JP6681661B2 - アクセス解析画像提供装置、アクセス解析画像提供方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、アクセス解析画像提供装置、アクセス解析画像提供方法、及びプログラムに関する。

近年のインターネットの急速な普及に伴い、Ｗｅｂ（ウェブ）サイトで提供されているサービスを利用し、またはウェブサイトで販売されている商品を購入する利用者が増えている。
利用者は、例えば検索エンジンを利用して、利用したいサービスを提供しているウェブサイトを検索する。そして、利用者は、検索した結果に表示されたウェブサイトへアクセスして、そのサイトを閲覧する。利用者は、アクセスした先のサイトが希望に合ったサイトであれば、そのサイトのサービスを利用する。一方、利用者は、アクセスした先のサイトが希望に合っていないサイトであれば、そのサイトのサービスを利用せず、他の検索されたウェブサイトに移動する。

このため、近年、ウェブサイトの運営者の間では、顧客である利用者のインターネット上でのアクセス状況を知りたいという需要が存在する。
このような需要に応じて、ウェブサイトに対する利用者のアクセス状況を解析して、解析した結果を提供するサービスが行われている。提供されるサービスは、ページ別の訪問者数の情報、ページビュー数の情報、平均ページ滞在時間の情報、直帰率の情報、離脱率の情報等である。なお、ページビュー数とは、利用者の端末の表示部に表示されたウェブサイト内のウェブページの表示回数であり、直帰率とは、ウェブページが１ページしか閲覧されなかったセッション（ユーザーが閲覧を始めたページから他のページに移動することなくサイトを離脱したセッション）の割合である。また、離脱率とは、例えば、利用者が他のウェブサイトへ移動したり、または、ウェブブラウザを閉じて閲覧を中止した割合である。

例えば、特許文献１には、ウェブサイトのアクセス状況を解析して、解析した結果をウェブサイトの運営者に提供することが開示されている。特許文献１に記載の技術では、アクセス状況を解析する対象のウェブサイトを運営するウェブサーバにシステム管理コンピュータを接続する。そして、システム管理コンピュータは、ウェブサイトへのアクセス情報を、指定された条件のもとにクロス集計した結果画面データを、ウェブサイトの運営者の端末に送信する。端末に送信される解析結果は、特許文献１に記載のように、例えばページ毎且つ日付毎のページビュー数（ＰＶ）と、アクセスした企業数（ＵＣ）、１つの会社がアクセスしたウェブページ数の平均値（ＰＶ／ＵＣ）、Ｗｅｂサイトを訪問した企業に関する情報等である。

特開２００８−９７２５９号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、ウェブサイトの利用者（顧客）の要望をウェブサイトまたはウェブページが満たしているかを表す品質が評価されていなかった。このため、ウェブサイトの運営者は、提供された情報に基づいて、運営しているウェブサイトまたはウェブページの品質を把握することができなかった。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、ウェブサイトまたはウェブページの品質を、より適切に評価した結果を提供することができるアクセス解析画像提供装置、アクセス解析画像提供方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の一態様に係るアクセス解析画像提供装置は、ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果を取得する取得部と、所定の評価指標には３つの前記解析結果が関連付けられており、前記取得部が取得した前記複数の解析結果から前記所定の評価指標に応じて３つの前記解析結果を選択し、選択した３つの前記解析結果から第一軸の前記解析結果と第二軸の前記解析結果と第三軸の前記解析結果を抽出し、選択した３つの軸の前記解析結果を用いて、前記所定の評価指標に対する、ウェブサイト内の複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の評価結果を生成する評価部と、前記複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部と、前記評価部が生成した３つの軸による前記評価結果を、前記各解析結果をプロットする軸に沿って前記各解析結果の値が表す前記品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを前記所定の評価指標における全ての前記解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成して二次元画像で視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供部と、を備える。

上記目的を達成するため、本発明の一態様に係るアクセス解析画像提供方法は、ウェブサイト内はＮ個のウェブページを有し、複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部を有するアクセス解析画像提供装置におけるアクセス解析画像提供方法であって、取得部が、ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果を取得する取得手順と、評価部が、複数の所定の評価指標それぞれには３つの前記解析結果が関連付けられており、前記ウェブサイト内の前記Ｎ個のページのウェブページのうち、前記ウェブページへの訪問者のうち前記所定の評価指標に応じた前記訪問者が多いウェブページを上位からＭ（Ｍは１以上Ｎ以下の整数）個抽出し、前記抽出した前記Ｍ個のウェブページの中から評価を行うウェブページを逐次選択する手順と、前記評価部が、前記取得手順によって取得された前記複数の解析結果から所定の評価指標に応じて３つの前記解析結果を選択し、選択した３つの前記解析結果から第一軸の前記解析結果と第二軸の前記解析結果と第三軸の前記解析結果を抽出し、選択した３つの軸の前記解析結果を用いて、前記所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の前記Ｍ個のウェブページにおける前記逐次選択したウェブページ毎の評価結果を生成する評価手順と、画像提供部が、前記評価手順によって生成された３つの軸による前記評価結果を、前記各解析結果をプロットする軸に沿って前記各解析結果の値が表す前記品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを前記所定の評価指標における全ての前記解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成して二次元画像で視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供手順と、を含む。

上記目的を達成するため、本発明の一態様に係るプログラムは、複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部を有するコンピュータに、ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果を取得する取得手順と、所定の評価指標には３つの前記解析結果が関連付けられており、前記取得手順によって取得された前記複数の解析結果から所定の評価指標に応じて３つの前記解析結果を選択し、選択した３つの前記解析結果から第一軸の前記解析結果と第二軸の前記解析結果と第三軸の前記解析結果を抽出し、選択した３つの軸の前記解析結果を用いて、前記所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の百分率で表される評価結果を生成する評価手順と、前記評価手順によって生成された３つの軸による前記評価結果を、前記各解析結果をプロットする軸に沿って前記各解析結果の値が表す前記品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを前記所定の評価指標における全ての前記解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成して二次元画像で視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供手順と、を実行させる。

本発明によれば、ウェブページの品質を、より適切に評価した結果を提供することができる。

第１実施形態に係るアクセス解析システムの概略構成図である。 ウェブサイトの構成と、ランディングページとを説明する図である。 ウェブサイト及びウェブページにおける閲覧者の行動例を説明する図である。 第１実施形態に係るアクセス解析結果の一例を表す図である。 第１実施形態に係る評価指標と、評価指標を評価するために用いる解析結果の例、及び第２実施形態に係る記憶部に記憶されている情報を表す図である。 第１実施形態に係るアクセス解析画像提供装置のブロック図である。 第１実施形態に係るアクセス解析画像提供装置が提供するアクセス解析画像の一例を説明する図である。 第１実施形態に係るアクセス解析画像提供装置がアクセス解析画像を生成する処理手順の一例のフローチャートである。 第２実施形態に係るアクセス解析画像提供装置のブロック図である。 第２実施形態に係る記憶部に記憶されている偏差値の範囲と、表示色との関係の一例を表す図である。 第２実施形態に係るアクセス解析画像提供装置が提供するアクセス解析画像の一例を説明する図である。 第２実施形態に係るアクセス解析画像提供装置がアクセス解析画像を生成する処理手順の一例のフローチャートである。 第２実施形態に係る視覚化処理の手順の一例のフローチャートである。

以下、図面を用いて本発明の実施形態について詳細に説明する。なお、本発明は係る実施形態に限定されず、その技術思想の範囲内で種々の変更が可能である。

［第１実施形態］
図１は、本実施形態に係るアクセス解析システム１の概略構成図である。図１に示すように、アクセス解析システム１は、Ｗｅｂ（ウェブ）サーバ２、ネットワーク３、端末４−１〜４−３、・・・、アクセス解析装置５、アクセス解析画像提供装置６、及び運営者端末７を含んで構成される。なお、以下の説明において、端末４−１〜４−３、・・・のうち、１つを特定しない場合は、単に端末４という。

ネットワーク３は、例えばインターネットである。図１に示すように、ネットワーク３には、ウェブサーバ２、ネットワーク３、端末４、アクセス解析装置５、アクセス解析画像提供装置６、及び運営者端末７が接続されている。

ウェブサーバ２は、通信部２１及び記憶部２２を含んで構成される。
記憶部２２には、ウェブサイト２３に関する情報が記憶されている。ウェブサイト２３に関する情報とは、例えば複数のウェブページ２４１、２４２、・・・に関する情報である。また、ウェブページ２４１、２４２、・・・それぞれには、アクセス解析装置５がアクセス解析を行うための、例えばタグを埋め込んである。なお、ウェブページ２４１、２４２、・・・のうち、１つのウェブページを特定しない場合は、単にウェブページ２４という。
通信部２１は、ネットワーク３を介して、端末４にウェブサイト２３を提供する。

端末４は、ウェブサイト２３を閲覧する利用者（以下、閲覧者ともいう）が使用する端末である。端末４は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）、スマートフォン等の携帯電話、タブレット端末、携帯ゲーム機器等である。

アクセス解析装置５は、端末４のウェブサイト２３へのアクセス状況を解析し、解析した解析結果を、ネットワーク３を介して、アクセス解析画像提供装置６に提供する。また、アクセス解析装置５は、データ取得部５１、解析部５２、及び提供部５３を備える。なお、アクセス状況とは、端末４が、ウェブページ２４に訪問した経路、最初に閲覧したウェブページ２４、ウェブサイト２３内を閲覧した経路、各ウェブページ２４を閲覧していた時間（以下、滞在時間ともいう）、ウェブページ２４で商品を購入したか否か、初めてウェブサイト２３を訪れたのか複数回数目か等の各状況である。

データ取得部５１は、ネットワーク３を介して、端末４のウェブサイト２３へのアクセス状況を取得し、取得したアクセス状況を解析部５２に出力する。
解析部５２は、データ取得部５１が出力したアクセス状況を解析して、アクセス解析結果を生成し、生成したアクセス解析結果を提供部５３に出力する。なお、アクセス解析結果については、後述する。
提供部５３は、解析部５２が出力したアクセス解析結果を、例えば専用のウェブサイト上で提供する。
なお、アクセス解析装置５が送信部（不図示）を備え、送信部が、アクセス解析結果を、ネットワーク３を介して運営者端末７に送信するようにしてもよい。

