイン数	被リンクの質と量をチェック	サイトのSEO評価（オーソリティ）を比較検討
サイト設計（内部リンク/ナビゲーション）	UI/UXの使いやすさ、専門知識の体系化	ユーザーが求める情報に辿り着きやすいかを評価
EAT対策（信頼性）	著者情報、企業情報の明記、権威性の強調	信頼性（Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）の質的データを評価

コンテンツ単位で競合に勝つための分析

コンテンツ単位での競合分析は、SEOで上位表示を狙う上で極めて重要です。

検索意図の充足では、上位表示されている競合記事が満たしている検索意図を把握し、自社コンテンツでそれを上回る情報量と構成を設計します。

UI/UXの工夫では、画像や図表、動画の活用状況をチェックし、読者がストレスなく読み進められるUI/UXを比較検討します。

適切な内部リンクの貼り方では、ユーザー目線で次のアクションを促すような、関連性の高い記事への内部リンク導線を分析します。

サイト分析を加速させる必須ツール

Webサイト分析を効率的かつ深く行うためには、適切なツールの導入が不可欠です。目的に合わせてツールを使い分け、データ収集と分析を自動化しましょう。

アクセス解析・行動分析ツール

ツール名	特徴と機能
Googleアナリティクス（GA4）	ユーザーの行動、セッション、コンバージョン率（CVR）など定量分析の核となるデータを無料で提供。チャネル別の流入経路分析に必須。
ヒートマップツール（UserHeat, Ptengine Insightなど）	マウスの動きやクリック箇所、熟読エリアなど、定性分析に役立つユーザーの質的データを視覚的に把握。UI/UXのボトルネック特定に有効。

流入キーワード・SEO分析ツール

これらのツールは、SEO対策と流入キーワードの専門知識を深めるために使われます。

Google Search Consoleは、Google検索での掲載順位、インプレッション、クリック数、流入キーワードなど、自社サイトのSEO状況を把握できるWebサイト分析の基礎ツールです。

エイチレフス（Ahrefs）やSEMrushは、競合分析における被リンク、流入キーワード、コンテンツのパフォーマンスを比較検討できます。

SEARCH WRITEは、AIエージェントを活用したコンテンツ制作・SEO改善提案ツールです。

総合サイト・競合分析ツール

市場全体の動向や競合のデータ活用戦略を分析するために用いられます。

SimilarWebは、チャネルごとのトラフィックやユーザー属性など、自社や競合サイトのマクロなトラフィックデータ収集と比較分析が可能です。

Dockpitは、市場トレンド、競合サイトのユーザー属性、集客施策を多角的に分析し、専門知識を深めることができます。

AIエージェント時代におけるデータ活用戦略

AIエージェントの進化により、Webサイト分析は高速化し、自律的なPDCAサイクルの実行が可能になりつつあります。この時代を勝ち抜くための唯一の武器は「質の高いデータ」です。AIはデータに基づいた予測や施策の実行を得意としますが、その精度はインプットされたデータの質に依存します。

従来の課題とAIによる変革（工数、専門知識、自律思考）

従来型のWebサイト分析は、「膨大な工数」と「専門知識を持つ人材への依存」が大きな課題でした。

従来の課題	AIエージェントによる変革
データのマクロ・ミクロ分析に時間がかかる	データ収集・分析・異常検知の高速化
専門知識がなければボトルネックの特定が困難	AIエージェントが自動で仮説検証・サイト改善策を提案
PDCAサイクルの実行が属人化しがち	施策実行と効果検証の自律思考化

AIは、人間では比較検討が難しい無数のパターンから、最適なサイト改善策を自動で導き出すことが可能です。企業はツール任せにするのではなく、AIが最大限に能力を発揮できるデータ基盤の構築に注力すべきです。

分析で終わらせない！PDCAサイクルによる継続的改善

Webサイト分析は、あくまでサイト改善を実現するための「手段」です。分析結果をPDCAサイクルに組み込み、継続的に改善を実施することがゴール達成の鍵となります。

ステップ	行動	サイト改善への繋がり
Plan（計画）	KPI設定と目標値を定め、具体的な施策を立案	実行すべきアクションを明確化
Do（実行）	立案した施策を実行する	データの変化を生み出す
Check（評価）	Googleアナリティクス（GA4）などで効果測定し、Webサイト分析を行う	施策の成功・失敗の要因を特定
Action（改善）	施策の成功要因を水平展開し、失敗要因を改善する	分析結果を次の計画に活かす

このPDCAサイクルを定期的に回すことで、Webサイト分析はただのデータ収集ではなく、サイト改善を実現する強力な推進力となります。

まとめ

本記事では、Webサイト分析の正しい手順について、KPI設定から定量分析・定性分析の手法、そしてAIエージェント時代におけるデータ活用戦略まで解説しました。

重要なポイントは以下の通りです。

1. ゴール設定から逆算してKPIを定め、分析の焦点を絞る。
2. 定量分析（GA4など）で「何が」起きているかを把握し、定性分析（ヒートマップなど）で「なぜ」を深掘りする。
3. 分析結果をPDCAサイクルに乗せ、継続的なサイト改善を実現する。
4. AIエージェントの力を最大限に活かすため、質の高いデータの構築に注力する。

Webサイト分析は専門知識が必要な領域ですが、正しい手順とツールを活用すれば、誰でも成果を出すことが可能です。