ユーザーダッシュボードでリファラの分析をする方法を説明します。 KARTEでは計測タグでリンク元ページ（リファラ）の情報を計測しています。ユーザーダッシュボードでは、リファラ別のチャートを作成し、ユーザー属性やその他のWebサイト行動に応じたセグメントと掛け合わせて分析することが可能です。 ※リンク元ページ（リファラ）ごとの日別セッション数などを見たい場合はレポート機能をご利用ください。 # 流入元による数値比較のチャート作成 ## 1. セグメントの作成分析したい流入元のセグメントを1つのフォルダ（例「リファラ」フォルダ）に作成します。以下はセグメント設定例ですが、お客様のサイトに合わせて適宜修正してください。（例）

No.	セグメント名称	定義	備考
1	google経由の流入	すべての期間 \| 閲覧 \| リンク元ページ（リファラ）のホスト \| 最新の値 \| google \|　を含む（部分一致）
2	facebook経由の流入	すべての期間 \| 閲覧 \| リンク元ページ（リファラ）のホスト \| 最新の値 \| facebook \| を含む（部分一致）
3	メールマガジン経由の流入	すべての期間 \| 閲覧 \| リンク元ページ（リファラ）のクエリキー（utm_source） \| 上位30件 \| email \|　を含む（部分一致）	※「上位30件」とは、計測期間内に送信された値のうち頻度の高い30項目と定義される。そのため、上位30件から漏れてしまうと対象から外れてしまう点に注意が必要
4	LINE経由の流入	すべての期間 \| 閲覧 \| 閲覧ページのクエリキー（utm_medium）\| 最新の値 \| line \| に等しい
5	Adwords広告経由の流入	すべての期間 \| 閲覧 \| 閲覧ページのクエリキー（utm_source）\| 最新の値 \| google \| に等しい
6	Yahoo!リスティング広告経由の流入	すべての期間 \| 閲覧 \| 閲覧ページのクエリキー（utm_source）\| 最新の値 \| yahoo \| に等しい
7	アフィリエイト経由の流入	最新のセッション \| 閲覧\| 閲覧ページのクエリ文字列 \| 上位30件 \| パラメータ名 \| を含む
8	DSP経由の流入	すべての期間 \| 閲覧 \| 閲覧ページのクエリキー（utm_source）\| 最新の値 \| dsp \| に等しい

上記は全てリファラの`最新の値`を取得する場合のセグメント例です。リファラの`最初の値` で初回獲得の流入元を分析する等もできますので、適宜アレンジしてセグメントを作成してください。 ## 2.ユーザーダッシュボードのチャート作成 - ユーザーダッシュボード画面で、右上の歯車マーク > `チャートの新規作成` > `来訪時のセグメント` を選択 - チャート名を入力（例.「リファラ」） - `セグメントフォルダ` から、1で作成したフォルダを選択 - 表示したいセグメントを１０個まで選択（イメージ） ![](https://support2.karte.io/wp-content/uploads/KARTE_IO_-_KARTE-27-600x483.png) - `保存する`　で保存します以上で、以下のようなチャートが作成されます。 ![](https://support2.karte.io/wp-content/uploads/KARTE_IO_-_KARTE-31.png) このチャートで表示されているユーザーの意味は、 - 1のセグメント条件に合致しているユーザー - 解析期間内にKARTE上で何らかのイベントが発生しているユーザーとなります。 ※1のセグメント条件に合致しているイベントが解析期間内に発生していなくても、上記2点を満たして入れば対象となります。 ## 3.セグメントによる絞り込み、チャートの掛け合わせによる分析 ### 3-1. セグメント別に流入元の数値を分析する上部のバーでセグメントを指定して、2で作成したチャートの数値を確認します。（イメージ：「はじめての来訪」セグメントで絞り込んだ場合） ![](https://support2.karte.io/wp-content/uploads/38e82105c2475068fd2c09db880e6493-600x261.png) （イメージ：「じっくり検討」セグメントで絞り込んだ場合） ![](https://support2.karte.io/wp-content/uploads/fad3a96d4e508cc3fa9f17998300a76a-1-600x265.png) ### 3-2. 流入元別にユーザー属性やサイト内行動を分析する流入元により傾向を把握したい指標を、セグメントやチャートで作成しておきます。（例） - コンバージョン数（資料請求、申し込み、等） - よく閲覧するページ - 来訪回数 - 企業売上規模/業種/法人種別/企業名など　※IPロケーションオプションで取得可能流入元やセグメントの絞り込みで、各数値がどのように変化するか見ることが可能です。（イメージ１：facebookからの流入） ![](https://support2.karte.io/wp-content/uploads/KARTE_IO_-_KARTE-30-600x333.png) （イメージ２：Tech系メディアからの流入） ![](https://support2.karte.io/wp-content/uploads/KARTE_IO_-_KARTE-32-600x348.png) チャートの数値から仮説を立て、次のアクションプランを検討します。（例: 「最新の値」を活用したリファラ分析） - facebookでは最新ニュースがよく閲覧されている。来訪回数1回でホワイトペーパーダウンロード率も良い。業種別の事例もfacebookで出し分けてみようか。 - Teck系メディアから売上高区分の高い企業が流入している。問い合わせは離脱しているため営業担当へ連携しよう。（例: 「最初の値」を活用したリファラ分析） - ディスプレイ広告経由で集客できたユーザーはどの程度問合せに繋がっているか見てみよう。意外とSNS広告からの獲得ユーザーもいい結果が出ていそう。 - SNS経由で初回来訪したライトなユーザーは自然流入や広告経由のユーザーと比べて、どういったページの閲覧傾向があるだろうか。初回来訪時の動線案内・改善にも活かせるかもしれない。またユーザー詳細画面でサンプリングユーザーの行動も確認し、仮説の精度を高めていきましょう。

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