アクセス解析画像提供装置６は、図１の破線３２に示すように、アクセス解析装置５が提供するアクセス解析結果を、ネットワーク３を介して取得する。アクセス解析画像提供装置６は、取得したアクセス解析結果を用いて、所定の評価指標に基づいてウェブページ２４毎の評価結果を生成する。そして、アクセス解析画像提供装置６は、生成した評価結果を視覚化したアクセス解析画像を生成し、生成したアクセス解析画像を図１の破線３２に示すように運営者端末７に提供する。なお、アクセス解析画像提供装置６の構成、動作、所定の評価指標、及び評価結果については後述する。

運営者端末７は、ウェブサイト２３を運営する運営者が利用する端末であり、例えば、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の携帯電話である。また、運営者端末７は、通信部７１、制御部７２、表示部７３、及び操作部７４を備えている。

通信部７１は、アクセス解析画像提供装置６が提供するアクセス解析画像を、ネットワーク３を介して取得し、取得したアクセス解析画像を制御部７２に出力する。
制御部７２は、通信部７１が出力したアクセス解析画像を表示部７３に表示させる。また、制御部７２は、操作部７４から操作結果が入力された場合、操作結果に応じた指示を生成し、生成した指示を、ネットワーク３を介してアクセス解析画像提供装置６に送信する。なお、指示とは、例えばアクセス解析画像に対するソート指示、表示方法の変更の指示等である。なお、アクセス解析画像については、後述する。

表示部７３は、液晶表示パネル等である。表示部７３には、制御部７２の制御によって
アクセス解析画像が表示される。
操作部７４は、キーボード、マウス、ポインティングデバイス、表示部７３上に設けられているタッチパネル等である。操作部７４は、運営者によって操作された操作結果を検出し、検出した操作結果を制御部７２に出力する。

＜用語の定義＞
ここで、実施形態で用いる用語の定義を、図２及び図３を参照して行う。図２は、ウェブサイトの構成と、ランディングページとを説明する図である。図３は、ウェブサイト及びウェブページにおける閲覧者の行動例を説明する図である。

図２に示す例において、ウェブサイト２３は、トップのウェブページ２４１、商品Ａに関するウェブページ２４２、商品Ｂに関するウェブページ２４３、商品Ｃに関するウェブページ２４４、・・・を含んで構成されている。なお、ウェブページ２４は、アクセス解析装置５がアクセスを解析可能なファイルまたはコンテンツでもある。

例えば、第１キーワードを検索エンジンによって検索した結果にハイパーリンクされているのが、トップのウェブページ２４１である。また、第２キーワードを検索エンジンによって検索した結果にハイパーリンクされているのが、商品Ａに関するウェブページ２４２である。このように、実施形態では、検索エンジンによって検索された結果にハイパーリンクされているウェブページ、すなわち検索された結果から訪問されたウェブページを、ランディングページという。
ウェブサイト２３には、少なくとも１つのウェブページ２４が含まれ、例えば複数のランディングページとランディングページ以外のその他のウェブページとが含まれている。

また、図２に示す例では、商品Ａに関するウェブページ２４２、商品Ｂに関するウェブページ２４３、商品Ｃに関するウェブページ２４４から、利用者は端末４を操作して、各商品の購入手続きを行える。または、閲覧者は端末４を操作して、ウェブページ２４から資料請求などを申し込める。
実施形態では、ウェブサイト２３において、商品が購入されること、資料請求されること、または会員登録されることを成果という。また、実施形態では、目標を達成した訪問者数をコンバージョン（ＣＶ）という。そして、実施形態では、閲覧者が、所定の解析時間の間に目標を達成した訪問者数をコンバージョン数（ＣＶ数）という。さらに、実施形態では、運営者が設定したコンバージョン達成時の売り上げ等を目標値という。

図３の閲覧者の行動例を参照しながら、用語の定義の説明を続ける。
図３に示す例において、閲覧者は端末４を操作して、第１検索キーワードを検索エンジンによって検索する（ステップＳ１）。
続けて、閲覧者は、端末４を操作して、検索された結果の中から、例えば一番上に表示された検索結果を選択する。この結果、閲覧者は、端末４によってトップのウェブページ２４１を開く（ステップＳ２）。これにより、閲覧者は、トップのウェブページ２４１に訪れる。この例では、ウェブページ２４１が、ランディングページ（または閲覧開始ページ）である。

閲覧者は、トップのウェブページ２４１の閲覧を行う（ステップＳ３）。なお、実施形態では、閲覧者が、１つのウェブページ２４を閲覧していた時間をページ滞在時間という。
続けて、閲覧者は、トップのウェブページ２４１の中から、商品Ａの説明を閲覧するために、端末４を操作して商品Ａに関するウェブページ２４２にハイパーリンクしているテキスト２５１を選択する（ステップＳ４）。
この結果、閲覧者は、端末４によって商品Ａに関するウェブページ２４２を開く。

次に、閲覧者は、商品Ａに関するウェブページ２４２の閲覧を行う（ステップＳ５）。
続けて、閲覧者は、端末４を操作して、商品Ａに関するウェブページ２４２の閲覧を中止または終了して、他のウェブサイト２３’へ移動する（ステップＳ６）。
このように、実施形態では、閲覧者が、閲覧を開始してから他のウェブサイト２３’に移動、またはブラウザを閉じるまでの一連の流れをまとめた単位をセッションという。なお、実施形態では、閲覧者が、最後に訪れたウェブページを離脱ページという。また、実施形態では、閲覧者がウェブサイト２３を訪れてから離脱するまでの平均的な時間を平均サイト滞在時間という。

また、実施形態では、閲覧者がランディングページを閲覧しただけで、他のウェブサイト２３’へ移動した場合のように、閲覧を始めたウェブページ２４からウェブサイト２３内の他のウェブページ２４に移動することなくウェブサイト２３を離脱したセッションの割合を直帰率という。
また、実施形態では、個々のウェブページのすべてのページビューで、そのウェブページがセッションの最後のウェブページになった割合を離脱率という。ここで、ページビューとは、ウェブページ２４が表示された回数である。

＜アクセス解析結果＞
次に、アクセス解析装置５が提供するアクセス解析結果の例を説明する。
図４は、本実施形態に係るアクセス解析結果の一例を表す図である。
図４に示すように、アクセス解析結果には、ページに対する解析結果と、ランディングページに対する解析結果とが含まれている。なお、ページとは、閲覧者が閲覧したウェブサイト２３内のウェブページ２４であり、ランディングページと、ランディングページ以外のウェブページとが含まれる。図４において（Ａ）は、ページに対する解析結果であり、以下、すべてのページのレポートともいう。また、（Ｂ）は、ランディングページに対する解析結果であり、以下、ランディングページのレポートともいう。
（Ａ）に示すように、ページに対する解析結果には、第１のページ、第２のページ、第３のページ、・・・に関する解析結果が含まれる。また、（Ｂ）に示すように、ランディングページに対する解析結果には、第１のランディングページ、第２のランディングページ、第３のランディングページ、・・・に関する解析結果が含まれる。

図４に示す例では、ページまたはランディングページに対する解析結果それぞれには、ページビュー（ＰＶ）、セッション（ｓｅｓｓｉｏｎ）、ページ別訪問者数（ｕｓｅｒ）、平均ページ滞在時間（ａｖｇ Ｔｉｍｅ ｏｎ Ｐａｇｅ）、直帰率（ｂｏｕｎｃｅ ｒａｔｅ）、離脱率（ｅｘｉｔ Ｒａｔｅ）、コンバージョン数、コンバージョン率（ＣＶＲ）、新規訪問者数（ｎｅｗ Ｕｓｅｒまたはｎｅｗ Ｖｉｓｉｔｏｒ）、再訪問者数（Ｒｅｔｕｒｎｉｎｇ Ｖｉｓｉｔｏｒ）、新規セッション率（ｎｅｗ ｓｅｓｓｉｏｎ Ｒａｔｅ）、ページの価値、目標の完了数等が含まれている。

なお、ページ別訪問者数とは、ウェブページ２４を１回以上閲覧した訪問数である。平均ページ滞在時間とは、ウェブページ２４を閲覧した平均時間である。コンバージョン率とは、ウェブサイト２３の訪問者数のうち成果に結びついた割合である。新規訪問者数とは、アクセス解析を行う所定の期間において、初めてウェブサイト２３を訪問した閲覧者数であり、再訪問者数とは、ウェブサイト２３を２度以上訪問している閲覧者数である。新規セッション率とは、新規にウェブサイト２３を訪問した閲覧者の割合である。ページの価値とは、ウェブページ２４の平均価値であり、ウェブサイト２３全体の売り上げ、目標売上金額、ウェブサイト２３内における閲覧されたウェブページ数に基づいて算出された値である。目標の完了数とは、コンバージョンの合計である。

なお、図４に示したアクセス解析結果は一例であり、これに限られない。上述した値または割合を示すものであればよい。また、図４に示した解析結果は、無料または有料のアクセス解析結果を提供するウェブサイトが提供するようにしてもよい。アクセス解析結果は、例えば、Ｇｏｏｇｌｅ Ａｎａｌｙｔｉｃｓ（登録商標；グーグルアナリティクス）が提供する解析結果である。

＜評価指標と評価指標の例＞
次に、本実施形態で用いる評価指標と、評価指標を評価するために用いる解析結果の例を説明する。
図５は、本実施形態に係る評価指標と、評価指標を評価するために用いる解析結果の例、及び第２実施形態に係る記憶部に記憶されている情報を表す図である。図５の（Ａ）は、評価指標と、評価指標を評価するために用いる解析結果の例を表し、図５の（Ｂ）は、記憶部６４に記憶されている解析結果とページの品質の良し悪しの対応の例を表している。また、図５の（Ｃ）は、第２実施形態の記憶部６４Ａ（図９参照）に記憶されている評価指標と、評価に用いる解析結果との対応を表している。なお、（Ｂ）及び（Ｃ）については、後述する。図５の（Ａ）において、項目が評価指標に対応する。また、ｘ軸、ｙ軸、及び円の大きさそれぞれが、アクセス解析結果から取得されて評価に用いられる解析結果を表している。

