ページ間動線分析
サイトを訪問してくれたかたの、サイト内での動線を調べることは、サイト構成の優良度やＬＰＯの有効度を調べる上で極めて有用です。Webインサイトサービスでは、動線を分析するための３種類の帳票を用意しています。
動線を直接見る：読める生ログ
『IDxxxx番（システムが自動付与しています）の訪問者が、何月何日何時何分何秒に、累計でｎ回目の訪問を行い、どのドメインから、どの送客元を通じて、（送客元が検索エンジンの場合は）どういうキーワードで、まずどのページにアクセスし、何秒後にどのページに移動し、さらに何秒後にどのページに移動して・・・どのページを最後に出て行ったか』を、全訪問者について詳細に記録しているログです。apacheのログなどは到底「読める」ものではありませんが、このログを見れば訪問者の行動が一目瞭然です。（ただし、全訪問者について読み解くのは容易ではありません。オートフィルターで絞り込んだ訪問者を追跡するのが現実的です）
下記は、ビジネスサイトだと固有名詞を消去するのが大変なので、個人の趣味サイトの例の一部ですが、読み方は同じです。クリックすると拡大し、右下アイコンクリックで原寸大に。再クリックで元に戻ります）
実物はもちろん、縦にも横にも相当大きなものになります
ページ間遷移ルールの抽出
流通業のデータマイニングで有名な「ビールと紙オムツ」ではありませんが、あるページを見た後、次にどのページが見られることが多いのかを集計した帳票です。
これをサイト設計に活かさない手はありません。ページが商品やサービスに対応しているとすれば、ルールの成り立っている商品同士をよく見比べて類似の商品を増やすことで、 クロスセル・アップセル という「ワンモアセールス」に結びつけることも可能です。
※このルールは単純ではなく、たとえばページＡからページＢへの移動が６０％という高確率で行われていたとしても、そういうケースが月に５回しか発生しないようなものであれば、たとえ確率は高くても実際上の意味がありません。また、回数も多くても、ページＢというのがいわゆる人気ページで、サイトに来た人の７０％がページＢを訪問しているようなものであれば、ページＡはむしろページＢへの移動を妨げていることになります。
というようなことを考慮のうえ、実際上意味のあるルールだけを、発生回数の多い順に抽出しているのです。（データマイニングでいうアソシエーション分析の応用です）
アソシエーション分析をご存知のかたは、『「ルール確信度」とはconfidenceのこと、「ルール発生度」とは、supportのこと、「ルール意義度」とはliftのこと』と読み替えてください。
ページ立ち寄り度分析
「立ち寄り度」とは、耳慣れない言葉だと思いますが、花形ページ分析が、「来てすぐ帰った場合」も集計に含めているのに対して、立ち寄り度は、少なくとも３ページ以上を見て回ったときに、もっとも立寄りがちなページはどこだろう、という、訪問者の動線にもとづく分析です。
具体的には、立ち寄り度は
（実際のアクセス確率）／（全ページに１回ずつアクセスした場合の確率)
で計算しています。
たとえば、トップページＡに対して子供のページＢ、Ｃの２つがぶら下がっているだけの単純なサイトを想像してみてください。訪問者がＡ→Ｂ→Ａ→Ｃ→Ａ→endと動いた場合、全５ページのアクセスに対してＡのアクセス数は３、ＢとＣは１ですから、Ａの立ち寄り度は(3/5)/(1/3)=1.8、ＢとＣの立ち寄り度は(1/5)/(1/3)=0.6となります。
要するに、「立ち寄りがち」なページの立ち寄り度は必ず１より大きな値になるわけです。
通常は、トップページを中心にサイト内を回遊することが多いので、トップページの立ち寄り度が際立つことが多いですが、時折、トップページを上回る立ち寄り度を示すページが出現することもあります。（下記の例）。そのページに対して、トップページと同様の、他ページへの誘導促進などを図ってやれば、訪問者の回遊性をより高めることが期待できるわけです。
