Googleアナリティクスの年齢・性別などのデータの活用方法!

  • どのくらいサイトの記事が読まれているか
  • ユーザー1人あたり、何ページ見ているか

などのデータがわかるGoogleアナリティクス。

そういったデータを活用して、記事作成やサイトの改善をしている方も多いと思いますが、意外と使われていないであろうデータもいくつかあります。

例えば、年齢や性別などがわかる「ユーザー属性」。このデータを活用している方も多くないのではないでしょうか?

ユーザー属性の確認方法

このユーザー属性のデータは、

  1. Googleアナリティクス
  2. ユーザー
  3. ユーザー属性
  4. 概要

と進むと、確認できます。

年齢

年齢は下記のように区分されています。

  • 18〜24
  • 25〜34
  • 35〜44
  • 45〜54
  • 55〜64
  • 65〜

性別

性別は「男性」と「女性」に区分されています。それ以外の性に関しては、Googleアカウントのマイページでカスタム設定できますが、データとしては抽出されないようです。

(もしかすると当サイトだけかもしれません)

年齢や性別などの判別方法

これらのユーザー属性は、

  • Googleのアカウント
  • 一部のソーシャルメディア

に登録した情報を元に判別されているようです。

ユーザーが Google アカウントにログインしている場合は、アカウントの設定から取得した位置情報やユーザー属性が使われる可能性があります。ユーザー属性情報は [広告設定] ページでユーザー自身が編集できます。このほか、一部のソーシャル ネットワーク サイトなどでユーザーが入力した属性情報が Google に提供される場合もあります。

Google アカウントにログインしていないユーザーについては、Google サービスやディスプレイ ネットワークでの行動に基づいて、その属性を推測することがあります。たとえば、ユーザーが YouTube やディスプレイ ネットワーク上のサイトを閲覧している場合は、「Cookie」を使ってウェブブラウザに識別子が保存されます。これにより、訪問したサイトの履歴に基づいて、ブラウザが特定のユーザー属性のカテゴリに関連付けられます。

引用:Google が属性情報を識別する方法

ちなみに、このデータは100%正確というわけではありませんが、精度はそれなりに高いはずです。

年齢や性別などのデータは何に活用できるのか?

  • 直帰率が高いから関連性の高い記事へのリンクを増やそう、カテゴライズ方法を見直そう
  • ページビュー数は多いけど、回遊率が高いだけだから、新規ユーザー数をもっと増やそう

などの施策を立てている方も少なくないと思いますが、年齢や性別などのデータの活用方法も同じです。

データの分析

例えば、自分のサイトに訪問するユーザーの「6割が18〜24歳、7割が女性」といったデータが確認できた場合。

サイトのコンセプトが「会計ソフトの使い方」であれば、上手く訴求できていない可能性があります。

なぜなら、会計ソフトは基本的に「個人事業主」や「法人」が使うものであり、メインターゲットが「30代以上の男性」だからです。

参考
  • 29歳以下での起業は1割未満
  • 起業家の約8割が男性

出典:2016年度新規開業実態調査

データを活用した施策

データを分析した後は、それを活用した施策を立てましょう。

先ほどの会計ソフトの例を引き合いに出すと、すぐに思いつくのはこのような施策でしょうか。

  • 若者言葉を使わない
  • 顔文字や絵文字を使わない
  • パソコンが使えなくても問題ないことをアピールする

また、「メインターゲットは30代以上の男性だけど、逆に、『20代の女性でも使いやすい会計ソフト』というコンセプトにする」という施策もありでしょう。

いわゆるニッチなターゲット層に訴求するという施策です。

まとめ

僕自身、まだまだGoogleアナリティクスを活用しきれていませんが、サイトを改善する上で必要なデータが他にもたくさんあります。

適切な施策を立てるためにも、一度、自分のサイトに訪問するユーザーの属性を確認してみてはいかがでしょうか?

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この記事を書いた人 :

WEBメディア「MORIAWASE」の運営者。求人広告会社の元施設長で、趣味は音楽制作(DTM)。育児に奮闘中です!