図５の（Ａ）に示すように、本実施形態において、評価指標とは、上述したページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第１ＣＶ改善、または第２ＣＶ改善のうち少なくとも１つの指標である。なお、各解析結果の意味と、抽出方法については後述する。
評価指標が“ページ別入口評価レポート”の場合、評価に用いられるｘ軸の解析結果は、“入口ページの直帰率”であり、評価に用いられるｙ軸の解析結果は、“入口ページのＣＶ率”であり、評価に用いられるｚ軸（円の大きさ）の解析結果は、“入口ページの流入数”である。
評価指標が“キーワード別入口評価レポート”の場合、評価に用いられるｘ軸の解析結果は、“キーワードの直帰率”であり、評価に用いられるｙ軸の解析結果は、“キーワードのＣＶ率”であり、評価に用いられるｚ軸（円の大きさ）の解析結果は、“キーワードのオーガニック流入数”である。

評価指標が“新規流入評価レポート”の場合、評価に用いられるｘ軸の解析結果は、“新規ユーザーのページ別の直帰率”であり、評価に用いられるｙ軸の解析結果は、“新規ユーザーのページ別の平均ページ滞在時間”であり、評価に用いられるｚ軸（円の大きさ）の解析結果は、“入口ページの新規流入数”である。
評価指標が“リピート流入評価レポート”の場合、評価に用いられるｘ軸の解析結果は、“リピートユーザーの入口ページ別の直帰率”であり、評価に用いられるｙ軸の解析結果は、“リピートユーザーの入口ページ別の平均ページ滞在時間”であり、評価に用いられるｚ軸（円の大きさ）の解析結果は、“入口ページのリピート流入数”である。

評価指標が“第１ＣＶ改善レポート”の場合、評価に用いられるｘ軸の解析結果は、“１−離脱率（遷移率）”であり、評価に用いられるｙ軸の解析結果は、“ページの価値”であり、評価に用いられるｚ軸（円の大きさ）の解析結果は、“ページの訪問回数”である。
評価指標が“第２ＣＶ改善レポート”の場合、評価に用いられるｘ軸の解析結果は、“１−離脱率（遷移率）”であり、評価に用いられるｙ軸の解析結果は、“ページの価値”であり、評価に用いられるｚ軸（円の大きさ）の解析結果は、“キーワードのオーガニック流入数”である。

上述したように、本実施形態では、アクセス解析結果を取得したまま使用するのではなく、複数の解析結果の中から評価指標に応じた解析結果を選択し、選択した解析結果を用いて、各評価指標に対する評価結果を生成している。
なお、評価部６２は、図５の（Ａ）に示した評価指標のうち少なくとも１つについて評価するようにしてもよい。また、上述した評価指標は一例であり、これに限られない。評価部６２は、取得部６１が取得した解析結果のページのレポートから抽出した解析結果を用いて、他の評価指標に応じて、評価結果を生成するようにしてもよい。

＜アクセス解析画像提供装置６＞
次に、アクセス解析画像提供装置６について説明する。
図６は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置６のブロック図である。図６に示すように、アクセス解析画像提供装置６は、取得部６１、評価部６２、及び画像提供部６３を備えている。また、評価部６２は、第１評価レポート生成部６２１、第２評価レポート生成部６２２、第３評価レポート生成部６２３、第４評価レポート生成部６２４、第５評価レポート生成部６２５、及び第６評価レポート生成部６２６を備えている。

取得部６１は、アクセス解析装置５が提供するアクセス解析結果を、ネットワーク３を介して取得し、取得したアクセス解析結果を評価部６２の第１評価レポート生成部６２１、第２評価レポート生成部６２２、第３評価レポート生成部６２３、第４評価レポート生成部６２４、第５評価レポート生成部６２５、及び第６評価レポート生成部６２６に出力する。

なお、キーワードとは、閲覧者が、検索エンジンを使って検索したときに入力した単語、単語の群、文章などである。また、検索エンジンで検索された場合、ウェブブラウザ上には、検索結果に関連した広告と、検索結果のリストが表示される。検索結果のリストが、オーガニック（Ｏｒｇａｎｉｃ）検索の結果である。このように、オーガニック検索にハイパーリンクからランディングページを訪問した閲覧者の数を、オーガニック流入数という。なお、解析結果のページ別訪問者数には、オーガニック検索からのランディングページへの訪問者数、広告からの訪問者数が含まれている。また、直帰率には、新規訪問者の直帰率が含まれている。コンバージョン率には、キーワード毎のコンバージョン率が含まれている。ページ別訪問者数には、キーワード毎のオーガニック検索からの訪問者数が含まれている。また、平均ページ滞在時間には、新規訪問者の平均ページ滞在時間が含まれている。

第１評価レポート生成部６２１、第３評価レポート生成部６２３、第４評価レポート生成部６２４は、ランディングページのレポートに基づいて、ウェブサイト２３のランディングページのうち、流入数（ページ別訪問者数）が多い上位の５０ページを抽出する。なお、ページ数は一例であり、これに限らない。すべてのページの中から、流入数の多いページを抽出し、第１評価レポート生成部６２１、第３評価レポート生成部６２３、第４評価レポート生成部６２４が抽出するページ数が一致していればよい。また、本実施形態では、ランディングページのレポートから上位５０ページを抽出する例を説明するが、すべてのページのレポートから、流入数が多い上位の５０ページを第１評価レポート生成部６２１、第３評価レポート生成部６２３、第４評価レポート生成部６２４が抽出するようにしてもよい。

また、第５評価レポート生成部６２５は、全てのページのレポートに基づいて、ウェブページ２４のうち、流入数（ページ別訪問者数）が多い上位の５０ページを抽出する。なお、抽出するページ数は一例であり、これに限られない。流入数が多い上位の任意のページ数を抽出するようにしてもよい。また、本実施形態では、全てのページのレポートから上位５０ページを抽出する例を説明するが、ランディングページのレポートから、流入数が多い上位の５０ページを第５評価レポート生成部６２５が抽出するようにしてもよい。
さらに、第２評価レポート生成部６２２、第６評価レポート生成部６２６は、ウェブサイト２３への流入キーワードのうち、流入数（キーワード別訪問数）が多い上位の５０キーワードを抽出する。なお、抽出するキーワード数は一例であり、これに限られない。ウェブサイト２３への流入キーワードのうち、流入数が多い上位の任意の個数のキーワードを抽出するようにしてもよい。

第１評価レポート生成部６２１は、抽出した５０ページの中から評価を行うランディングページを逐次選択する。第１評価レポート生成部６２１は、取得部６１が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、選択したランディングページについて、直帰率を“入口ページの直帰率”として抽出し、コンバージョン率を：入口ページのＣＶ率“として抽出し、ページ別訪問者数を”入口ページの流入数“として抽出する。
第１評価レポート生成部６２１は、ランディングページ毎に抽出した“入口ページの直帰率”と、“入口ページのＣＶ率”と、“入口ページの流入数”とを用いてページ別入口評価レポートを生成し、生成したページ別入口評価レポートの情報を視覚化部６５に出力する。

第２評価レポート生成部６２２は、抽出した５０キーワードの中から評価を行うキーワードを逐次選択する。なお、第２評価レポート生成部６２２は、流入時に検索されたキーワードを選択する。第２評価レポート生成部６２２は、キーワード毎に、すべてのページのレポートから直帰率を“キーワードの直帰率”として抽出し、コンバージョン率を“キーワードのＣＶ率”として抽出し、オーガニック検索からの訪問者数を“キーワードのオーガニック流入数”として抽出する。
第２評価レポート生成部６２２は、キーワード毎に抽出した“キーワードの直帰率”と、“キーワードのＣＶ率”と、“キーワードのオーガニック流入数”とを用いてキーワード別入口評価レポートを生成し、生成したキーワード別入口評価レポートの情報を視覚化部６５に出力する。

第３評価レポート生成部６２３は、評価を行うランディングページを選択する。第３評価レポート生成部６２３は、取得部６１が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎に、新規訪問者の直帰率を“新規訪問者のページ別の直帰率”として抽出し、新規訪問者の平均ページ滞在時間を“新規訪問者のページ別の平均ページ滞在時間”として抽出し、新規訪問者のページ別訪問者数を“入口ページの新規流入数”として抽出する。
第３評価レポート生成部６２３は、ランディングページ毎に抽出した“新規訪問者のページ別の直帰率”と、“入口ページの新規訪問者のページ別の平均ページ滞在時間”と、“入口ページの新規流入数”とを用いてページ別入口評価レポートを生成し、生成したページ別入口評価レポートの情報を視覚化部６５に出力する。

第４評価レポート生成部６２４は、評価を行うランディングページを選択する。第４評価レポート生成部６２４は、取得部６１が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎に、再訪問者の直帰率を“再訪問者の入口ページ別の直帰率”として抽出し、再訪問者の平均ページ滞在時間を“再訪問者の入口ページ別の平均ページ滞在時間”として抽出し、再訪問者のページ別訪問者数を“入口ページのリピート流入数”として抽出する。なお、再訪問者の直帰率は、全ての訪問者（ユーザーともいう）の直帰率から新規訪問者（新規ユーザーともいう）の直帰率を減算した値である。再訪問者の平均ページ滞在時間は、全ての訪問者の平均ページ滞在時間から新規訪問者の平均ページ滞在時間を減算した値である。また、再訪問者数は、全ての訪問者のページ別訪問者数から新規訪問者数のページ別訪問者数を減算した値である。
第４評価レポート生成部６２４は、ランディングページ毎に抽出した“再訪問者の入口ページ別の直帰率”と、“再訪問者の入口ページ別の平均ページ滞在時間”と、“入口ページのリピート流入数”とを用いてリピート流入評価レポートを生成し、生成したリピート流入評価レポートの情報を視覚化部６５に出力する。

