目次
ウェブ解析士認定試験公式テキスト 改訂版 ２０２０
- 一般社団法人ウェブ解析士協会カリキュラム委員会（著）／ 守口剛（監修）
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2020年版（第11版）刊行に寄せて
さらなる社会的認知向上を目指して
一般社団法人ウェブ解析士協会について
第1章 ウェブ解析と基本的な指標
1-1 ウェブ解析とは
1-1-1 ウェブ解析の範囲
1-1-2 ウェブ解析が事業に貢献する範囲
1-1-3 インターネットが事業に与える影響
1-1-4 UXとCXの重要性
1-1-5 ブランドの価値
1-2 ウェブ解析士の仕事
1-2-1 ウェブに対する課題
1-2-2 ウェブ解析士の役割と業務
1-2-3 組織でウェブ解析を実現するための活動
1-2-4 ウェブ解析士の行動規範と法律
1-2-5 ウェブ解析士が守るべきモラル
1-2-6 ウェブサイトのリスク管理
1-3 ウェブ解析の基本的な指標
1-3-1 サイト表示の仕組み
1-3-2 アクセス解析のローデータ
1-3-3 ログフォーマットの種類
1-3-4 4つの視点─ディメンション・メトリクス・フィルタ・セグメント
1-3-5 オウンドメディアに関する指標
1-3-6 広告に関する指標
1-3-7 ソーシャルメディアに関する指標
1-3-8 ビジネスに関する指標
第2章 環境分析とKPI
2-1 ウェブ解析とは
2-1-1 ビジネスフレームワーク
2-1-2 対象事業の特定
2-1-3 外部環境分析
2-1-4 事業分析
2-1-5 ユーザー分析
2-1-6 市場機会の発見
2-1-7 ポジショニング
2-1-8 マーケティングミックス
2-1-9 ビジネスモデルキャンバス
2-1-10 ブルー・オーシャン戦略
2-2 ウェブマーケティング解析
2-2-1 絶対評価と相対評価
2-2-2 ベンチマーキングの進め方
2-2-3 ベンチマーキングのための情報ソースとツール
2-3 マクロ解析とミクロ解析
2-3-1 マクロ解析とミクロ解析の違い
2-3-2 ミクロ解析ツールと活用
2-3-3 広がりを見せるミクロ解析
2-4 事業の目標とKPI
2-4-1 5つのウェブサイトモデルの目標
2-4-2 KGIとKSFとKPI
2-4-3 イーコマースサイトモデルのKPI
2-4-4 リードジェネレーションサイトモデルのKPI
2-4-5 メディアサイトモデルのKPI
2-4-6 サポートサイトモデルのKPI
2-4-7 アクティブユーザーモデルのKPI
2-5 事業計画の立案
2-5-1 イーコマースサイトモデルの計画立案
2-5-2 リードジェネレーションサイトモデルの計画立案
2-5-3 メディアサイトの計画立案
2-5-4 サポートサイトモデルの計画立案
2-5-5 アクティブユーザーモデルの計画立案
第3章 ウェブ解析の設計
3-1 ウェブ解析計画の立案
3-1-1 ウェブ解析計画の前に決めること
3-1-2 ウェブ解析計画の流れ
3-1-3 技術的環境の文書の活用
3-1-4 ウェブ解析の実装計画の作成
3-1-5 ウェブ解析の実装
3-1-6 ウェブ解析の維持と改善
3-2 広告効果測定の設計
3-2-1 広告効果測定方法
3-2-2 広告の種類
3-2-3 純広告の効果測定の設計
3-2-4 運用型広告効果測定の設計
3-2-5 ソーシャルメディア広告の設計
3-2-6 ディスプレイ広告の設計
3-2-7 アフィリエイト広告効果測定の設計
3-2-8 アドテクノロジー
3-2-9 横断的広告管理と広告効果測定ツールの設計
3-3 ソーシャルメディア解析の設計
3-3-1 ソーシャルメディア活用の設計方法
3-3-2 運用目的ごとのコンテンツの設計
3-3-3 相互コミュニケーションの方針設計
3-3-4 運用体制
3-4 オーガニックサーチ解析の設計
3-4-1 検索エンジンの種類
3-4-2 サーチコンソールの設計
