UVとPVが教えてくれること

ウェブサイトの運用とデータ分析の領域において、PVとUVは最も基本的かつ重要な2つの指標です。これらはウェブサイトのトラフィックを測定する尺度であるだけでなく、ユーザー行動を深く理解し、プロダクト体験を最適化するための基盤でもあります。

PVとUVとは？

PV（Page View）： ウェブサイト上の特定のページがユーザーによってクリックまたはロードされた回数です。ユーザーがページにアクセスするたびに、1 PVとしてカウントされます。例えば、ユーザーが短時間のうちに同じページを複数回リロードした場合、PV数はそれに応じて増加します。PVは、ウェブサイト全体のトラフィックと人気度を直接示す指標です。
UV（Unique Visitor）： 特定の期間（通常は1日）内にウェブサイトを訪問した個々のユーザーの数です。ユーザーがその日にサイトを何度訪問しても、あるいはどれだけのページを閲覧しても、UVとしては1としてカウントされます。UVは、ウェブサイトの実際のリーチとオーディエンスの規模を測定します。

PVが高くUVが低いウェブサイトは、少数のユーザーがサイトに深く関与していることを示しているか、あるいはサイトのナビゲーションデザインに問題があり、ユーザーが頻繁にページをリロードしたり戻ったりしている可能性を示唆しているかもしれません。逆に、UVが高いウェブサイトは、幅広いオーディエンスを獲得し、多数の異なるユーザーを引き付けていることを示しています。

PVとUVから導き出せる分析

PVとUVの数値を単独で見ても、その意味は限られています。しかし、それらを組み合わせ、他のデータ次元とクロス分析を行うことで、非常に価値のある情報が明らかにされます。

コンテンツの人気の評価とページの価値

高PVページ： どのページが最もPVが高いかを分析することで、ユーザーが最も関心を持っているコンテンツを明確に理解でき、コンテンツ作成や運用戦略の方向性を提供します。
高PV/UV比率のページ： この比率は、各ユニークビジターが特定のページにアクセスする平均回数を示します。ページの高PV/UV比率は、ユーザーがそのコンテンツに非常に興味があり、繰り返し閲覧していることを意味する可能性があります。しかし、情報が見つけにくいなどのデザイン上の問題があり、ユーザーがリロードしたり複数回戻ったりする原因となっている可能性も示唆します。

ユーザー行動とエンゲージメントの理解

訪問者あたりの平均ページビュー（PV/UV）： これは、ユーザーの定着率を測定するための主要な指標です。一般的に、PV/UV比率が高いほど、ユーザーはサイトにより多くの時間を費やし、エンゲージメントが高く、コンテンツやサービスへの関心が高いことを意味します。逆に、PV/UV比率が低い場合、ほとんどのユーザーが1ページだけ閲覧して離脱し、「直帰率」が高くなっている可能性を示唆します。
訪問深度分析： ユーザーがどのページから流入し、どのページに遷移していくかといったユーザーのナビゲーションパスを分析することで、ユーザー行動のジャーニーをマッピングできます。PVデータと組み合わせることで、主要なユーザーパスを特定し、ウェブサイトのナビゲーションや内部リンクの最適化の基礎を提供します。

マーケティングキャンペーンの効果測定

キャンペーンページのUVとPV： マーケティングプロモーション中に、キャンペーンページのUVとPVを監視することで、キャンペーンの効果を迅速に評価できます。UVはキャンペーンのリーチと魅力を反映し、PVはその全体的な人気度を示します。
トラフィックソース分析： PVとUVをトラフィックソース（検索エンジン、ソーシャルメディア、広告掲載など）と組み合わせて分析することで、さまざまなチャネルの効果を判断できます。例えば、特定のアドネットワークが多くのUVをもたらしてもPV/UV比率が非常に低い場合、流入したユーザーの質が低いことを示唆しており、広告戦略の調整が必要であることを意味します。

