Web業界の人はそろそろPDCAという言葉を捨てたほうがいいんじゃないか - 絶倫ファクトリー
PDCAは「小さな改善」を指すものではないし、そもそもWebサイト改善には向いてない。まずPDCAはP=計画ありきの「マネジメント」の話だし、Webはコントロールできない要素が多すぎて精度の高い計画立案が難しいからだ。 PDCAサイクルの出自は製造業の品質管理である。そしてPDCAという概念のキモは、「品質管理の話をしていると思ったらいつの間にかマネジメントの話をしていた。何を言っているのかry」である。例えば「C」は品質チェック作業はなく、品質のばらつき具合が事前の計画どおりだったかどうかを判断する。それはP=計画の検証そのものだ。製品の品質を管理するときに、単に品質チェックの「作業」を頑張ればいいのではない。品質の問題が生産工程全体のマネジメントの問題にスライドしていく。それがPDCAという概念の画期的な点だった。 だからPDCAというのは製造業だろうがWebだろうが、常にマネジメント
「Web解析ツール」は死に、「Predictive First」へと移行する - 絶倫ファクトリー
新卒でWeb系企業に入ってから6年間、webサイト改善の仕事に携わってきたけれど、いわゆるこの業界で言われる一般的な「Web解析」のやり方というのは、もう時代遅れなのではないかとこの半年くらい考えている。正確に言えば、Adobe Analytics（以下AA）やGoogle Analytics（以下GA)といった「Web解析ツール」を使ってWebサイトの課題を見つけて改善点を洗い出し云々……と言ったやり方は古いものになりつつあるのではないか、という話だ。 点の改善 線の改善 AAやGAといった従来のWeb解析ツールの弱点は、サイト全体でユーザがどのように動いているのか、つまりサイト上でのカスタマージャーニーを把握できないことだ。直帰率の高い入口ページを見つけて改善する、CVしているユーザがよく見ているページを見る……これらは基本的に課題がある、またはCVに寄与していそうな「点」を見つけて、
最新グーグルSEO要因と順位の関係7つのポイント、サイバーエージェントと京都大学が共同研究 | 【レポート】Web担当者Forumミーティング 2013 Autumn
取得したデータを基にした分析手法では、上位のサイトのデータ項目の傾向を機械学習させ、そのアルゴリズムを用いて順位を予想し、実際のGoogleでの順位との誤差でアルゴリズムの信頼度を決めている。また、これらの分析結果を解説する前に木村氏は、相関関係があるからといって必ずしも因果関係があるわけではないこと、相関が大きければよいわけではないこと、定量データ以外は計測できていない（今回のデータがすべてではない）ことを注意点として示している。 インデックス数が最も高い相関を示す続いて、ランクとの相関が大きい要素として圧倒的に大きかったのが「インデックス数」であったことを示す木村氏は、物理的にURLの配下にあるページ数がランクとの相関が大きいと説明する。 また、ディレクトリトップやサイトトップのインデックス数も相関が大きい要素として挙げられている。被リンク数に関連する要素（被リンク総数、被リンクサイト
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