■LP分析の項目
分析画面では全体のアクセスデータをご確認いただけます。
項目 | 詳細 |
ユーザー数 | サイトを閲覧したユーザーの数 |
スワイプPV数 | サイト内でスワイプされた回数 |
スワイプLP内フォームCV | サイト内に設置したcontact/会員登録/フォームに情報が登録された数 各ブロック毎のCTAクリック数は、CTAクリック数に反映されます。 |
CTAクリック数 | サイト内に設置したCTAがクリックされた数 ※POPUP CTAは含まれません |
POPUP CTAクリック数 | 設置したPOPUP CTAがクリックされた回数 |
平均スワイプ回数 | サイト内のスワイプ回数の平均 |
平均滞在時間 | サイト内に滞在した時間の平均 |
電話数 | 設置した電話番号から電話がかけられた数 |
SNSクリック数 | 設置したSNSリンクがクリックされた数 |
滞在後離脱 | ユーザーがサイトに10秒以上滞在した後にサイトを離脱数 |
早期離脱 | LP滞在時間が10秒未満かつ、LP全体において一切クリック操作を行っていないセッション数 |
ファーストビュー離脱数 | サイトを訪れたユーザーがA1ブロックからスワイプせず、何のアクションもせずサイトを離れた数 |
会員登録数 | 設置した会員登録フォームより情報登録された数 |
外部サイトCV数 | 外部サイトに連携している場合、SwipeLPを経てCVに繋がった数。購入などのアクションにつながった場合にカウントされます。 |
リンククリック | 透明リンクのクリック数 |
〈おすすめ〉
スワイプLP分析においては、CTAクリック数を指標に置くことを推奨いたします。
CTAクリック後に別サイトへ遷移させる場合は、別サイトの方で設定するGA4やアクセス解析の方での設定が必要となります。
また、デフォルトでは前月の数字を表示しています。右上の「月」を選択すると任意の期間に変更することが可能です。
スワイプ分析(ブロックごと)の離脱数は、ユーザーがそのブロックで他のページにクリック遷移せず、またはブラウザを閉じた場合にカウントされます。
したがって、LP分析(サイト全体)とスワイプ分析(ブロックごと)の数値は異なることがあります。これはLP分析(サイト全体)が「イベントを実行しなかった場合」や「フォーム送信がなかった場合」も離脱としてカウントしているためです。
■ユーザー数/PV数
来訪したユーザー数とPV数をグラフで確認することができます。
■トラフィックソース別パフォーマンス
URLに設定された utm_source パラメータを使用して、ユーザーがランディングページへアクセスした際のトラフィックソースを判別します。
データを正確に計測・集計するため、各プラットフォームに対応した utm_source の値を正しく設定してください。設定していただく値は以下の値でお願いします。
トラフィックソース | utm_sourceの値 | 備考 |
utm_source=google | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります | |
utm_source=instagram | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります | |
X | utm_source=x | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります |
TikTok | utm_source=tiktok | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります |
utm_source=facebook | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります | |
YouTube | utm_source=youtube | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります |
LINE | utm_source=line | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります |
メールマーケティング | utm_source=email | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります |
ソーシャルオーガニック | utm_source=<ソーシャルメディア名>_organic | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります |
リファラル | utm_source=referral | ユーザーがURLに手動で設定する必要があります |
ダイレクト | - | utmの設定は不要で、その他すべての流入元を集計します |
■ファネル表示
本機能では、ユーザーが どの工程(ファネル)で離脱しているのかを数値で確認できます。
広告流入からコンバージョン完了までの流れを分解して可視化することで、 感覚ではなくデータをもとに改善ポイントを特定できます。
ユーザーが離脱している工程が分かる
改善すべきポイントを具体化できる
広告・LP・導線・フォームの 課題を切り分けて分析できる
数値をもとに、優先度の高い改善施策を判断できる
本機能は、 CV改善に向けた課題発見と施策判断のための分析機能として活用できます。
データはサイト訪問数を母数として計算しています。
データの内訳は下部に記載しています。




