iPhone 5 には2種類のモデルがある

こんにちは。MOBYLOG事務局です。

 

セランが提供するiPhoneアプリ「ヘア・コンシェルジュ」のアクセス解析レポートを見ると、iPhone 5 発売以降に利用者が少しづつ増えてきています。

※発売後、約1週間でまだ全体の1.21%しかいませんが。

 

MOBYLOG SDKで計測した場合、MOBYLOG SDK独自のUser-Agentを残すようにしています。

 

MOBYLOG SDKで通知するUser-Agent情報

“[アプリ名]/[アプリバージョン] ([端末]; U; CPU iPhone OS [OSバージョン] like Mac OS X; ja-jp) [端末名称]/MOBYLOG SDK for iOS/[MOBYLOG SDKバージョン]“

 

User-Agentにある「端末名称」は、その名の通り端末名が入るのですが、これはiPhone 4とかiPhone 4Sという端末名ではなく、モデル番号(?)が入ります。

例えば、iPhone 3GS であれば「iPhone2,1」、iPhone 4 であれば「iPhone3,1」、iPhone 4S であれば「iPhone4,1」となります。

 

ログに残っているiPhone 5 のUser-Agentを見ると、「iPhone5,2」となっていました。

通常「iPhonex,1」となっているのにiPhone 5だけは「iPhone5,1」ではないんですね。

 

気になって調べてみたところ、こちらの記事を見つけました。

 

AppleからDownloadできるiPhone 5 iOS 6.0のIPSWファイルですが、2種類あります。

この違いは何かというと、N41AP/iPhone 5,1とN42AP/iPhone 5,2というモデルになります。

モデルA1428(GSMモデル)が前者でAT&TやRogersなどのモデルになります。

後者は、モデルA1429(CDMA,GSMモデル)で日本のauやSoftBankがこれに当たります。

 

「iPhone5.2」はSoftBankとauから発売されているモデルのようです。

 

 


(第2回)直帰率だけで判断してはいけない。もう一歩踏み込んだ検証方法。

こんにちは。MOBYLOGでは事務局です。

 

 

前回の投稿では、直帰率の高いページにイベント関数を仕込むことにより、直帰した場合は計測できない「滞在時間」を計測する方法をご紹介しました。

 

今回は、そのページ内で外部リンクなど、ページ内で完結して画面遷移しない他イベントを計測した結果をお伝えします。

 

実験対象としたサイトは第1回と同じく、セランで実験運用しているiPhoneアプリの紹介用スマホサイトです。

このサイトは、AppStoreで用意されているAPIから評価やレーティングなどのアプリ情報をリアルタイムに取得してアプリ紹介をするという単純な作りのサイトです。

機能としては、アプリ紹介の他に訪問者が気になったアプリをクリップして後からクリップリストを参照し、そこからAppStoreの該当アプリへ遷移できるという機能がついています。

 

このクリッピング機能は、JavaScriptでWeb Stroageに書き込みするので画面遷移が無く通常の計測タグだけではどの程度クリッピングされているか分かりません。

 

そこで、第1回にも紹介したイベント関数を用います。

今回対象としたのは、9月17日あたりからアクセスが急上昇している「MP3ミュージックダウンローダー無料版」というアプリ紹介ページです。

 

 

 

ページ遷移をしないイベントを計測

 

このアプリ紹介ページの上部にある「◎このアプリをクリッピングする◎」というボタン、ここにイベント関数を仕込んでいます(下記、赤文字部分)。

 

 <a href=”javascript:clip(’470101678′,’MP3ミュージックダウンローダー無料版’,'http://a3.mzstatic.com/us/r1000/062/Purple/v4/bd/dd/e7/bddde7ad-5f4f-be14-8fe5-32ba5c40005c/Icon.png’,’0′)”  onClick=”__push_event(‘MP3ミュージックダウンローダー無料版’, ‘無料_AddClip’, ”);” >◎ このアプリをクリッピングする ◎</a>

 

イベント名を「MP3ミュージックダウンローダー無料版」、イベントカテゴリ名を「無料_AddClip」として通知しています。

尚、全てのアプリ紹介ページのクリップイベントで、イベントカテゴリ名を「無料_AddClip」で通知しているので、どのアプリのクリップ機能が多く使われるかイベントメニューで確認することができます。

 

イベントメニューから「イベントカテゴリ→無料_AddClip」で絞り込み検索

 

 

イベント関数を利用すると、ページ遷移しないページ内でのイベントを計測することができます。

スマホ端末は表現力が豊になっており、タップするとメニューを表示したり、検索リストをさらに追加表示したりと、コンテンツ内容を変更することができます。

このようにページ遷移の無いイベントがある場合に、イベント関数が役立ちます。

 

 

次回は、外部サイトへのリンクをイベント関数を用いて計測する方法です。

 

 

 

 

余談

残念ながら今回検証しているアプリではクリップされておらず、しかもNo.1のアプリ以外、ほとんど使われていないことが分かりました。

「MP3ミュージックダウンローダー無料版」アプリの紹介ページへのアクセス数は上図No.1のアプリと同じ程度なのに、クリップ機能の利用数にこれほどの違いがあるのは、きっと何か理由があるはずです。

この理由については今後検証していきたいと思います。

 

 

関連記事(2012/10/02)

(第1回)直帰率だけで判断してはいけない。もう一歩踏み込んだ検証方法。

(第3回)直帰率だけで判断してはいけない。もう一歩踏み込んだ検証方法。

 


Googleの検索表示回数はページの更新間隔に依存しているのか?

