目次

2020年版（第11版）刊行に寄せて
さらなる社会的認知向上を目指して
一般社団法人ウェブ解析士協会について

第1章　ウェブ解析と基本的な指標
　1-1　ウェブ解析とは
　　1-1-1　ウェブ解析の範囲
　　1-1-2　ウェブ解析が事業に貢献する範囲
　　1-1-3　インターネットが事業に与える影響
　　1-1-4　UXとCXの重要性
　　1-1-5　ブランドの価値
　1-2　ウェブ解析士の仕事
　　1-2-1　ウェブに対する課題
　　1-2-2　ウェブ解析士の役割と業務
　　1-2-3　組織でウェブ解析を実現するための活動
　　1-2-4　ウェブ解析士の行動規範と法律
　　1-2-5　ウェブ解析士が守るべきモラル
　　1-2-6　ウェブサイトのリスク管理
　1-3　ウェブ解析の基本的な指標
　　1-3-1　サイト表示の仕組み
　　1-3-2　アクセス解析のローデータ
　　1-3-3　ログフォーマットの種類
　　1-3-4　4つの視点─ディメンション・メトリクス・フィルタ・セグメント
　　1-3-5　オウンドメディアに関する指標
　　1-3-6　広告に関する指標
　　1-3-7　ソーシャルメディアに関する指標
　　1-3-8　ビジネスに関する指標

第2章　環境分析とKPI
　2-1　ウェブ解析とは
　　2-1-1　ビジネスフレームワーク
　　2-1-2　対象事業の特定
　　2-1-3　外部環境分析
　　2-1-4　事業分析
　　2-1-5　ユーザー分析
　　2-1-6　市場機会の発見
　　2-1-7　ポジショニング
　　2-1-8　マーケティングミックス
　　2-1-9　ビジネスモデルキャンバス
　　2-1-10　ブルー・オーシャン戦略
　2-2　ウェブマーケティング解析
　　2-2-1　絶対評価と相対評価
　　2-2-2　ベンチマーキングの進め方
　　2-2-3　ベンチマーキングのための情報ソースとツール
　2-3　マクロ解析とミクロ解析
　　2-3-1　マクロ解析とミクロ解析の違い
　　2-3-2　ミクロ解析ツールと活用
　　2-3-3　広がりを見せるミクロ解析
　2-4　事業の目標とKPI
　　2-4-1　5つのウェブサイトモデルの目標
　　2-4-2　KGIとKSFとKPI
　　2-4-3　イーコマースサイトモデルのKPI
　　2-4-4　リードジェネレーションサイトモデルのKPI
　　2-4-5　メディアサイトモデルのKPI
　　2-4-6　サポートサイトモデルのKPI
　　2-4-7　アクティブユーザーモデルのKPI
　2-5　事業計画の立案
　　2-5-1　イーコマースサイトモデルの計画立案
　　2-5-2　リードジェネレーションサイトモデルの計画立案
　　2-5-3　メディアサイトの計画立案
　　2-5-4　サポートサイトモデルの計画立案
　　2-5-5　アクティブユーザーモデルの計画立案

第3章　ウェブ解析の設計
　3-1　ウェブ解析計画の立案
　　3-1-1　ウェブ解析計画の前に決めること
　　3-1-2　ウェブ解析計画の流れ
　　3-1-3　技術的環境の文書の活用
　　3-1-4　ウェブ解析の実装計画の作成
　　3-1-5　ウェブ解析の実装
　　3-1-6　ウェブ解析の維持と改善
　3-2　広告効果測定の設計
　　3-2-1　広告効果測定方法
　　3-2-2　広告の種類
　　3-2-3　純広告の効果測定の設計
　　3-2-4　運用型広告効果測定の設計
　　3-2-5　ソーシャルメディア広告の設計
　　3-2-6　ディスプレイ広告の設計
　　3-2-7　アフィリエイト広告効果測定の設計
　　3-2-8　アドテクノロジー
　　3-2-9　横断的広告管理と広告効果測定ツールの設計
　3-3　ソーシャルメディア解析の設計
　　3-3-1　ソーシャルメディア活用の設計方法
　　3-3-2　運用目的ごとのコンテンツの設計
　　3-3-3　相互コミュニケーションの方針設計
　　3-3-4　運用体制
　3-4　オーガニックサーチ解析の設計
　　3-4-1　検索エンジンの種類
　　3-4-2　サーチコンソールの設計
　　3-4-3　検索エンジンのキーワードの順位測定ツールの設計
　3-5　アクセス解析の設計
　　3-5-1　アクセス解析の種類
　　3-5-2　IPアドレスとCookie
　　3-5-3　アクセス解析ツールの選定基準
　　3-5-4　アクセス解析ツール
　　3-5-5　解析範囲の決定
　　3-5-6　関係者の除外
　　3-5-7　ファネルの設計
　　3-5-8　グマネジメントツールによる効率的なタグ管理
　3-6　スマートフォンアプリ解析の設計
　　3-6-1　スマートフォンアプリの種類
　　3-6-2　アプリ経由でのサイト訪問の解析
　　3-6-3　アプリ内解析の方法
　　3-6-4　スマートフォンアプリならではの分析視点
　3-7　情報精度を高めるための設計
　　3-7-1　マルチデバイス連携の解析
　　3-7-2　外部データ連携による解析
　　3-7-3　機器データ連携による解析の設計
　　3-7-4　SSL対応とアクセス解析の設計
　　3-7-5　AMP対応とアクセス解析の設計
　　3-7-6　カスタム変数の設計