3-4-3 検索エンジンのキーワードの順位測定ツールの設計
3-5 アクセス解析の設計
3-5-1 アクセス解析の種類
3-5-2 IPアドレスとCookie
3-5-3 アクセス解析ツールの選定基準
3-5-4 アクセス解析ツール
3-5-5 解析範囲の決定
3-5-6 関係者の除外
3-5-7 ファネルの設計
3-5-8 グマネジメントツールによる効率的なタグ管理
3-6 スマートフォンアプリ解析の設計
3-6-1 スマートフォンアプリの種類
3-6-2 アプリ経由でのサイト訪問の解析
3-6-3 アプリ内解析の方法
3-6-4 スマートフォンアプリならではの分析視点
3-7 情報精度を高めるための設計
3-7-1 マルチデバイス連携の解析
3-7-2 外部データ連携による解析
3-7-3 機器データ連携による解析の設計
3-7-4 SSL対応とアクセス解析の設計
3-7-5 AMP対応とアクセス解析の設計
3-7-6 カスタム変数の設計
第4章 モデルごとのコンバージョン設計
4-1 イーコマースに関わるビジネスの理解
4-1-1 イーコマースサイトの事業内容と販売戦略
4-1-2 イーコマースサイトのコンバージョンの収集
4-1-3 イーコマースサイトのビジネス用語
4-1-4 イーコマースの戦略ごとの気を付けるべきポイント
4-2 リードジェネレーションサイトに関わるビジネスの理解
4-2-1 業種によって重視すべきポイントが異なる
4-2-2 リードジェネレーションサイトの代表的な戦略
4-2-3 リードジェネレーションサイトのコンバージョンの収集
4-2-4 リードジェネレーションのビジネス用語
4-2-5 リードジェネレーションサイトで気を付けるべきポイント
4-3 メディアに関わるビジネスの理解
4-3-1 メディアの事業内容と販売戦略
4-3-2 メディアのコンバージョン解析の設計
4-3-3 メディアサイトでの代表的な戦略
4-4 サポートサイトに関わるビジネスの理解
4-4-1 サポートサイトの戦略
4-4-2 サポートサイトのコンバージョン解析の設計
4-4-3 サポートサイトのビジネス用語
4-4-4 サポートサイトで気を付けるべきポイント
4-5 アクティブユーザーモデルに関わるビジネスの理解
4-5-1 アクティブユーザーモデルのコンバージョン解析の設計
4-5-2 「サブスクリプション型」「都度課金型」の事業内容と販売戦略
4-5-3 ビジネスのフェーズごとの対策
4-5-4 サブスクリプション型・都度課金型以外の収益モデル
第5章 露出効果の解析
5-1 露出効果の測定方法
5-1-1 広告の露出効果の測定方法
5-1-2 検索エンジンの露出の測定方法
5-1-3 メールの露出効果の測定方法
5-1-4 ソーシャルメディアの露出効果の測定
5-1-5 パラメーターを使ったアクセス解析
5-2 広告の目的と種類
5-2-1 広告の目的から効果・指標を考える
5-2-2 ターゲット設定による露出の管理
5-2-3 リーチとフリークエンシー
5-2-4 ディスプレイ広告
5-2-5 ソーシャルメディア広告
5-2-6 検索連動型広告
5-2-7 動画広告
5-3 広告効果改善の計画立案
5-3-1 広告効果改善にかかわる指標
5-3-2 広告配信効率の改善計画立案
5-3-3 広告費用対効果の改善方法
5-3-4 チャネルごとの広告の指標の最適化
5-3-5 CPAの成果向上
5-4 メールの測定方法
5-4-1 メールマーケティングの種類
5-4-2 メールマーケティングの指標
5-4-3 アクセス解析でメールの開封を計測する
5-4-4 メールマーケティングの基本的考え方
5-4-5 メールマーケティングの指標による改善ポイントの確認
5-5 ソーシャルメディアにおけるリーチ
5-5-1 ソーシャルメディア上での露出で得られる認知
5-5-2 リーチとインプレッションの違い
5-5-3 Facebook
5-5-4 Twitter