こんにちは。MOBYLOG事務局です。

 

忙しさにかまけてブログ更新をサボっており、約3週間ぶりの投稿です。

 

本日、久々にGoogleのウェブマスターツールを見たところ、表示回数やクリック数が激減していました。

 

 

表示回数の折れ線がで凹んでいるのは土日祝祭日で、これは以前からの特徴(ビジネス系サイトで多い傾向)ですが、ここ2週間程度、平日の表示回数が半減しています。

これはブログの更新をサボっていたからでしょうか?

 

表示回数の多いキーワードを見てみたところ、こちらの投稿で記事にしたアプリ名での表示回数が大きく減っていることが分かりました。

 

 

 

全体の表示回数とこのキーワードの表示回数が減っているタイミングが同じなので、このキーワードに引っ張られて表示回数が減っていたようです。

 

このキーワードでの平均掲載順位を見ると7.5なので、検索順位が落ちて表示回数が減った訳ではなく、このキーワードで検索する人の数が少なくなったと見ることができます。

特定のキーワードにより流入が増えた場合、そのキーワードの正味期限が切れると途端に流入が少なくなるということが分かりました。

 

このキーワードはMOBYLOGのサービスとは全く関係の無いキーワードで、この流入がコンバージョン(資料請求やトライアル申込など)に貢献することは皆無のため、表示回数が減っても実害はありませんが、これがサービスに直結するキーワードだった場合、その影響ははかり知れません。

 

このことから、訪問者にメリットのある内容のページを拡充していき、それらページが検索エンジンにINDEXされ、より多くのキーワードで検索結果に表示されるように、地道な努力が必要であることを再認識しました。

 

 

 


AppStoreのランキングは同じ日にこんなにも変動している。

こんにちは。MOBYLOG事務局です。

 

 

以前に投稿した AppStoreのランキングについて考察してみた で

 

ランキングは24時間常に上下しており、バッチでの集計タイミングにより違いが出てくる

 

と書きましたが、実際に1日にどの程度上下しているか調査してみました。

 

調査の対象としたのは、セランで提供しているヘア・コンシェルジュという美容師さん向けの顧客管理・電子カルテアプリで、ビジネスカテゴリで配信しています。

 

調査方法は、AppStoreで提供されているAPIを使い、1時間に1回ビジネスカテゴリのランキング一覧を取得し、ヘア・コンシェルジュのランキングを保存しました。

 

ちなみに、ヘア・コンシェルジュの時間別ランキングは8月初旬からデータを取得していますが、今回は日単位ランキングの変動が大きかった8月27日〜8月29日までの3日間のデータを使います。

 

まず、日単位のランキングは以下のようになっています。

 

ヘア・コンシェルジュのビジネスカテゴリ内 日別ランキング

日付 順位 DL数
8/27 166位 9
8/28 248位 4
8/29 316位 5

 

日別ランキングはは7:00 AMに取得しているので、上記ランキングは大凡7:00 AMのランキングです。

 

 

時間別ランキングはこんなにも変動している

 

下のグラフは、時間帯別ランキングの推移です。

 

 

 

●印は日次ランキングの集計タイミング(AM 7:00)です。

 

このグラフを見ると、ランキングが時間によってかなり変動していることが分かります。

最も差があったのは、8月29日17時と18時の1時間で、374位から215位まで159位もランクアップしていました。

 

日別のアプリダウンロード数を見るとたった一桁台、つまり1時間に1本もダウンロードされていない時間帯があるにも関わらず、この変動は何故でしょうか?

 

恐らく、このランキング近辺だと、自社アプリよりも下にランクしているアプリが1本でもダウンロードされると、それに引きずられてランクがダウンしているかと思います。

ということは、グラフの山(ランキングがアップしている時間帯)では、自社のアプリがダウンロードされている時間と考えられます。

特に急上昇している箇所では、数本ダウンロードされたと見なしてよいでしょう。

 

 

数ダウンロード/日しかないアプリだとこのような感じですが、ダウンロード数の多いアプリで統計を取ると面白いデータになるかも知れません。

 

例えば、統計的にダウンロード数が落ちる時間帯があれば、その時間帯を狙ってプロモーションするとか、ライバルアプリとのランキング比較で、ライバルアプリのランキングが上がった時に広告を出すとかなどなど。

 

ただこの場合、単位は1時間ではなくて分とか秒とかになりそうですね。

 

次は分単位で検証してみたいと思います。