第4章　モデルごとのコンバージョン設計
　4-1　イーコマースに関わるビジネスの理解
　　4-1-1　イーコマースサイトの事業内容と販売戦略
　　4-1-2　イーコマースサイトのコンバージョンの収集
　　4-1-3　イーコマースサイトのビジネス用語
　　4-1-4　イーコマースの戦略ごとの気を付けるべきポイント
　4-2　リードジェネレーションサイトに関わるビジネスの理解
　　4-2-1　業種によって重視すべきポイントが異なる
　　4-2-2　リードジェネレーションサイトの代表的な戦略
　　4-2-3　リードジェネレーションサイトのコンバージョンの収集
　　4-2-4　リードジェネレーションのビジネス用語
　　4-2-5　リードジェネレーションサイトで気を付けるべきポイント
　4-3　メディアに関わるビジネスの理解
　　4-3-1　メディアの事業内容と販売戦略
　　4-3-2　メディアのコンバージョン解析の設計
　　4-3-3　メディアサイトでの代表的な戦略
　4-4　サポートサイトに関わるビジネスの理解
　　4-4-1　サポートサイトの戦略
　　4-4-2　サポートサイトのコンバージョン解析の設計
　　4-4-3　サポートサイトのビジネス用語
　　4-4-4　サポートサイトで気を付けるべきポイント
　4-5　アクティブユーザーモデルに関わるビジネスの理解
　　4-5-1　アクティブユーザーモデルのコンバージョン解析の設計
　　4-5-2　「サブスクリプション型」「都度課金型」の事業内容と販売戦略
　　4-5-3　ビジネスのフェーズごとの対策
　　4-5-4　サブスクリプション型・都度課金型以外の収益モデル

第5章　露出効果の解析
　5-1　露出効果の測定方法
　　5-1-1　広告の露出効果の測定方法
　　5-1-2　検索エンジンの露出の測定方法
　　5-1-3　メールの露出効果の測定方法
　　5-1-4　ソーシャルメディアの露出効果の測定
　　5-1-5　パラメーターを使ったアクセス解析
　5-2　広告の目的と種類
　　5-2-1　広告の目的から効果・指標を考える
　　5-2-2　ターゲット設定による露出の管理
　　5-2-3　リーチとフリークエンシー
　　5-2-4　ディスプレイ広告
　　5-2-5　ソーシャルメディア広告
　　5-2-6　検索連動型広告
　　5-2-7　動画広告
　5-3　広告効果改善の計画立案
　　5-3-1　広告効果改善にかかわる指標
　　5-3-2　広告配信効率の改善計画立案
　　5-3-3　広告費用対効果の改善方法
　　5-3-4　チャネルごとの広告の指標の最適化
　　5-3-5　CPAの成果向上
　5-4　メールの測定方法
　　5-4-1　メールマーケティングの種類
　　5-4-2　メールマーケティングの指標
　　5-4-3　アクセス解析でメールの開封を計測する
　　5-4-4　メールマーケティングの基本的考え方
　　5-4-5　メールマーケティングの指標による改善ポイントの確認
　5-5　ソーシャルメディアにおけるリーチ
　　5-5-1　ソーシャルメディア上での露出で得られる認知
　　5-5-2　リーチとインプレッションの違い
　　5-5-3　Facebook
　　5-5-4　Twitter
　　5-5-5　Instagram
　5-6　オーガニックサーチにおける露出効果
　　5-6-1　ユーザーニーズの調査
　　5-6-2　競合の解析
　5-7　アプリ・動画における露出効果
　　5-7-1　スマートフォンアプリの露出効果
　　5-7-2　動画における露出効果