第５評価レポート生成部６２５は、評価を行うページを選択する。第５評価レポート生成部６２５は、取得部６１が出力したアクセス解析結果のすべてのページのレポートから、ページ毎に、直帰率、及びページの価値を抽出し、ページ別訪問者数を“ページの訪問回数”として抽出する。ここで、１−離脱率を遷移率という。第５評価レポート生成部６２５は、ページ毎に遷移率を算出する。
第５評価レポート生成部６２５は、ページ毎に算出した“遷移率”と、ページ毎に抽出した“ページの価値”と、“ページの訪問回数”とを用いて第１ＣＶ改善レポートを生成し、生成した第１ＣＶ改善レポートの情報を視覚化部６５に出力する。

第６評価レポート生成部６２６は、抽出した５０キーワードの中から評価を行うキーワードを逐次選択する。第６評価レポート生成部６２６は、流入時に検索されたキーワードを選択する。第６評価レポート生成部６２６は、キーワード毎に、すべてのページのレポートから直帰率、及びページの価値を抽出し、オーガニック検索からの訪問者数を“キーワードのオーガニック流入数”として抽出する。また、第６評価レポート生成部６２６は、ランディングページ毎に遷移率を算出する。
第６評価レポート生成部６２６は、キーワード毎に算出した“遷移率”と、キーワード毎に抽出した“ページの価値”と、“キーワードのオーガニック流入数”とを用いて第２ＣＶ改善レポートを生成し、生成した第２ＣＶ改善レポートの情報を視覚化部６５に出力する。

画像提供部６３は、記憶部６４、視覚化部６５、画像生成部６６、及び出力部６７を備えている。
記憶部６４には、評価部６２が上述した評価に用いるｘ軸とｙ軸とｚ軸との解析結果が記憶されている。記憶部６４には、評価毎に用いる表示色が対応付けられて記憶されている。記憶部６４には、後述するアクセス解析画像に用いる円の大きさと、ｚ軸の解析結果の値とが対応付けられて記憶されている。なお、アクセス解析画像、ｚ軸、ｙ軸、及びｚ軸の解析結果については、後述する。また、記憶部６４には、提供する画像の雛形の画像（例えば、図７に示すアクセス解析画像における雛形）が記憶されている。なお、記憶部６４には、図５の（Ｂ）に示すように、ｘ軸またはｙ軸に用いる解析結果の値と、ランディングページまたはページの品質の良し悪しが対応付けられて記憶されている。例えば、直帰率が０％には、ランディングページまたはページの品質が良いが対応付けられ、直帰率が１００％には、ランディングページまたはページの品質が悪いが対応付けられている。また、遷移率（＝１−直帰率）が０％には、ランディングページまたはページの品質が悪いが対応付けられ、直帰率が１００％には、ランディングページまたはページの品質が良いが対応付けられている。

視覚化部６５は、評価部６２が出力したページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第１ＣＶ改善、または第２ＣＶ改善を、評価結果毎に、記憶部６４に記憶されている評価毎の表示色を参照して、各評価結果に対応させる。視覚化部６５は、評価毎に対応付けした評価結果、及び色を示す情報を画像生成部６６に出力する。

画像生成部６６は、視覚化部６５が出力した評価毎に対応付けられた評価結果及び色と、記憶部６４に記憶されている提供するアクセス解析画像の雛形の画像とを用いて、運営者端末７に提供する評価結果であるバブルチャートのアクセス解析画像を生成し、生成したアクセス解析画像を出力部６７に出力する。また、画像生成部６６は、評価指標に応じて、ｘ軸またはｙ軸にプロットする解析結果の値が、品質が悪い方から品質が方向へ、記憶部６４に記憶されている対応関係を参照してプロットしたグラフ（例えば、バブルチャート）を生成する。

出力部６７は、画像生成部６６が出力したアクセス解析画像を、ネットワーク３を介して、運営者端末７に提供する。なお、出力部６７は、アクセス解析画像を、ネットワーク３を介して運営者端末７に送信するようにしてもよい。

＜アクセス解析画像提供装置６が提供するアクセス解析画像の例＞
次に、アクセス解析画像提供装置６が提供するアクセス解析画像の一例を説明する。
図７は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置６が提供するアクセス解析画像の一例を説明する図である。図７に示すアクセス解析画像は、運営者端末７の表示部７３上に表示される。図７に示すように、アクセス解析画像は、バブルチャートの画像である。また、図７において、横軸は図５に示したｘ軸の項目であり、縦軸は図５に示したｙ軸の項目である。また、円（バブル）は、バブルチャートにおいてｚ軸に対応し、本実施形態では図５に示した円の大きさに対応している。また、図７において、ボタンｇ１１２は、ＳＰ（スマートフォン）向けに構成されているウェブページに対する解析結果の表示に切り替えるボタンである。ボタンｇ１１３は、ＰＣ（パーソナルコンピュータ）向けに構成されているウェブページに対する解析結果の表示に切り替えるボタンである。また、ボタンｇ１１１は、ＳＰ向けに構成されているウェブページと、ＰＣ向けに構成されているウェブページとの両方の解析結果の表示に切り替えるボタンである。

図７の（Ａ）は、本実施形態に係るバブルチャートの画像が表す評価結果を説明する図である。（Ａ）に示すように、バブルチャートの画像において、左下に配置される円は、ページまたはランディングページの品質が悪い（または低い）ことを表し、右上に配置される円は、ページまたはランディングページの品質が良い（または高い）ことを表している。

図７の（Ｂ）は、本実施形態に係るバブルチャートの画像の一例を表す図である。（Ｂ）に示すバブルチャートの画像は、例えば第１ＣＶ改善レポートをバブルチャートに変換した画像である。（Ｂ）が第１ＣＶ改善レポートをバブルチャートに変換した画像の場合、横軸は、遷移率を表し、縦軸はページの価値を表している。（Ｂ）に示す例では、ｘ軸の左端が４０［％］、ｘ軸の右端が１００［％］である。遷移率が高い場合（ｘ軸の右側）は、ウェブサイト２３内で閲覧者が閲覧しているページが多い、すなわち興味を示していることを表しているので、品質が良いページであることを表している。一方、遷移率が低い場合（ｘ軸の左側）は、ウェブサイト２３内で閲覧者が閲覧しているページが少ない、すなわち興味を示していないことを表しているので、品質が悪いページであることを表している。

図７の（Ｃ）は、本実施形態に係るバブルチャートの画像の他の例を表す図である。（Ｃ）に示すバブルチャートの画像は、例えばページ別入口評価レポートをバブルチャートに変換した画像である。（Ｃ）がページ別入口評価レポートをバブルチャートに変換した画像の場合、横軸は、直帰率を表し、縦軸は入口ページのＣＶ率を表している。（Ｃ）に示す例では、ｘ軸の左端が１００［％］、ｘ軸の右端が０［％］である。直帰率が高い場合（ｘ軸の左側）は、ランディングページを閲覧した後に他のウェブサイトへ移動した、すなわち興味を示していないことを表しているので、品質が悪いページであることを表している。一方、直帰率が低い場合（ｘ軸の右側）は、ランディングページを閲覧した後に他のウェブサイトへ移動していない、すなわち興味を示していることを表しているので、品質が良いページであることを表している。

すなわち、本実施形態では、ｘ軸の項目の意味する内容に応じて、ｘ軸の左右のスケール（目盛り）を（Ｂ）または（Ｃ）のように反転させた画像を生成している。これにより、運営者は、バブルチャートの画像をみたとき、運営しているウェブサイト２３の品質を視覚的に把握することができる。なお、図７を用いて説明した例では、ｘ軸のみ左右を項目の意味に応じて反転させた例を説明したが、ｙ軸についても同様である。

なお、図７に示したアクセス解析結果は一例であり、これに限られない。すなわち、アクセス解析画像として用いる視覚化手法は、バブルチャートに限られない。ｘ、ｙ、ｚの三軸を表現できる他の統計的なグラフ等であってもよい。

＜アクセス解析画像の生成処理の手順＞
次に、アクセス解析画像提供装置６がアクセス解析画像を生成する処理手順の一例を説明する。図８は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置６がアクセス解析画像を生成する処理手順の一例のフローチャートである。なお、評価部６２の第１評価レポート生成部６２１〜第６評価レポート生成部６２６それぞれは、図８に示す処理を行う。以下の説明において、第１評価レポート生成部６２１〜第６評価レポート生成部６２６を、第ｎ評価レポート生成部６２ｎ（ｎは１〜６の整数）という。

（ステップＳ１０１）取得部６１は、アクセス解析装置５が提供するアクセス解析結果を、ネットワーク３を介して取得する。
（ステップＳ１０２）第ｎ評価レポート生成部６２ｎは、記憶部６４に記憶されている評価指標に対応付けられているｘ軸に用いる解析結果を抽出する。

（ステップＳ１０３）第ｎ評価レポート生成部６２ｎは、記憶部６４に記憶されている評価指標に対応付けられているｙ軸に用いる解析結果を抽出する。
（ステップＳ１０４）第ｎ評価レポート生成部６２ｎは、記憶部６４に記憶されている評価指標に対応付けられているｚ軸（円；バブル）に用いる解析結果を抽出する。

（ステップＳ１０５）第ｎ評価レポート生成部６２ｎは、記憶部６４に記憶されているｚ軸の解析結果の値に対応付けられている円の大きさを参照して、円の大きさを算出する。
なお、第ｎ評価レポート生成部６２ｎは、評価指標に応じて、ランディングページ毎またはページ毎にステップＳ１０２〜Ｓ１０５の処理を行い、選択した全てのランディングページまたは全てのページについての処理の終了後に、ステップＳ１０６の処理に進む。

