ウェブサイト到達領域把握装置及びウェブサイト到達領域把握方法

【課題】アクセスログ情報からウェブサイトの評価、とりわけサイト内ページ遷移上の重大な弱みとなっているものを発見するのに有益な情報を取り出す。
【解決手段】複数のウェブページからなるウェブサイトをアクセス遷移の観点から診断するウェブサイト到達領域把握装置におけるウェブサイト到達領域把握方法であって、アクセスログ情報を取得し、ユーザ毎のウェブサイト内遷移の履歴をあらわす遷移行列に変換し、スタートページ別に集計し、規格化を実行し、全次数効果の総合的評価を実行することにより、ウェブページの位置づけをする。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のウェブページからなるウェブサイトをアクセス遷移の観点から診断し、ウェブサイト内の到達領域を把握する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般にアクセスログと呼ばれるウェブページへのアクセスを記録した情報がウェブサイトの評価に用いられることがある。
【０００３】
特許文献１には、アクセスログ情報のうちの必要なログ情報を抽出するログファイル解析用データベースについて開示されている。特許文献２には、複数のウェブページが階層的にリンクされて構成されるウェブサイトをページ更新の前後における変化をアクセスログに基づいて評価するウェブサイト評価システムが開示されている。
また、特許文献３には、商品コンセプトの分析にデマテル分析法を用いる商品開発システムが開示されている。さらに、特許文献４には、デマテル分析法を用いた商品コンセプト開発方法が開示されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３２８８６３号公報
【特許文献２】特開２００２−１７５２４０号公報
【特許文献３】特開２００２−２６９３３４号公報
【特許文献４】特開２００１−３０６７８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の発明者は、ユーザが検索サイトなどの外部リンクから、評価対象となる当該サイトへとアクセスしてくる場合に、そのユーザにとっての当該サイトの入り口は多様であり、さまざまなページからアクセスがスタートすることに着目する。そして、アクセスしてきたユーザが最初に閲覧したページの後に当該サイト内の他のページを閲覧せずに、「離脱」してしまう場合は、そのページにスタートページとしての不具合があると考える。たとえば、そのページの内容によっては、当該サイト内の他のページへと遷移しにくいものがあるかもしれない。また、サイト内の他ページへのリンクが貼り付けられていないページがあるのかもしれない。本発明の目的は、アクセスログ情報からウェブサイトの評価、とりわけサイト内ページ遷移上の重大な弱みとなっているものを発見するのに有益な情報を取り出すことにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、複数のウェブページからなるウェブサイトの、構成ページ相互間の遷移に関して、アクセスログ情報に基づいて遷移行列を生成し、デマテル分析法を施すことにより、弱みのあるページを見出すことを最も主要な特徴とする。
【０００７】
