#01■従来のアクセス解析との違い

来訪者は、クリックという行為を通じて、自分が見たい部分だけを切り取ります。
映画などの固定コンテンツなら観客動員数で十分ですが、 多数のページの中から各訪問者ごとに独自の組合せで閲覧されるＷＥＢサイトでは、 どんなページの組合せで そのサイトが体験されたのかという、「パターン」の違いが重要です。

各訪問者が、どのページを 組合せて観たのか、そのパターンをデータと考えます。 具体的には、下記のような「全来訪者×全ページ」のデータ行列を作ります。

実際の行列は、数十万行×数百列という大きさになり、人間が直接読取るのは困難ですが、 特殊な数学処理により、下記のような「マップ」に変換できます。　

このマップでは、来訪者から同時に閲覧される傾向の強いページ同士が近くになるように、各ページの 位置が自動的に計算されています。
各ページ画像の大きさは、そのページのページビュー数に対応しています。

ページが、いくつかの塊（クラスタ）に分かれている様子が解ります。 訪問者の興味や視点から見て 近いページ同士が、互いに近くに布置されています。
つまり、訪問者が体験したサイトの構造を可視化（見える化）したものです。

同時に、個々の来訪者の位置も、その人が高い関心を示したページのそばに来るように計算されます。

マップ上のブルーの各点が、来訪者の一人一人を表します。 円の大きさ（半径）は、その人が、全部で何ページ見たかの「個人総閲覧ページ数」を表します。
この例なら、大きな円、つまりヘビーユーザが右上象限に多いとわかります。

このように来訪者の体験構造を可視化することで、 作成側の意図が伝わったか、また、ナビゲーション構造が機能しているかなどを、客観的に検証できます。