（ステップＳ１０６）視覚化部６５は、評価部６２が出力した各評価指標に対する評価結果を、評価指標に応じてランディングページ毎またはページ毎に、記憶部６４に記憶されている評価指標と表示色との対応付けを参照して、評価指標に応じて、円に色を対応させる視覚化処理を行う。
（ステップＳ１０７）画像生成部６６は、視覚化部６５が対応付けした評価結果、及び色を示す情報と、記憶部６４に記憶されている提供する画像の雛形のアクセス解析画像とを用いて、図７に示したようなアクセス解析画像を生成する。なお、画像生成部６６は、評価指標に応じて、ｘ軸またはｙ軸にプロットする解析結果の値が、品質が悪い方から品質が方向へ、記憶部６４に記憶されている対応関係を参照してプロットしたグラフを生成する。続けて、出力部６７は、画像生成部６６が出力したグラフをアクセス解析画像として、ネットワーク３を介して、運営者端末７に提供する。

以上のように、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６は、ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果（例えば、図４）を取得する取得部６１と、取得部が取得した複数の解析結果から所定の評価指標（ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第１ＣＶ改善、または第２ＣＶ改善）に応じて選択した解析結果を用いて、所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト２３内の複数のウェブページ２４におけるウェブページ（例えば、ランディングページまたはページ）毎の評価結果を生成する評価部（評価部６２、第１評価レポート生成部６２１〜第６評価レポート生成部６２６）と、評価部が生成した評価結果を視覚化した画像（例えば、アクセス解析画像）を、ネットワークを介して提供する画像提供部６３と、を備える。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６は、アクセス解析装置５が解析した解析結果をそのまま提供するのではなく、アクセス解析装置５から取得した解析結果の中から所定の評価指標に応じた解析結果を選択して、選択した解析結果に基づいて評価値を生成する。なお、所定の評価指標とは、上述したように、ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第１ＣＶ改善、または第２ＣＶ改善のうち、少なくとも１つである。そして、アクセス解析画像提供装置６は、算出した評価結果を視覚化し、視覚化したアクセス解析画像を解析結果として提供することができる。

この結果、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６によれば、所定の評価指標に基づいて生成された評価結果が視覚化されたアクセス解析画像によって、ウェブサイト２３及びウェブページ２４の品質を、より適切に評価した結果を提供することができる。そして、運営者は、提供されたアクセス解析画像に基づいて、運用しているウェブサイト２３においてどのウェブページ２４がどの項目に対しての品質が高いのか、どの項目に対して品質が低いのかを、視覚的に知ることができる。これにより、ウェブサイト２３の運営者は、アクセス解析画像提供装置６から提供されたアクセス解析画像に基づいて、ウェブサイト２３及びウェブページ２４の改善に役立てることができる。

また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６において、複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部６４、をさらに備え、画像提供部６３は、各解析結果を軸にプロットする軸に沿って各解析結果の値が表す品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを所定の評価指標（ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第１ＣＶ改善、または第２ＣＶ改善）における全ての解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成する。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６は、解析結果を、ランディングページまたはページの品質の悪い方向から方向へ変化していくようにプロットしたグラフの画像をアクセス解析画像として提供することができる。この結果、ウェブサイト２３の運営者は、提供されたアクセス解析画像を見ることで、運用しているウェブサイト２３の品質を視覚的に把握することができる。

［第２実施形態］
第１実施形態では、評価部６２が、ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第１ＣＶ改善、または第２ＣＶ改善に対する評価結果を生成し、画像提供部６３が図７に示したようにバブルチャートで評価結果を視覚化して提供する例を説明した。本実施形態では、評価部が、取得した解析結果を用いて、他の評価指標に関して評価を行い、画像提供部が評価部によって評価された評価値を視覚化して提供する例を説明する。

＜アクセス解析画像提供装置６Ａ＞
まず、アクセス解析画像提供装置６Ａについて説明する。なお、第１実施形態で説明したアクセス解析画像提供装置６と同じ機能を有する機能部については、同じ符号を用いて説明を省略する。
図９は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置６Ａのブロック図である。図９に示すように、アクセス解析画像提供装置６Ａは、取得部６１、評価部６２Ａ、及び画像提供部６３Ａを備えている。また、評価部６２Ａは、集客力算出部６２１Ａ、閲覧力算出部６２２Ａ、誘導力算出部６２３Ａ、成果力算出部６２４Ａ、及び総合力算出部６２５Ａを備えている。

取得部６１は、アクセス解析装置５が提供するアクセス解析結果を、ネットワーク３を介して取得し、取得したアクセス解析結果を評価部６２Ａの集客力算出部６２１Ａ、閲覧力算出部６２２Ａ、誘導力算出部６２３Ａ、及び成果力算出部６２４Ａに出力する。

集客力算出部６２１Ａは、ウェブサイト２３内のランディングページの中から、流入数が多い上位５０ページを抽出する。なお、本実施形態では、アクセス解析結果において、ランディングページのレポートからページビューが多い上位５０ページ（ランディングページ）を集客力算出部６２１Ａが抽出する例を説明するが、これに限られない。集客力算出部６２１Ａは、すべてのページのレポートからページビューが多い上位５０ページを抽出するようにしてもよい。なお、本実施形態では、評価対象がランディングページの例を説明するが、評価対象はウェブページ２４であってもよい。また、流入数の多いページを抽出するのは、閲覧力算出部６２２Ａ、誘導力算出部６２３Ａ、及び成果力算出部６２４Ａであってもよい。
集客力算出部６２１Ａ、閲覧力算出部６２２Ａ、誘導力算出部６２３Ａ、及び成果力算出部６２４Ａそれぞれは、集客力算出部６２１Ａが選択した５０ページの中から評価結果を生成する対象のウェブページ２４を、逐次選択する。なお、抽出するページ数は、第１実施形態と同様に５０ページに限られない。

集客力算出部６２１Ａは、取得部６１が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎のセッションを抽出する。集客力算出部６２１Ａは、逐次評価するページ（ランディングページ）を抽出し、抽出した５０ページ分のランディングページのセッションと、選択したランディングページのセッションとを用いて、抽出した５０ページにおける選択したページ毎の集客力に関する偏差値を評価結果として算出する。ここで、集客力とは、新規ユーザーを集める力である。集客力算出部６２１Ａは、算出したランディングページ毎の集客力に関する偏差値を総合力算出部６２５Ａと、画像提供部６３Ａの視覚化部６５Ａとに出力する。

閲覧力算出部６２２Ａは、取得部６１が出力したアクセス解析結果のすべてのページのレポートから、ページ毎の平均ページ滞在時間とセッションとを抽出する。閲覧力算出部６２２Ａは、逐次評価するページを抽出し、抽出した５０ページの平均ページ滞在時間及びセッションと、選択したページの平均ページ滞在時間及びセッションとを用いて、抽出した５０ページにおける選択したページ毎の閲覧力に関する偏差値を評価結果として算出する。ここで、閲覧力とは、ユーザーを滞在させる力である。閲覧力算出部６２２Ａは、算出したページ毎の閲覧力に関する偏差値を総合力算出部６２５Ａと視覚化部６５Ａとに出力する。

誘導力算出部６２３Ａは、取得部６１が出力したアクセス解析結果のすべてのページのレポートから、ページ毎の直帰率と離脱率とを抽出する。誘導力算出部６２３Ａは、逐次評価するページを抽出し、抽出した５０ページの直帰率及び離脱率と、選択したページの直帰率及び離脱率とを用いて、抽出した５０ページにおける選択したページ毎の誘導力に関する偏差値を評価結果として算出する。ここで、誘導力とは、離脱させず目的のページへ誘導する力である。誘導力算出部６２３Ａは、算出したページ毎の誘導力に関する偏差値を総合力算出部６２５Ａと視覚化部６５Ａとに出力する。

成果力算出部６２４Ａは、取得部６１が出力したアクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎のコンバージョン率とセッションとを抽出する。成果力算出部６２４Ａは、逐次評価するページを抽出し、抽出した５０ページのランディングページのコンバージョン率及びセッションと選択したランディングページのコンバージョン率及びセッションとを用いて、抽出した５０ページにおける選択したページ毎の成果力に関する偏差値を評価値として算出する。ここで、成果力とは、直接、または間接的に、コンバージョンに貢献する力である。成果力算出部６２４Ａは、算出したページ毎の成果力に関する偏差値を総合力算出部６２５Ａと視覚化部６５Ａとに出力する。

総合力算出部６２５Ａは、集客力算出部６２１Ａ、閲覧力算出部６２２Ａ、誘導力算出部６２３Ａ、及び成果力算出部６２４Ａそれぞれが出力した偏差値を用いて、ページ毎の平均値を算出する。総合力算出部６２５Ａは、算出したページ毎の偏差値の平均値を、視覚化部６５Ａに出力する。

なお、上述した評価結果の決定方法または算出方法、偏差値の決定方法または算出方法は一例であり、これに限られない。集客力算出部６２１Ａ、閲覧力算出部６２２Ａ、誘導力算出部６２３Ａ、及び成果力算出部６２４Ａそれぞれは、取得した解析結果から所定の評価指標に基づく解析結果を抽出し、抽出した解析結果を用いて、周知の統計的手法によって、ウェブサイト２３内の複数のウェブページ２４におけるページ毎の偏差値を評価値として算出するようにしてもよい。

