記事には、それぞれ目的があります。
・CV数を狙う記事
・CV記事に誘導する記事
・ジャンルの専門性を上げる記事
・ハブとなる記事
・アクセスを稼ぐ記事
今回は「ハブとなる記事」をヒートマップ分析してみました。
ヒートマップの見方が分かれば、
誰でも送客数やCV数を増やすことが出来ますので、
導入してみてはいかがでしょうか。
●【ヒートマップを元に記事改善】変更前
今回分析した記事はこちら。
ざっくりな数字を当てはめましたが、
だいたいこのような数値の記事です。
ビッグワードからアクセスが流入しており、
そのアクセスをさらに詳細な記事に流す役割があります。
例えば、スニーカーをイメージしてもらえれば
分かりやすいかと思います。
「スニーカー」ワードから流入がメインの記事。
流入したユーザーは、ほしいスニーカーを探しにサイトへアクセスしているため、
次は、ブランド別(ナイキ、アディダスetc)や用途別(ランニング、通常履きetc)ページに
遷移していくと思われます。
今回の記事は、スニーカーでいえば、「スニーカー」というビッグワードからの
流入があり、各ブランドや用途の記事に誘導するハブ記事となります。
各詳細記事はコンバージョン率はかなり高めなため、
ハブ記事から如何に遷移をさせるかが、全体のCV数を増やすカギとなります。
冒頭と同じデータになりますが、
既に遷移率は高く、この数字だけみれば、
改修の必要性も感じません。ただ、ヒートマップで分析すると、
大きな問題点が発覚しました。
画像真ん中のデータをご覧ください。
●ヒートマップデータ
冒頭は96％いたユーザーが少しスクロールをしただけで、
70％台まで数値を落としていて、離脱率が高いと感じました。
また、左のデータはユーザーがどれだけ記事を読み込んだかを
調査する内容になりますが、詳細記事へ誘導する部分(システム埋め込み)が
真っ赤になっています。
これは、多くのユーザーがこの部分を熟読しているということになります。
この記事の特徴として上記のデータでは表されていませんが、
詳細記事への誘導部分を過ぎたら、ほとんどのユーザーが離脱しており、
「自分が興味のある記事を読みたい」というのが露骨に出ているというのが分かります。
【ヒートマップから気になった事まとめ】
・冒頭の離脱率が高い
・一般的な内容より自分に関係する記事を読みたい
2点を踏まえると詳細記事への誘導(システム埋め込み)を
現在の位置から離脱率が高くなる場所の少し前に移動すれば、
離脱前のユーザーを各詳細記事に遷移ができ、
アクセス増、CV数も比例して増えていくと思われます。
では、さっそくテストをしてみたいと思います。
結果は、後日追記します！
※以下、24年8月25日追記
●【ヒートマップを元に記事改善】対策1
さて、詳細記事へ誘導する部分(システム埋め込み)の前に
離脱率が高くなっていることから、冒頭の文字を少なくしてシステムまでの
距離を短くしました。
その結果はこちらです。
短くしたのですが、システム前に20％離脱してます。
変更前と同じなため、効果がないと思われます。
実際の誘導数を見てみると、若干数値が落ちていました。
●【ヒートマップを元に記事改善】対策2
前回の結果を踏まえ、更に冒頭の文字を少なくする必要がある思い、
文章を削りシステムまでの距離を短くしました。
その結果はこちらです。
今回も離脱率は同じでした。
数値も元記事より改善されず。
●【ヒートマップを元に記事改善】対策3
前回までの結果を踏まえ不要な文章を全て取り除き、システムと記事の概要のみにして
さらに距離を短くしました。
その結果はこちらです。
一見システムまでの離脱率は2%と減っていますが、
システム説明部分で26％まで減っているのが分かります。
利用者の結果を見ると今までの中では一番良い結果ですが、
元記事よりは、数値が落ちています。
●【ヒートマップを元に記事改善】対策4
前回の結果を踏まえると記事やシステムの説明すべては不要なのかと。
もっとシンプルに考え、システムの誘導文だけでいいのでは？と思い、
変更した結果がこちらです。
今回はシステムの説明部分まで読まれている方を
増やすことができ、当初想定していた結果となります。
実際に数値も増やすことができました。
●【ヒートマップを元に記事改善】まとめ
結論は、アンケートツールメインで来ている記事は
不要な文章を削除して、ツール利用を促す文言のみの
すっきりした内容が良いという結果になりました。
ヒートマップは使い方が分かれば、CV数改善に大変役立つツールというのが
改めて分かった案件でした。
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●お知らせ
Googleアナリティクスやサーチコンソール、
ヒートマップなどを用いてアクセス解析をしています。
ご興味があれば覗いてみてください。
