手順１｜事の要素に名前をつける
今回は記事全体はもちろんですが、記事を構成する「要素」まで落とし込んで分析していきたいと思います。分析を始める前に、その「要素」がユーザーに何を伝えているのか簡潔にわかるような名前をつけます。
例えば
といった具合です。「導入」だけだと、どんな内容が記載されているのかわからないので「導入（BA画像）」イメージがわかる名前をつけてください。
Squad beyondのヒートマップ機能を活用します。
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調べることは
それぞれ、クリック有無、購入者で結果が異なるのでそれも調べておきます。簡単に済ませるのであればヒートマップのスクショでOKですが、後々比較するのであればスプレッドシートに転記しておくと良いでしょう。
これによってよく読まれている記事・要素や、離脱を招いてしまった要素がわかります。こうした記事を比較して読んでみると、要素の種類以外にも、読みやすい、読んでいて集中できない、などの感想が得られるものです。
次に、この感想を定量化してみます。
どのような要素が読了率やCTR、CVRに寄与しているかはまだわかりません。出来るだけ網羅的に記事を数値化して説明するための要素を調査していきたいと思います。
「画像が10枚」のA記事、B記事があったとして、A記事は文字数が1000文字、B記事は文字数が500文字だったとします。単純に画像の枚数を比較すると、同じ、という結果に。ただし、A記事とB記事では文字と画像のバランスが異なってります。
特に注目したい数字を黄色く網掛けしました。このデータからどのようなことが読み取れるでしょうか。
この要素は記事の視認性に影響していそうです。「読みやすい記事」であれば、ユーザーは読み進めてくれますよね。
この要素は読了率を下げてしまいそうです。長く、冗長な記事だとユーザーは飽きてしまい、CVバナーまで達しないばかりか、記事の後半にある要素に良いことが書いてあっても、そこまで読み進んでもらうことすらができません。「見出し」はユーザーが記事のコンテンツを把握するためのガイドですが、文字量に対して見出しが少ないと、その機能も果たされません。
テキスト内に「！」が多いということは、テンション高めの文調で書かれている記事なのでしょう。それがユーザー層や商材にマッチしているのかは見極める必要があります。
このように、感覚で説明しがちな「良い記事」を定量的なデータに落とし込み、改善提案にいかすことができるのです。今後はデータの蓄積と分析を重ね、商材ユニーク、もしくは全商材に共通する「良い記事」の条件が見つけていきたいと考えます。記事作成が効率化されるだけでなく、修正箇所の自動判定機能だって実現するかもしれないですね！
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