画像提供部６３Ａは、記憶部６４Ａ、視覚化部６５Ａ、画像生成部６６Ａ、及び出力部６７を備えている。
記憶部６４Ａには、図５の（Ｃ）に示したように評価部６２Ａが偏差値の算出に用いる解析結果が記憶されている。例えば、評価指標（項目）として集客力と、評価に用いる解析結果としてセッションとが対応付けられて記憶されている。また、記憶部６４Ａには、偏差値の範囲と、表示色とが図１０に示すように対応付けて記憶されている。図１０は、本実施形態に係る記憶部６４Ａに記憶されている偏差値の範囲と、表示色との関係の一例を表す図である。図１０に示すように、例えば、偏差値が第１閾値未満の範囲と、第１色とが対応付けられ、偏差値が第１閾値以上且つ第２閾値未満の範囲と、第２色とが対応付けられている。図１０に示す例では、例えば偏差値の最小値と最大値との範囲を５つの範囲に分割した例である。分割は等分であってもよく、範囲毎に重み付けられたものでもよい。なお、図１０に示す例において、第１閾値が最も小さい値であり、第４閾値が最も大きな値である。また、第１色は、例えば赤色であり、第５色は、例えば緑色である。この場合、第２色〜第４色は、色相環に従った色、例えば、第２色が橙色、第３色が黄色、第４色が黄緑色である。なお、図１０に示した例は１例であり、分割数は２つ以上であればよい。そして、分割数が３つ以上の場合、関連付けられる色の関係が色相環に従ったものであればよい。また、色についても一例であり、これに限られない。他の２色であってもよい。また、色の関係は、色相環に限られず、他の色の規則に従ってものであってもよい。さらに、本実施例では、偏差値に応じて色で視覚化する例を説明したが、これに限られない。例えば、運営者が白黒の画面で見たとき、白黒でプリントしたときに判別可能なように、例えばグレースケールを各偏差値の範囲に対応させるようにしてもよい。
また、記憶部６４Ａには、提供する画像の雛形の画像（例えば、図１１に示すアクセス解析画像における雛形）が記憶されている。

視覚化部６５Ａは、評価部６２Ａが出力した集客力に関する偏差値、閲覧力に関する偏差値、誘導力に関する偏差値、集客力に関する偏差値、及びこれらの偏差値の平均値を、ページ毎に、記憶部６４Ａに記憶されている偏差値の範囲と表示色との対応付けを参照して、各偏差値及び偏差値の平均値に色を対応させる。視覚化部６５Ａは、ページ毎に対応付けした偏差値と偏差値の平均値、及び色を示す情報とを画像生成部６６Ａに出力する。

画像生成部６６Ａは、視覚化部６５Ａが出力したページ毎に対応付けした偏差値と偏差値の平均値、及び色を示す情報と、記憶部６４Ａに記憶されている提供する画像の雛形の画像とを用いて、運営者端末７に提供する評価結果であるアクセス解析画像を生成し、生成したアクセス解析画像を出力部６７に出力する。

＜アクセス解析画像提供装置６Ａが提供するアクセス解析画像の例＞
次に、アクセス解析画像提供装置６Ａが提供するアクセス解析画像の一例を説明する。
図１１は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置６Ａが提供するアクセス解析画像の一例を説明する図である。図１１に示すアクセス解析画像は、運営者端末７の表示部７３上に表示される。

図１１に示すように、アクセス解析画像には、ページに関する情報の画像、偏差値に関する画像が含まれている。
ページに関する情報の画像には、ページ毎に、ページ数と、各ウェブページ２４に記述されているタイトルを示す情報とが対応付けられている。例えば、１ページと、“３Ｄプリンターメーカー一覧／３Ｄプリンターの比較・価格・３Ｄ素材”とが対応付けられている。

また、偏差値に関する画像には、総合力、集客力、閲覧力、誘導力、及び成果力それぞれの偏差値を視覚化した画像が対応付けられている。なお、図１１に示したように、偏差値を視覚化した画像には、偏差値が含まれていてもよい。視覚化された評価指標の画像とは、例えば図１１において符号ｇ２０１が示す画像、すなわち、ページ毎の各偏差値の項目の画像である。

また、図１１において、各偏差値の項目は、偏差値の範囲毎に、例えば、以下の色の画像で表示される。
偏差値が２５以下 赤色（ＲＧＢ＝２０８：０：３２）
偏差値が２６以上且つ３５以下 樹皮色（ＲＧＢ＝２３７：１２８：１２２）
偏差値が３６以上且つ４５以下 橙色（ＲＧＢ＝２５５：１５６：０）
偏差値が４６以上且つ５５以下 黄色（ＲＧＢ＝２５５：２１７：０）
偏差値が５６以上且つ６５以下 カナリア色（ＲＧＢ＝１８４：２２４：３２）
偏差値が６６以上且つ７５以下 黄緑色（ＲＧＢ＝１７６：２２０：０）
偏差値が７６以上且つ８５以下 くさ色（ＲＧＢ＝１５１；１８７：４）
偏差値が８６以上 緑色（ＲＧＢ＝０：１４９：７１）

例えば、１ページ目の偏差値として、総合力は、偏差値が５７且つ色がカナリア色、集客力は、偏差値が８８且つ色が緑色、閲覧力は、偏差値が４９且つ色が黄色、誘導力は、偏差値が４１且つ色が橙色、成果力は、偏差値が５０且つ色が黄色である。
なお、上述した色名及びＲＧＢ値は一例であり、これに限られない。また、偏差値の範囲も一例であり、例えば、偏差値の値５毎に色を設定しておいてもよい。

また、図１１に示した偏差値に関する画像において、総合力の画像はボタンｂ１、集客力の画像はボタンｂ２、閲覧力の画像はボタンｂ３、誘導力の画像はボタンｂ４、成果力の画像はボタンｂ５に対応している。
例えば、運営者が運営者端末７の操作部７４を操作して、ボタンｂ１を選択した場合、運営者端末７の制御部７２は、検出した結果を、ネットワーク３を介してアクセス解析画像提供装置６Ａに送信する。アクセス解析画像提供装置６Ａは、受信した結果に応じて、総合力の偏差値が高い順にソートした画像を生成し、生成した画像を、ネットワーク３を介して運営者端末７に提供する。運営者端末７の操作部７４によって、ボタンｂ１が再び選択された場合、アクセス解析画像提供装置６Ａは、受信した結果に応じて、総合力の偏差値が低い順にソートした画像を生成し、生成した画像を、ネットワーク３を介して運営者端末７に提供する。このように、アクセス解析画像提供装置６Ａは、ボタンｂ１が選択される毎に、偏差値が高い順の画像、偏差値が低い順の画像、標準画像を順番に切り替えて生成する。なお、標準画像とは、図１１に示したように、例えば総合力が高い順の画像である。なお、ボタンｂ１〜ボタンｂ４は、例えばポップアップ式のボタンであってもよい。例えばボタンｂ１が操作部７４によって選択された場合、アクセス解析画像提供装置６Ａは、『標準、偏差値が高い順、偏差値が低い順』等の選択可能なポップアップ画像を解析結果の画像に合成して運営者端末７に提供するようにしてもよい。

上述したように、運用者は、所定の評価指標毎に、偏差値の値に応じてソートした画像を得ることができる。これにより、運営者は、例えば集客力の偏差値が低い順の画像を得ることによって、ウェブサイト２３内における集客力が弱いウェブページ２４を抽出することができる。

なお、図１１に示したアクセス解析画像は一例であり、これに限られない。アクセス解析画像は、例えば、偏差値の範囲毎に輝度を変えた画像であってもよい。この場合、各偏差値の項目の画像は、例えば偏差値が高い方が輝度を高くした画像、偏差値が低い方が輝度を低くした画像であってもよい。または、各偏差値の項目の画像は、偏差値の範囲毎に濃淡、模様、形状、大きさ等が異なる画像であってもよい。また、各偏差値の項目の画像は、例えば、上述した色、輝度、濃淡、模様、形状、大きさ等の中で、例えば色と輝度等の２つ以上を組み合わせて生成した画像であってもよい。

＜アクセス解析画像の生成処理の手順＞
次に、アクセス解析画像提供装置６Ａがアクセス解析画像を生成する処理手順の一例を説明する。図１２は、本実施形態に係るアクセス解析画像提供装置６Ａがアクセス解析画像を生成する処理手順の一例のフローチャートである。なお、第１実施形態の図８と同じ処理については、同じ符号を用いて説明を省略する。

（ステップＳ２０１）ステップＳ１０１の処理の終了後、集客力算出部６２１Ａは、ランディングページのレポートから、流入数が多い上位５０ページを抽出する。続けて、集客力算出部６２１Ａは、アクセス解析結果のランディングページのレポートから、ランディングページ毎のセッションを抽出する。続けて、集客力算出部６２１Ａは、逐次評価するページを抽出し、抽出した５０ページ分のランディングページのセッションと、選択したページのセッションとを用いて、抽出した５０ページにおける選択したページ毎の集客力に関する偏差値を逐次算出する。

（ステップＳ２０２）閲覧力算出部６２２Ａは、集客力算出部６２１Ａによって抽出された５０ページの中から評価するページを逐次選択し、アクセス解析結果のすべてのページのレポートから、選択したページ毎の平均ページ滞在時間及びセッションを逐次抽出する。続けて、閲覧力算出部６２２Ａは、抽出された５０ページの平均ページ滞在時間及びセッションと、選択したページの平均ページ滞在時間及びセッションとを用いて、抽出した５０ページにおける選択したページ毎の閲覧力に関する偏差値を逐次算出する。

（ステップＳ２０３）誘導力算出部６２３Ａは、集客力算出部６２１Ａによって抽出された５０ページの中から評価するページを逐次選択し、アクセス解析結果のすべてのページのレポートから、選択したページ毎の直帰率と離脱率とを逐次抽出する。続けて、誘導力算出部６２３Ａは、抽出された５０ページの直帰率及び離脱率と、選択したページの直帰率及び離脱率とを用いて、抽出した５０ページにおける選択したページ毎の誘導力に関する偏差値を逐次算出する。

（ステップＳ２０４）成果力算出部６２４Ａは、集客力算出部６２１Ａによって抽出された５０ページの中から評価するページを逐次選択し、アクセス解析結果のランディングページのレポートから、選択したページ毎のコンバージョン率とセッションとを抽出する。続けて、成果力算出部６２４Ａは、抽出された５０ページのコンバージョン率及びセッションと、選択したページのコンバージョン率及びセッションを用いて、抽出した５０ページにおける選択したページ毎の成果力に関する偏差値を逐次算出する。

