トラフィックデータの不一致の原因と理解

SHOPLINEの分析をサードパーティの分析ツールと併用する際、トラフィック関連のデータに差異が生じることがあります。これらの違いは、トラッキング方法、データ収集技術、または各ツールが特定の指標を定義する方法の違いに起因することが多いです。各ツールがどのようにデータを監視し報告しているかを理解することで、分析レポートをより適切に解釈し、情報に基づいたマーケティング判断を下すことができます。

このガイドでは、トラフィックデータの差異の一般的な原因を説明し、指標をより効果的に分析・比較するための助けとします。

トラフィック数の差異の一般的な原因

A. 時間範囲とフィルターの違い

ツール間でのタイムゾーン設定、報告期間、またはフィルター条件の不一致は、データ比較に直接影響します。データを比較する前に、すべてのツールが同じ設定になっていることを確認してください。

B. 指標の定義の違い

SHOPLINEの分析はセッションに基づいて訪問者をカウントします。他のツールは「クリック数」、「ユーザー数」や「ページビュー」など異なる指標を使用する場合があります。指標名が似ていても、その定義は異なることがあります。

C. トラッキング技術

SHOPLINEは訪問者のトラッキングにJavaScriptを使用しています。訪問者がJavaScriptを無効にしている場合、その訪問はカウントされない可能性があります。一方で、一部のサードパーティツールはCookieやJavaScriptに加え、メールアドレス、電話番号、IPアドレス、ユーザーエージェントなどの追加のトラッキング技術を用いてユーザーを識別し、より広範なデータカバレッジを実現しています。

これらの独自の識別方法は分析ツール間で共有されないため、訪問者数の差異につながることがあります。

D. ページ読み込みの処理の違い

SHOPLINEはページがリロードされるたびに新しいセッションを開始します。外部の一部ツールはブラウザのキャッシュから読み込まれたページビューをカウントしない場合があり、これがデータの不一致を引き起こすことがあります。

E. 無効なトラフィックの処理の違い

• ボットトラフィック：SHOPLINEは検索エンジンクローラーなどのボットトラフィックを識別します。詳細は「トラフィック獲得レポート」のデバイス別内の人間またはボットのセッションディメンションをご参照ください。

  分析ツールはボットの識別と処理方法が異なるため、SHOPLINEと他のツール間でボット関連のトラフィックに差異が生じることがあります。

• 悪意のあるトラフィック：SHOPLINEはボットネット、疑わしい発信元、クリックファームなどの無効なトラフィックをIPアドレスや行動パターンに基づいて識別し、ラベル付けします。

F. 統計モデルの使用

一部のサードパーティツールはサンプリングやモデリングに基づいてトラフィック指標を推定します。SHOPLINEは実際に追跡されたデータに基づいて指標を計算します。これらの異なる方法論により、結果に差異が生じることがあります。

コンバージョン率の差異の理由

A. 1つのセッション内での複数購入

SHOPLINEはユーザーが複数の注文を行った場合でも、1セッションにつき1回のコンバージョンのみを記録します。他のツールは各注文を別々のコンバージョンとしてカウントする場合があり、コンバージョン率が高くなる可能性があります。

B. 予測されたコンバージョン行動

一部のツールは完了した注文だけでなく、ユーザーがコンバージョンする可能性をモデリングで推定します。これにより、報告されるコンバージョン率が高くなることがあります。

C. オンラインストアのコンバージョンとしてカウントされない注文

SHOPLINEのオンラインストアフロントを通じて行われていない注文（例：API経由で作成された注文、管理画面で手動作成された注文、POS経由、またはインポートされた注文）は、SHOPLINEの分析ではコンバージョンとしてカウントされません。これらの注文はシステムに表示されますが、セッションやトラフィックデータとはリンクされていません。

「N/A」としてのトラフィックソース

A. アプリ内ブラウザの制限

ユーザーがFacebookやInstagramなどのプラットフォーム上のアプリ内ブラウザを通じてストアページを開く場合、プラットフォームの制限によりSHOPLINEがリファラル元を特定できないことがあります。そのような訪問は「N/A」とラベル付けされます。

B. 追跡可能な情報のないボットトラフィック

一部のボットは有効なリファラルデータを提供しません。SHOPLINEが訪問元を特定できない場合、そのトラフィックは「N/A」と分類されます。この種のトラフィックの影響を最小限に抑えるために継続的に取り組んでいます。もし「N/A」トラフィックの割合が異常に高い場合は、さらなる調査のためにサポートチームまでご連絡ください。

まとめと推奨事項

データの不一致は、分析ツールが使用する異なるトラッキング手法や技術的実装の違いを示しています。意味のある分析を行うために、以下を推奨します：

• 分析の目的を明確にし、最も適切なデータソースを選択すること
• データを比較する際は、時間範囲やフィルター設定の一貫性を確保すること
• 絶対値ではなくデータの傾向に注目すること

ご不明な点がございましたら、SHOPLINEサポートチームまでお問い合わせください。お手伝いいたします。