5-5-5 Instagram
5-6 オーガニックサーチにおける露出効果
5-6-1 ユーザーニーズの調査
5-6-2 競合の解析
5-7 アプリ・動画における露出効果
5-7-1 スマートフォンアプリの露出効果
5-7-2 動画における露出効果
第6章 エンゲージメントと間接効果
6-1 エンゲージメントを軸とした行動モデルと評価指標
6-1-1 エンゲージメントとは
6-1-2 行動モデルと評価指標
6-1-3 ブランドリフトとサーチリフト
6-2 広告におけるエンゲージメントと間接効果
6-2-1 コンテンツの重要性と広告活用
6-2-2 インフルエンサーマーケティング
6-2-3 広告の間接効果の種類
6-2-4 アトリビューション分析
6-3 ソーシャルメディアの活用方法と指標
6-3-1 ビジネスにおけるソーシャルメディアの利用方法
6-3-2 ソーシャルメディアでの情報発信
6-3-3 ソーシャルメディアに関する指標
6-4 サーチに関するエンゲージメント
6-4-1 キーワード分析の考え方
6-4-2 クエリのグルーピング
6-4-3 グルーピングと分析の方法
6-4-4 エンゲージメントの分析と改善方法
6-5 アプリにおけるエンゲージメント改善
6-5-1 アプリ内マーケティングの手法
6-5-2 プッシュ通知
6-5-3 アプリ内メッセージ
6-6 動画マーケティングにおけるエンゲージメント改善
6-6-1 動画のエンゲージメントを改善する
6-6-2 媒体特性とエンゲージメント
第7章 自社サイトの解析
7-1 自社サイトの構造と計画立案
7-1-1 自社サイトの重要性
7-1-2 自社サイトの構造
7-1-3 自社サイト改善の計画立案
7-2 自社サイトの指標の注意点と計算指標
7-2-1 アクセス解析ツールの測定方法による数値の差
7-2-2 課題発見に有用な計算指標
7-3 リファラー（参照元）の解析
7-3-1 リファラーとチャネル
7-3-2 チャネルがDirect（ノーリファラー）となる要因
7-3-3 Social（ソーシャルメディア）のリファラーの解析
7-3-4 Organic Search（自然検索）のリファラーの解析
7-4 インタラクション解析
7-4-1 イベントトラッキングによる解析
7-4-2 ヒートマップツールの指標
7-4-3 サイト内検索に関する指標
7-4-4 アイトラッキング
7-4-5 ニューロマーケティング
7-5 ウェブサイトの最適化手法
7-5-1 ランディングページ最適化（LPO）
7-5-2 エントリーフォーム最適化（EFO）
7-5-3 最適化で気をつけたい自社サイトの要素
7-6 サイト内広告に関する収益化
7-6-1 アフィリエイト広告による収益化
7-6-2 クリック報酬型広告による収益化
7-6-3 YouTube配信による収益化
7-6-4 収益強化のための改善手法
7-7 Google マイビジネスの最適化
7-7-1 MEOとGoogle マイビジネスの設定
7-7-2 Google マイビジネスの基礎
7-7-3 改善のための手法と解析の紹介
第8章 レポーティング
8-1 ウェブ解析レポートの特徴と流れ
8-1-1 ウェブ解析レポートの条件
8-1-2 ウェブ解析レポートの種類
8-1-3 ウェブ解析レポート作成の流れ
8-2 レポート設計とロジックの組み立て方
8-2-1 レポートの設計
8-2-2 ロジックツリーの作り方
8-2-3 コメントの書き方
8-3 レポートの表現方法
8-3-1 表現の基本
8-3-2 表とグラフの種類
8-4 プレゼンテーション
8-4-1 自動レポーティングツールの活用
8-4-2 課題管理表による施策の管理
8-5 ウェブ解析における統計基礎
8-5-1 基本統計量の算出
8-5-2 相関係数
8-5-3 差の検定
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