（ステップＳ２０５）総合力算出部６２５Ａは、集客力算出部６２１Ａ、閲覧力算出部６２２Ａ、誘導力算出部６２３Ａ、及び成果力算出部６２４Ａそれぞれが出力した偏差値を用いて、ページ毎の平均値を算出することで、総合力に関する評価値を算出する。
（ステップＳ２０６）視覚化部６５Ａは、評価部６２Ａが出力した各偏差値、及びこれらの偏差値の平均値を、ページ毎に、記憶部６４Ａに記憶されている偏差値の範囲と表示色との対応付けを参照して、各偏差値及び偏差値の平均値に色を対応させる視覚化処理を行う。なお、視覚化処理については、後述する。

（ステップＳ２０７）画像生成部６６Ａは、視覚化部６５Ａが対応付けしたページ毎に対応付けした偏差値と偏差値の平均値、及び色を示す情報と、記憶部６４Ａに記憶されている提供する画像の雛形の画像とを用いてアクセス解析画像を生成する。

次に、図１２のステップＳ２０６の視覚化処理の手順の一例を説明する。
図１３は、本実施形態に係る視覚化処理の手順の一例のフローチャートである。なお、図１３に示す例は、記憶部６４Ａに図１０に示した偏差値の範囲と色とが対応付けられて記憶されている場合の例である。なお、視覚化部６５Ａは、以下の処理を、ページ毎且つ評価指標毎に行う。

（ステップＳ３０１）視覚化部６５Ａは、偏差値の範囲を判別する。続けて、視覚化部６５Ａは、偏差値の範囲が第１閾値未満であると判別した場合（ステップＳ３０１；第１閾値＞偏差値）、処理をステップＳ３０２に進める。または、視覚化部６５Ａは、偏差値の範囲が第１閾値以上且つ第２閾値未満であると判別した場合（ステップＳ３０１；第１閾値≦偏差値＜第２閾値）、処理をステップＳ３０３に進める。または、視覚化部６５Ａは、偏差値の範囲が第２閾値以上且つ第３閾値未満であると判別した場合（ステップＳ３０１；第２閾値≦偏差値＜第３閾値）、処理をステップＳ３０４に進める。または、視覚化部６５Ａは、偏差値の範囲が第３閾値以上且つ第４閾値未満であると判別した場合（ステップＳ３０１；第３閾値≦偏差値＜第４閾値）、処理をステップＳ３０５に進める。または、視覚化部６５Ａは、偏差値の範囲が第４閾値以上であると判別した場合（ステップＳ３０１；偏差値≧第４閾値）、処理をステップＳ３０６に進める。

（ステップＳ３０２〜ステップＳ３０６）視覚化部６５Ａは、記憶部６４Ａに記憶されている偏差値の範囲と色とが対応付けを参照して、第１色（ステップＳ３０２）、第２色（ステップＳ３０３）、第３色（ステップＳ３０４）、第４色（ステップＳ３０５）、第５色（ステップＳ３０６）に設定する。視覚化部６５Ａは、視覚化処理を終了する。

以上のように、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａは、ウェブページ２４へのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果（例えば、図４）を取得する取得部６１と、取得部が取得した複数の解析結果から所定の評価指標（例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力）に応じて選択した解析結果を用いて、所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の複数のウェブページにおけるウェブページ毎の評価結果を生成する評価部６２Ａと、評価部が生成した評価結果を視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供部６３Ａと、を備える。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａは、アクセス解析装置５が解析した解析結果をそのまま提供するのではなく、アクセス解析装置５から取得した解析結果の中から所定の評価指標に応じた解析結果を選択して、選択した解析結果に基づいて評価値を生成する。なお、所定の評価指標とは、上述したように、集客力、閲覧力、誘導力、及び成果力のうち、少なくとも１つである。そして、アクセス解析画像提供装置６Ａは、算出した評価指標毎の評価値を視覚化し、視覚化したアクセス解析画像を解析結果として提供することができる。

この結果、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａによれば、所定の評価指標に基づいて算出した評価値と、当該評価値を評価指標毎に視覚化されたアクセス解析画像によって、ウェブサイト２３及びウェブページ２４の品質を、より適切に評価した結果を提供することができる。そして、運営者は、提供されたアクセス解析画像に基づいて、運用しているウェブサイト２３においてどのウェブページ２４がどの項目に対しての品質が高いのか、どの項目に対して品質が低いのかを、視覚的に知ることができる。これにより、ウェブサイト２３の運営者は、アクセス解析画像提供装置６Ａから提供されたアクセス解析画像に基づいて、ウェブサイト２３及びウェブページ２４の改善に役立てることができる。

また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、評価部６２Ａは、取得部６１が取得した複数の解析結果から選択した解析結果を用いて、所定の評価指標（例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力）に基づいて、ウェブサイト２３内の複数のウェブページ２４におけるウェブページ毎の偏差値を評価結果として算出する。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａは、ウェブサイト２３内の複数のウェブページ２４におけるページ毎の偏差値を評価結果として算出し、算出した評価値である偏差値を視覚化したアクセス解析画像として提供することができる。この結果、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａは、所定の評価指標に基づいて算出した偏差値と、当該偏差値値を評価指標毎に視覚化したアクセス解析画像によって、ウェブサイト２３及びウェブページ２４の品質を、より適切に評価した結果を提供することができる。

また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、画像提供部６３Ａは、複数の所定の評価指標（例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力）毎に偏差値を算出し、複数の所定の評価指標毎に算出した偏差値を並べて、画像を生成する。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａによれば、図１１に示すように、ページ毎に、複数の評価指標について並べられた画像（例えば、図１１において、１ページ目の集客力の偏差値、閲覧力の偏差値、誘導力の偏差値、及び成果力の偏差値の各画像）を視覚化したアクセス解析画像を、ウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質を表す画像として運営者端末７に提供することができる。これにより、運営者は、提供されたアクセス解析画像によって、運営しているウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質を理解することができる。

また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、画像提供部６３Ａは、複数のウェブページ２４について、ウェブページ２４毎且つ複数の所定の評価指標（例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力）毎に偏差値を算出し、ウェブページ毎且つ複数の所定の評価指標毎に算出した偏差値を並べて、画像を生成する。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａによれば、図１１に示すように、ウェブサイト２３全体に関して、ページ毎に、複数の評価指標について並べられた画像を視覚化したアクセス解析画像を、ウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質を表す画像として運営者端末７に提供することができる。これにより、運営者は、提供された画像によって、運営しているウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質を理解しやすくなる。

また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、画像提供部６３Ａは、評価部６２Ａによって算出された偏差値を、所定の閾値の範囲を用いて分類し、分類した偏差値それぞれを、所定の閾値の範囲それぞれに関連付けられている色、輝度、濃淡、形状、または大きさのうち少なくとも１つを用いて視覚化する。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａによれば、提供されたアクセス解析画像によって、運営されているウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質を、運営者が理解しやすくなる。

また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、所定の評価指標は、ランディングページのセッションに基づくランディングページにおける集客力に関する指標であり、評価部（例えば、集客力算出部６２１Ａ）は、解析結果に含まれる複数のランディングページの各セッションを用いて、複数のウェブページにおけるウェブページ毎の集客力に対する評価結果を生成する。
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、所定の評価指標は、ウェブページの平均滞在時間とセッションとに基づくウェブページにおける閲覧力に関する指標であり、評価部（例えば、閲覧力算出部６２２Ａ）は、解析結果に含まれる複数のウェブページの各平均滞在時間と各セッションとを用いて、複数のウェブページにおけるウェブページ毎の閲覧力に対する評価結果を生成する。

また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、所定の評価指標は、ウェブページの直帰率と離脱率とに基づくウェブページにおける誘導力に関する指標であり、評価部（例えば、誘導力算出部６２３Ａ）は、解析結果に含まれる複数のウェブページの各直帰率と各離脱率とを用いて、複数のウェブページにおけるウェブページ毎の誘導力に対する評価結果を生成する。
また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、所定の評価指標は、ランディングページにおけるコンバージョン数とコンバージョン率とに基づくランディングページにおける成果力に関する指標であり、評価部（例えば、成果力算出部６２４Ａ）は、解析結果に含まれる複数のウェブページにおける各コンバージョン数と各コンバージョン率とを用いて、複数のウェブページにおけるウェブページ毎の成果力に対する評価結果を生成する。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａによれば、評価指標として、集客力、閲覧力、誘導力、または成果力のうち少なくとも１つの評価結果を生成し、算出した評価値に基づいて視覚化されたアクセス解析画像を、運営者端末７に提供することができる。

また、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａにおいて、評価部（例えば、総合力算出部６２５Ａ）は、複数の所定の評価指標（例えば、集客力、閲覧力、誘導力、成果力）それぞれに基づいて算出された集客力に対する評価値、閲覧力に対する評価値、誘導力に対する評価値、及び成果力に対する評価値のうち２つ以上の評価結果に基づいて、総合評価に対する評価結果を生成し、画像提供部６３Ａは、評価部によって生成された集客力に対する評価結果、閲覧力に対する評価結果、誘導力に対する評価結果、成果力に対する評価結果、及び総合評価に対する評価結果を関連付けて視覚化し、視覚化した画像を、ネットワーク３を介して提供する。

この構成によって、本実施形態のアクセス解析画像提供装置６Ａによれば、図７に示すように、ウェブサイト２３全体に関して複数の評価指標について評価した結果の画像を視覚化したアクセス解析画像を、ウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質を表す画像として運営者端末７に提供することができる。これにより、運営者は、提供されたアクセス解析画像によって、運営しているウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質を理解しやすくなる。

なお、本実施形態では、アクセス解析画像提供装置６または６Ａは、ネットワーク３を介して、アクセス解析結果をアクセス解析装置５から取得する例を説明したが、これに限られない。例えば、アクセス解析画像提供装置６または６Ａがアクセス解析装置５を有していてもよい。この場合においても、アクセス解析画像提供装置６または６Ａは、アクセス解析結果をアクセス解析装置５から取得した解析結果に基づいてウェブサイト２３の複数のウェブページ２４におけるランディングページ毎の偏差値に基づく画像を生成して運営者端末７に提供するようにしてもよい。