請求項１に記載した発明は、複数のウェブページからなるウェブサイトをアクセス遷移の観点から診断するウェブサイト到達領域把握装置であって、アクセスログ情報を取得するアクセスログ情報取得手段と、該アクセスログ情報取得手段により取得した情報をユーザ毎のウェブサイト内遷移の履歴をあらわす遷移行列に変換するユーザ毎遷移行列変換手段と、該ユーザ毎遷移行列変換手段にて得られた遷移行列をスタートページ別に集計するスタートページ別集計手段と、該スタートページ別集計手段により集計された遷移行列の規格化を実行する遷移行列規格化手段と、該遷移行列規格化手段により規格化された遷移行列の全次数効果の総合的評価を実行する全次数効果評価手段と、を有するものである。
【０００８】
請求項２に記載した発明は、複数のウェブページからなるウェブサイトをアクセス遷移の観点から診断するウェブサイト到達領域把握装置におけるウェブサイト到達領域把握方法であって、アクセスログ情報を取得するアクセスログ情報取得ステップと、該アクセスログ情報取得ステップにより取得した情報をユーザ毎のウェブサイト内遷移の履歴をあらわす遷移行列に変換するユーザ毎遷移行列変換ステップと、該ユーザ毎遷移行列変換ステップにて得られた遷移行列をスタートページ別に集計するスタートページ別集計ステップと、該スタートページ別集計ステップにより集計された遷移行列の規格化を実行する遷移行列規格化ステップと、該遷移行列規格化ステップにより規格化された遷移行列の全次数効果の総合的評価を実行する全次数効果評価ステップとを有するものである。
【発明の効果】
【０００９】
従来からあるアクセスログを有効に生かして、ウェブサイトを構成する一つ一つのウェブページにサイト内ページ遷移上の重大な弱みとなっているものを見つけることができることに本発明の利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図３は、本発明に用いるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。インターネットにつながったサーバ１０、２０及び端末コンピュータ１０１，１０２，１０３，１０４が描かれている。今、サーバ１０に診断対象となるウェブサイトを構成するウェブページが置かれているものとする。サーバ２０により、このウェブサイトの診断を実行するプログラムを走らせる。端末コンピュータ１０１，１０２，１０３，１０４はこの診断対象となるウェブサイトを閲覧するユーザのコンピュータである。ユーザが当該サイトにアクセスする履歴はサーバ１０又は図示しない他のコンピュータに保存される。ある一定期間、たとえば、数時間、一日、一週間といった単位でアクセスログ情報は、収集されて分析にかけられる。
【００１１】
図１は、スタートページ別到達ページ領域の把握を実行するプログラムのフローチャートである。ここでは、３８ページのウェブページから構成されるウェブサイトを例にとって、説明する。ウェブサイトを閲覧するユーザがこのウェブサイトに入ってくるには、ウェブサイトの運営者が意図する入り口のページにかぎらず、様々なページから入ってくることが考えられる。そこで、ここでは、それぞれのページがスタートページになりえるものと考え、それぞれのページがスタートページになった場合に、当該サイト内のほかのページにどれだけたどり着けるかを診断する。なお、それぞれの算出手段や実行手段は、コンピュータプログラムが、コンピュータ（ＣＰＵ）に読み込まれて、実現される。
【００１２】
本発明では、ＤＥＭＡＴＥＬ法（ＤＥｃｉｓｉｏｎＭＡｋｉｎｇＴｒｉａｌａｎｄＥｖａｌｕａｔｉｏｎＬａｂｏｒａｔｏｒｙ）を用いる。プログラムをスタートすると（ステップ３００）、まず、アクセスログ情報を読み込む（ステップ３１０）。そして、ユーザ毎の遷移行列を作成する（ステップ３２０）。
【００１３】
【数１】

