検索分析

検索分析とは、検索データを使用して、Web検索者、検索エンジン、または検索エピソード中のコンテンツ間の特定の相互作用を調査することです。^{[1]検索エンジン統計の分析と集計の結果は、}検索エンジンマーケティング(SEM) と検索エンジン最適化(SEO)に使用できます。言い換えれば、検索分析は、ウェブサイト所有者が結果に基づいて検索エンジンでのパフォーマンスを理解し、改善するのに役立ちます。たとえば、非常に価値のあるサイト訪問者を特定したり^[2]、ユーザーの意図を理解したりします。^[3]検索分析には、検索ボリュームの傾向と分析、リバース検索 (ウェブサイトを入力してキーワードを確認する)、キーワードの監視、検索結果と広告履歴、広告支出統計、ウェブサイトの比較、アフィリエイトマーケティング統計、多変量広告テストなどが含まれます。 ^[4]

検索分析データは、いくつかの方法で収集できます。検索エンジンは、Google Analytics、^[5]、 Google Trends、Google Insightsなどのサービスを使用して独自のデータへのアクセスを提供します。サードパーティのサービスは、ISP、電話ホームソフトウェア、または検索エンジンのスクレイピングからデータを収集する必要があります。ISPや電話ホームからトラフィック統計を取得すると、検索分析に加えて、 Webトラフィックのより広範なレポートが提供されます。キーワードモニタリングを実行するサービスは、クライアントのニーズに応じて、限られた検索結果セットのみをスクレイピングします。ただし、リバース検索を提供するサービスは、誰もが使用しているキーワードを見つけるために、通常数百万に上る検索エンジンから大量のキーワードセットをスクレイピングする必要があります。^[6]

検索結果、特に広告は検索元によって異なるため、データ収集方法では地理的な場所を考慮する必要があります。キーワード モニターは、通常、クライアントがターゲットとする場所を把握しているため、これをより簡単に実行できます。ただし、徹底的な逆検索を行うには、同じキーワードに対して複数の場所をスクレイピングする必要があります。

検索分析の精度は、使用されているサービス、データ収集方法、およびデータの鮮度によって異なります。Googleは独自のデータを公開していますが、集計された形でのみ公開されており、多くの場合、グラフに訪問者数などの絶対値を割り当てていません。^[7] ISPログと電話ホーム方法は、サンプルとなる人口に対して正確であるため、サンプルサイズと人口統計は、より大きな人口を正確に表すのに十分である必要があります。スクレイピングの結果は、特に無料のオーガニック検索結果を見ると、非常に正確になる可能性があります。たとえば、Google AdWordsからの有料の結果^[8]は、時間、地理的な場所、および特定のコンピューターからの検索履歴に応じて、同じ検索でも異なることがよくあります。つまり、スクレイピング広告主は成功するか失敗するかのどちらかです。

Google Insightsでこれらのサービスの人気度を測ってみると、AdWords（Googleの人気検索広告システム）という用語の検索と比較すると、検索分析サービスの使用率は2009年10月時点で1～25%程度と、まだ非常に低いことがわかります。 ^[9] 2004年からサービスが存在し、それ以降いくつかの新しいサービスが開始されていることを考えると、これは検索分析のユーザーと作成者にとって大きなチャンスを示している可能性があります。

検索セッション = サイトの検索機能を少なくとも 1 回使用したセッションの数。

内部検索を使用したセッションの割合 = 検索を使用したセッション / 合計セッション。

合計ユニーク検索数 = サイト検索が使用された合計回数。同じセッション中に同じキーワードで複数回検索された場合は除外されます。

結果ページビュー / 検索 = 検索結果ページのページビュー / 合計ユニーク検索数。

検索終了数 = サイトを離れる直前に行われた検索の数。

検索終了率 = 検索終了数 / ユニーク検索数の合計

検索の絞り込み = ユーザーが検索を実行した直後に再度検索した回数。

検索の絞り込みの割合 = 検索の絞り込みにつながった検索の割合。検索の絞り込み / 検索結果ページのページビューとして計算されます。

検索後の時間 = ユーザーが検索を実行した後にサイトに滞在した時間。これは、すべての検索におけるすべての search_duration の合計 / (search_transitions + 1) として計算されます。

検索深度 = 検索実行後に閲覧されたページ数。これは、すべての検索におけるすべてのsearch_depthの合計 / (search_transitions + 1) ^{[10]として計算されます。}