また、本実施形態では、所定の評価指標の例として、ページ別入口評価、キーワード別入口評価、新規流入評価、リピート流入評価、第１ＣＶ改善、第２ＣＶ改善、集客力、閲覧力、誘導力、及び成果力の例を説明したが、これに限られない。所定の評価指標は、上記のうち少なくとも１つであってもよい。また、評価指標の種類は、上記に限られず、他の評価指標、例えば成果力に代えてランディングページ毎の閲覧開始数を評価値として用いて、ランディングページ毎のランディング率の偏差値を用いるようにしてもよい。

なお、本実施形態では、ウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質の評価結果を図７または図１１に示す画像で提供する例を説明したが、提供手法はこれに限られない。アクセス解析画像提供装置６または６Ａが提供するウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質の評価結果が運営者端末７の表示部７３に画像として表示されればよく、または運営者端末７に接続されるプリンタ（不図示）によってプリントされたとき、画像となるものであってもよい。この場合、アクセス解析画像提供装置６または６Ａは、ウェブサイト２３またはウェブページ２４の品質の評価結果をＨＴＭＬ（ＨｙｐｅｒＴｅｘｔ Ｍａｒｋｕｐ Ｌａｎｇｕａｇｅ；ハイパーテキスト マークアップ ランゲージ）に基づいて記述してもよく、またはＪａｖａ（登録商標）等のプログラミング言語を用いて記述するようにしてもよい。

また、上述した実施形態におけるアクセス解析画像提供装置６または６Ａの一部または全てをコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、認識データ伝送装置に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

１…アクセス解析システム、２…ウェブサーバ、３…ネットワーク、４、４−１〜４−３…端末、５…アクセス解析装置、６、６Ａ…アクセス解析画像提供装置、７…運営者端末、２１…通信部、２２…記憶部、５１…データ取得部、５２…解析部、５３…提供部、６１…取得部、６２、６２Ａ…評価部、６３、６３Ａ…画像提供部、６４、６４Ａ…記憶部、６５、６５Ａ…視覚化部、６６、６６Ａ…画像生成部、６７…出力部、７１…通信部、７２…制御部、７３…表示部、７４…操作部、６２１…第１評価レポート生成部、６２２…第２評価レポート生成部、６２３…第３評価レポート生成部、６２４…第４評価レポート生成部、６２５…第５評価レポート生成部、６２６…第６評価レポート生成部、６２１Ａ…集客力算出部、６２２Ａ…閲覧力算出部、６２３Ａ…誘導力算出部、６２４Ａ…成果力算出部、６２５Ａ…総合力算出部

Claims (13)

1. ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果を取得する取得部と、
   所定の評価指標には３つの前記解析結果が関連付けられており、前記取得部が取得した前記複数の解析結果から前記所定の評価指標に応じて３つの前記解析結果を選択し、選択した３つの前記解析結果から第一軸の前記解析結果と第二軸の前記解析結果と第三軸の前記解析結果を抽出し、選択した３つの軸の前記解析結果を用いて、前記所定の評価指標に対する、ウェブサイト内の複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の評価結果を生成する評価部と、
   前記複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部と、
   前記評価部が生成した３つの軸による前記評価結果を、前記各解析結果をプロットする軸に沿って前記各解析結果の値が表す前記品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを前記所定の評価指標における全ての前記解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成して二次元画像で視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供部と、
   を備えるアクセス解析画像提供装置。
2. 前記所定の評価指標は複数個であり、
   前記ウェブサイト内は、Ｎ個のウェブページを有し、
   前記評価部は、
   前記ウェブサイト内の前記Ｎ個のページのウェブページのうち、前記ウェブページへの訪問者のうち前記所定の評価指標に応じた前記訪問者が多いウェブページを上位からＭ（Ｍは１以上Ｎ以下の整数）個抽出し、前記抽出した前記Ｍ個のウェブページの中から評価を行うウェブページを逐次選択し、前記Ｍ個のウェブページにおける前記逐次選択したウェブページ毎の評価結果を生成する請求項１に記載のアクセス解析画像提供装置。
3. 前記評価部は、
   前記取得部が取得した前記複数の解析結果から選択した解析結果を用いて、前記所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の偏差値を評価結果として算出する請求項１または請求項２に記載のアクセス解析画像提供装置。
4. 前記画像提供部は、
   複数の前記所定の評価指標毎に偏差値を算出し、複数の前記所定の評価指標毎に算出した偏差値を並べて、前記画像を生成する請求項３に記載のアクセス解析画像提供装置。
5. 前記画像提供部は、
   複数のウェブページについて、前記ウェブページ毎且つ複数の前記所定の評価指標毎に偏差値を算出し、前記ウェブページ毎且つ複数の前記所定の評価指標毎に算出した偏差値を並べて、前記画像を生成する請求項３または請求項４に記載のアクセス解析画像提供装置。
6. 前記画像提供部は、
   前記評価部によって算出された偏差値を、所定の閾値の範囲を用いて分類し、分類した偏差値それぞれを、所定の閾値の範囲それぞれに関連付けられている色、輝度、濃淡、形状、または大きさのうち少なくとも１つを用いて視覚化する請求項３から請求項５のいずれか１項に記載のアクセス解析画像提供装置。
7. 前記所定の評価指標は、
   ランディングページのセッションに基づく前記ランディングページにおける集客力に関する指標であり、
   前記評価部は、
   前記解析結果に含まれる複数の前記ランディングページの各セッションを用いて、前記複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の集客力に対する評価結果を生成する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載のアクセス解析画像提供装置。
8. 前記所定の評価指標は、
   前記ウェブページの平均滞在時間とセッションとに基づく前記ウェブページにおける閲覧力に関する指標であり、
   前記評価部は、
   前記解析結果に含まれる複数の前記ウェブページの各平均滞在時間と各セッションとを用いて、前記複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の閲覧力に対する評価結果を生成する請求項１から請求項７のいずれか１項に記載のアクセス解析画像提供装置。
9. 前記所定の評価指標は、
   前記ウェブページの直帰率と離脱率とに基づく前記ウェブページにおける誘導力に関する指標であり、
   前記評価部は、
   前記解析結果に含まれる複数の前記ウェブページの各直帰率と各離脱率とを用いて、前記複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の誘導力に対する評価結果を生成する請求項１から請求項８のいずれか１項に記載のアクセス解析画像提供装置。
10. 前記所定の評価指標は、
    ランディングページにおけるコンバージョン数とコンバージョン率とに基づく前記ランディングページにおける成果力に関する指標であり、
    前記評価部は、
    前記解析結果に含まれる複数の前記ウェブページにおける各コンバージョン数と各コンバージョン率とを用いて、前記複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の成果力に対する評価結果を生成する請求項１から請求項９のいずれか１項に記載のアクセス解析画像提供装置。
11. 前記評価部は、
    複数の前記所定の評価指標それぞれに基づいて算出された集客力に対する評価結果、閲覧力に対する評価結果、誘導力に対する評価結果、及び成果力に対する評価結果のうち２つ以上の評価結果に基づいて、総合評価に対する評価結果を生成し、
    前記画像提供部は、
    前記評価部によって生成された前記集客力に対する評価結果、前記閲覧力に対する評価結果、前記誘導力に対する評価結果、前記成果力に対する評価結果、及び前記総合評価に対する評価結果を関連付けて視覚化し、前記視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する請求項１から請求項１０のいずれか１項に記載のアクセス解析画像提供装置。
12. ウェブサイト内はＮ個のウェブページを有し、複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部を有するアクセス解析画像提供装置におけるアクセス解析画像提供方法であって、
    取得部が、ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果を取得する取得手順と、
    評価部が、複数の所定の評価指標それぞれには３つの前記解析結果が関連付けられており、前記ウェブサイト内の前記Ｎ個のページのウェブページのうち、前記ウェブページへの訪問者のうち前記所定の評価指標に応じた前記訪問者が多いウェブページを上位からＭ（Ｍは１以上Ｎ以下の整数）個抽出し、前記抽出した前記Ｍ個のウェブページの中から評価を行うウェブページを逐次選択する手順と、
    前記評価部が、前記取得手順によって取得された前記複数の解析結果から所定の評価指標に応じて３つの前記解析結果を選択し、選択した３つの前記解析結果から第一軸の前記解析結果と第二軸の前記解析結果と第三軸の前記解析結果を抽出し、選択した３つの軸の前記解析結果を用いて、前記所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の前記Ｍ個のウェブページにおける前記逐次選択したウェブページ毎の評価結果を生成する評価手順と、
    画像提供部が、前記評価手順によって生成された３つの軸による前記評価結果を、前記各解析結果をプロットする軸に沿って前記各解析結果の値が表す前記品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを前記所定の評価指標における全ての前記解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成して二次元画像で視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供手順と、
    を含むアクセス解析画像提供方法。
13. 複数の解析結果について、各解析結果の値の大小と当該各解析結果の値が表す品質の良し悪しとの対応関係を記憶する記憶部を有するコンピュータに、
    ウェブページへのアクセス状況を統計的に解析した複数の解析結果を取得する取得手順と、
    所定の評価指標には３つの前記解析結果が関連付けられており、前記取得手順によって取得された前記複数の解析結果から所定の評価指標に応じて３つの前記解析結果を選択し、選択した３つの前記解析結果から第一軸の前記解析結果と第二軸の前記解析結果と第三軸の前記解析結果を抽出し、選択した３つの軸の前記解析結果を用いて、前記所定の評価指標に基づいて、ウェブサイト内の複数のウェブページにおける前記ウェブページ毎の百分率で表される評価結果を生成する評価手順と、
    前記評価手順によって生成された３つの軸による前記評価結果を、前記各解析結果をプロットする軸に沿って前記各解析結果の値が表す前記品質が悪い方から良い方へ変化していく向きを前記所定の評価指標における全ての前記解析結果について一致させたグラフを含む画像を生成して二次元画像で視覚化した画像を、ネットワークを介して提供する画像提供手順と、
    を実行させるプログラム。