【００１４】
ユーザ毎の遷移行列とは、一連の閲覧動作として当該サイト内を遷移するユーザを、用いているコンピュータのＩＰアドレスなどを頼りに抽出して、当該サイト内のどのページからどのページへ遷移して行ったかを行列表示したものである。
【００１５】
次にスタートページ別に遷移行列を集計する（ステップ３３０）。ここでは、３８ページあるので、３８個の集計結果が得られる。そして、集計した遷移行列の規格化を実行する（ステップ３４０）。規格化は、次の式によりなされる。
【００１６】
【数２】

【００１７】
規格化した遷移行列の全次数効果の総合的な評価を実行する（ステップ３５０）。次の式により遷移による全ての次数の効果の合計を扱う。
【００１８】
【数３】

【００１９】
全ての次数の効果の合計とは、直接遷移と間接遷移とを合計したものである。直接遷移は次の式により表されるものであり、１次効果ということができる。
【００２０】
【数４】

【００２１】
間接遷移は、次の式で表されるものであり、２次効果、３次効果、Ｘ次効果からなる。ＤＥＭＡＴＥＬ法では、極限的な遷移状態を分析する。
【００２２】
【数５】

【００２３】
次に、行和ベクトルと列和ベクトルを算出する（ステップ３６０）。次の式により表されるものである。
【００２４】
【数６】

【００２５】
行和ベクトルと列和ベクトルとから、その差と和とを構成する。次の式による。
【００２６】
【数７】

【００２７】
視覚的には、次のようにグラフにプロットすることにより、各ページの評価がしやすくなる。
【００２８】
【数８】

【００２９】
コンピュータプログラムとしては、ステップ３７０、ステップ３８０、ステップ３９０、ステップ４００の大小関係により、未到達領域、小さなレシーバー領域、小さなディスパッチャー領域、大きなディスパッチャー領域を分類し終わる（ステップ４６０）。ここで、ステップ３８０における米印は、ゼロと（Ｄ＋Ｒ）の最大値との間の中間値である。
【００３０】
図２は、ＤＥＭＡＴＥＬによるウェブページの位置づけをしたグラフである。Ｄ＋Ｒを横軸、Ｄ−Ｒを縦軸として、それぞれのページをプロットすることにより、当該ページが未到達領域なのか、小さなディスパッチャー、大きなディスパッチャー、小さなレシーバー、大きなレシーバーのいずれであるかが診断できる。このグラフは、それぞれのページをスタートページとするものごとに作成される。たとえば、３８ページあるウェブサイトのうちのページＩＤ１をスタートページとする場合には、ページＩＤ１からページＩＤ３８までの３８ページをこのグラフ上にプロットすることができる。
【００３１】
【表１】

【００３２】
以下、実際に３８ページある特定のウェブサイトのアクセスログ情報を実際に入力して分析した例を示す。表１は、ページ１Ｄ１番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図４である。
【００３３】
このページはサイトのトップページであり、総アクセス数第一位である。ほぼ全てのページに遷移していることがわかる。よって、スタートページとしては、特に問題がないことがわかる。
【００３４】
【表２】

【００３５】
表２は、ページ１Ｄ１３番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図５である。
【００３６】
このページは総アクセス数第２位だったものである。スタート総数が多く、アクセス継続度（２ページ目以降にアクセスが続いていく程度）が小さい。このページからスタートした場合、極限的に見ても６つの他ページへは遷移しないので、スタートページとして弱さがやや見える。しかし問題は大きい。
【００３７】
【表３】

【００３８】
表３は、ページ１Ｄ８番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図６である。
【００３９】
このページはスタート総数がやや多く、アクセス継続度がやや小さい。このページからアクセスがスタートした場合、極限的に見ても９つの他ページへは遷移しないことがわかり、スタートページとしての弱さが見て取れ、やや重大な問題と言える。
【００４０】
【表４】

【００４１】
表４は、ページ１Ｄ２２番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図７である。
【００４２】
このページはスタート総数が多く、アクセス継続度が小さかった。このページからアクセスがスタートした場合、極限的に見ると半数以上の他ページへは遷移しないことがわかり、スタートページとして非常に弱く、その問題は重大であることが見て取れる。
【００４３】
【表５】

【００４４】
表５は、ページ１Ｄ３４番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図８である。
【００４５】
このページはスタート総数がやや多く、アクセス継続度が小さい。このページからアクセスがスタートした場合、極限的に見ると他の５つのページへは遷移しないことがわかり、スタートページとしてやや弱いことが見て取れる。しかし、問題は大きい。
【００４６】
【表６】

【００４７】
表６は、ページ１Ｄ１３番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図９である。
【００４８】
このページはスタート総数が少なく、アクセス継続度最下位であった（ただし、ＩＤ４，１１，３８を除く）。極限的にもほとんどのページに遷移しないので、スタートページとしては非常に弱いことが把握できる。しかし問題は小さい。
【００４９】
【表７】

【００５０】
表７は、ページ１Ｄ１０番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図１０である。
【００５１】
このページはスタート総数が少なく、アクセス継続度も小さいものであった。極限的にもほとんどのページには遷移しないので、スタートページとして非常に弱いことが把握できるが、それほど重要ではない。
【００５２】
【表８】

【００５３】
表８は、ページ１Ｄ１２番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図１１である。
【００５４】
このページはスタート総数が少なく、アクセス継続度も小さいものであった。極限的にもほぼ全てのページには遷移しないので、スタートページとして非常に弱いことが把握できるが、それほど重要ではない。
【００５５】
【表９】