ウェブサイトの問題点と改善機会の特定

低PVページ： PVが極端に低いページについては、その原因を分析する必要があります。コンテンツの質が低いのか、それともユーザーが発見するにはエントリーポイントが深すぎるのか？これはコンテンツの最適化やウェブサイト構造の調整に役立ちます。
異常なトラフィック変動： PVとUVの長期的なトレンドを監視することで、異常な変動を迅速に検出できます。例えば、PVの急増が必ずしも良いとは限らず、クリックファームのような悪意のある攻撃によるものではないか調査が必要です。一方、UVの継続的な低下は、プロダクトや市場戦略における潜在的な問題を見直すきっかけとなる警告サインです。

ユーザー訪問データに関する興味深い点

収集された値と実際の状況が異なる場合があるため、データは誤解を招くこともあります。

ユーザーのIPは実際のIPを表さない

ウェブサイトのバックエンドで記録されるユーザーのIPアドレスは、ユーザーの実際のIPではないことがよくあります。これは通常、ユーザーのリクエストがまず「ゲートウェイ」サービスに到達するためです。ゲートウェイは、ユーザーと実際のWebサーバーの間に位置する特別なサービスです。悪意のあるリクエストの傍受、さまざまなバックエンドサーバーへのトラフィック分散、ユーザーアクセスのログ記録など、さまざまな目的を果たします。

ユーザーのリクエストがゲートウェイを通過すると、Webサーバーはゲートウェイと直接やり取りします。したがって、サーバーログに記録されるIPアドレスは、多くの場合ゲートウェイのIPです。

これを解決するために、ゲートウェイがバックエンドサーバーにリクエストを転送する際、通常はX-Forwarded-ForというHTTPヘッダーフィールドを追加します。このフィールドには、ユーザーの実際のIPアドレスが記録されています。

したがって、正確なユーザーソース分析を行うためには、X-Forwarded-ForフィールドのIPをチェックして使用し、ユーザーの真のIPアドレスを取得することが不可欠です。

ユーザーのIPは実際の場所を表さない

ユーザーの実際のIPを取得しても、その地理的な場所を100％正確に特定できるとは限りません。これには主に2つの理由があります。

VPNとプロキシの使用： プライバシー保護などの理由により、多くのユーザーは実際のIPを隠すためにVPNを使用しています。そのような場合、IPアドレスから取得される地理的な場所は、ユーザーの真の場所ではなく、VPNサーバーの場所になります。
IPデータベースの制限： 通常、MaxMindのようなサードパーティのIPジオロケーションデータベースに依存してIPの場所を分析しますが、これらのデータベースには更新遅延があったり、カバレッジが常に100％網羅的または正確であるとは限りません。

ユーザーの場所をより正確に特定するには、クロスバリデーション手法を採用できます。例えば、ブラウザから提供されるtimezoneOffsetを使用できます。timezoneOffsetはJavaScript経由で取得され、ユーザーのブラウザのタイムゾーンとUTCとの差を分単位で示します。

ユーザーのコンピュータの時計は通常、ローカル時間に設定されているため、timezoneOffsetはIPアドレスよりもユーザーの地域をより確実に反映することがよくあります。

IPアドレスから導き出される地理的な場所と、timezoneOffsetによって反映されるタイムゾーンを比較することで、場所の特定精度を大幅に向上させることができます。たとえば、IPアドレスが米国西海岸からのものであると示されているのに、タイムゾーンオフセットが東ヨーロッパに対応している場合、ユーザーがVPNを使用している可能性が非常に高いです。

PVやUVのようなデータをクリーニングして分析するのは、退屈ですが重要な作業です。幸いなことに、Leapcellのようなプラットフォームは、すでにこの作業を引き受けています。

Leapcellは、Webアプリのデプロイプラットフォームであるだけでなく、デプロイされたプロジェクトのパフォーマンスを監視するためのPVとUVのトラフィック記録および分析機能も標準で備えています。開発者は、トラフィック分析システムをゼロから構築する必要がなくなりました。

Leapcellのトラフィック分析は、以下のインサイトを提供します。

リアルタイムのPVおよびUV統計
最も人気のある、最も多く訪問されたウェブサイトのページ（パス）
訪問者の国と地域
訪問者が使用したブラウザとユーザーエージェント

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