第6章　エンゲージメントと間接効果
　6-1　エンゲージメントを軸とした行動モデルと評価指標
　　6-1-1　エンゲージメントとは
　　6-1-2　行動モデルと評価指標
　　6-1-3　ブランドリフトとサーチリフト
　6-2　広告におけるエンゲージメントと間接効果
　　6-2-1　コンテンツの重要性と広告活用
　　6-2-2　インフルエンサーマーケティング
　　6-2-3　広告の間接効果の種類
　　6-2-4　アトリビューション分析
　6-3　ソーシャルメディアの活用方法と指標
　　6-3-1　ビジネスにおけるソーシャルメディアの利用方法
　　6-3-2　ソーシャルメディアでの情報発信
　　6-3-3　ソーシャルメディアに関する指標
　6-4　サーチに関するエンゲージメント
　　6-4-1　キーワード分析の考え方
　　6-4-2　クエリのグルーピング
　　6-4-3　グルーピングと分析の方法
　　6-4-4　エンゲージメントの分析と改善方法
　6-5　アプリにおけるエンゲージメント改善
　　6-5-1　アプリ内マーケティングの手法
　　6-5-2　プッシュ通知
　　6-5-3　アプリ内メッセージ
　6-6　動画マーケティングにおけるエンゲージメント改善
　　6-6-1　動画のエンゲージメントを改善する
　　6-6-2　媒体特性とエンゲージメント

第7章　自社サイトの解析
　7-1　自社サイトの構造と計画立案
　　7-1-1　自社サイトの重要性
　　7-1-2　自社サイトの構造
　　7-1-3　自社サイト改善の計画立案
　7-2　自社サイトの指標の注意点と計算指標
　　7-2-1　アクセス解析ツールの測定方法による数値の差
　　7-2-2　課題発見に有用な計算指標
　7-3　リファラー（参照元）の解析
　　7-3-1　リファラーとチャネル
　　7-3-2　チャネルがDirect（ノーリファラー）となる要因
　　7-3-3　Social（ソーシャルメディア）のリファラーの解析
　　7-3-4　Organic Search（自然検索）のリファラーの解析
　7-4　インタラクション解析
　　7-4-1　イベントトラッキングによる解析
　　7-4-2　ヒートマップツールの指標
　　7-4-3　サイト内検索に関する指標
　　7-4-4　アイトラッキング
　　7-4-5　ニューロマーケティング
　7-5　ウェブサイトの最適化手法
　　7-5-1　ランディングページ最適化（LPO）
　　7-5-2　エントリーフォーム最適化（EFO）
　　7-5-3　最適化で気をつけたい自社サイトの要素
　7-6　サイト内広告に関する収益化
　　7-6-1　アフィリエイト広告による収益化
　　7-6-2　クリック報酬型広告による収益化
　　7-6-3　YouTube配信による収益化
　　7-6-4　収益強化のための改善手法
　7-7　Google マイビジネスの最適化
　　7-7-1　MEOとGoogle マイビジネスの設定
　　7-7-2　Google マイビジネスの基礎
　　7-7-3　改善のための手法と解析の紹介

第8章　レポーティング
　8-1　ウェブ解析レポートの特徴と流れ
　　8-1-1　ウェブ解析レポートの条件
　　8-1-2　ウェブ解析レポートの種類
　　8-1-3　ウェブ解析レポート作成の流れ
　8-2　レポート設計とロジックの組み立て方
　　8-2-1　レポートの設計
　　8-2-2　ロジックツリーの作り方
　　8-2-3　コメントの書き方
　8-3　レポートの表現方法
　　8-3-1　表現の基本
　　8-3-2　表とグラフの種類
　8-4　プレゼンテーション
　　8-4-1　自動レポーティングツールの活用
　　8-4-2　課題管理表による施策の管理
　8-5　ウェブ解析における統計基礎
　　8-5-1　基本統計量の算出
　　8-5-2　相関係数
　　8-5-3　差の検定