【００５６】
表９は、ページ１Ｄ１４番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図１２である。
【００５７】
このページはスタート総数が少なく、アクセス継続度は下2位（ただし、ＩＤ４，１１，３８を除く）であった。ほとんど全てのページへは遷移しない。スタートページとしては非常に弱いが、問題は小さい。
【００５８】
【表１０】

【００５９】
表１０は、ページ１Ｄ１６番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図１３である。
【００６０】
このページはスタート総数が少なく、アクセス継続度も小さい。半数以上のページへは遷移しない。スタートページとしては非常に弱いが、問題は小さい。
【００６１】
【表１１】

【００６２】
表１１は、ページ１Ｄ３２番をスタートページとする場合における各ウェブページのＤ＋Ｒ及びＤ−Ｒを示す表である。これをグラフ化したのが図１４である。
【００６３】
このページはスタート総数が少なく、アクセス継続度も小さい。ほとんどのページへは遷移しない。スタートページとしては弱いが、問題は小さい。
【００６４】
以上の分析をまとめると、極限的にも到達し得ない他ページがどれ程存在するかでスタートページとしての弱さが把握された。
今回の分析では、ページＩＤ１３，８，２２，３４のウェブページがスタートページとしての弱さを抱えており、しかもそれは重大であることが把握された。当該サイトをテコ入れする場合には、これらのページからサイト内の他ページへの遷移を促すような再設計が必要と考えられる。これらのページからアクセスがスタートした場合、サイト内の他ページへとあまり遷移せず、すぐに他のサイトへと離脱してしまうことが把握されたからである。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、スタンドアローンのコンピュータで行うこともできるし、ウェブ上のサーバでのサービスとしても提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】スタートページ別到達領域の把握プログラムのフローチャートである。
【図２】ＤＥＭＡＴＥＬによるウェブページの位置づけをしたグラフである。
【図３】本発明に用いるコンピュータのハードウェア構成を示す図である。
【図４】ページＩＤ１番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図５】ページＩＤ１３番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図６】ページＩＤ８番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図７】ページＩＤ２２番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図８】ページＩＤ３４番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図９】ページＩＤ６番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図１０】ページＩＤ１０番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図１１】ページＩＤ１２番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図１２】ページＩＤ１４番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図１３】ページＩＤ１６番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【図１４】ページＩＤ３２番をスターとページとする場合のウェブページの位置づけを示すグラフである。
【符号の説明】
【００６７】
１０，２０サーバ
１０１，１０２，１０３，１０４端末コンピュータ

【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のウェブページからなるウェブサイトをアクセス遷移の観点から診断するウェブサイト到達領域把握装置であって、
アクセスログ情報を取得するアクセスログ情報取得手段と、
該アクセスログ情報取得手段により取得した情報をユーザ毎のウェブサイト内遷移の履歴をあらわす遷移行列に変換するユーザ毎遷移行列変換手段と、
該ユーザ毎遷移行列変換手段にて得られた遷移行列をスタートページ別に集計するスタートページ別集計手段と、
該スタートページ別集計手段により集計された遷移行列の規格化を実行する遷移行列規格化手段と、
該遷移行列規格化手段により規格化された遷移行列の全次数効果の総合的評価を実行する全次数効果評価手段と、
を有するウェブサイト到達領域把握装置。
【請求項２】
複数のウェブページからなるウェブサイトをアクセス遷移の観点から診断するウェブサイト到達領域把握装置におけるウェブサイト到達領域把握方法であって、
アクセスログ情報を取得するアクセスログ情報取得ステップと、
該アクセスログ情報取得ステップにより取得した情報をユーザ毎のウェブサイト内遷移の履歴をあらわす遷移行列に変換するユーザ毎遷移行列変換ステップと、
該ユーザ毎遷移行列変換ステップにて得られた遷移行列をスタートページ別に集計するスタートページ別集計ステップと、
該スタートページ別集計ステップにより集計された遷移行列の規格化を実行する遷移行列規格化ステップと、
該遷移行列規格化ステップにより規格化された遷移行列の全次数効果の総合的評価を実行する全次数効果評価ステップと
を有するウェブサイト到達領域把握方法。

【図１】