セッションは増えてても、CVRは低下。その原因は「bot」かもしれない

Sprocketで分析事業を統括している寺本です。冒頭のような数字を前にすると、ランディングページの訴求や導線をまず疑う方が多いのではないでしょうか。しかし支援先の企業で私たちが調べると、増えた分のほとんどがbotやクローラーなど、人ではないアクセスだった、ということが珍しくありません。人が来ていない増加分を、人の反応を測る指標であるCVRで評価していたわけです。

Sprocketのデータ分析エージェントには、私たちが支援先の企業で繰り返してきた分析の手順をあらかじめ組み立てた「分析レシピ」という機能があります（前回の記事で詳しく書きました）。そのひとつが「人ではない訪問を除外するレシピ」で、ほかの分析を始める前に、母数から人ではないアクセスを取り除くためのものです。

この記事では、このレシピの元になった考え方を書きます。人ではないアクセスが分析の結論をどう変えるのか、bot名のリストや海外除外ではなぜ足りないのか、私たちはどう見分けているのか。分析レシピを使うかどうかにかかわらず役立つ内容をご紹介します。

増えたはずの訪問者が、減っていた

Wikipediaを運営するWikimedia財団は、2025年5月ごろ、主にブラジルからのアクセスが急に増えていることに気づきました。見た目は人間の閲覧と変わらないアクセスです。調べたところ、その多くは検知をすり抜けるように作られたbotでした。財団は判定の仕組みを作り直し、3月から8月までのアクセスを分類し直しました。すると、人間によるページビューは増えているどころか、前年の同じ時期より約8％減っていたのです（参照：Wikimedia財団「New User Trends on Wikipedia」）。

同じことは、支援先の企業のサイトでも起きています。例えばあるECサイトでは、ある月だけセッションが跳ね上がり、CVRが急に下がりました。人ではないアクセスを除くと、CVRは前の月と変わらない水準に戻りました。

また、ある求人サイトでは、「1ページだけ見て帰る人はPC利用者に多い」という分析結果が出ていました。人ではないアクセスを除いて見直すと、同じ層はスマートフォン利用者のほうに多くいました。除く前の数字をもとに施策を打っていたら、実際にはいない相手に向けて打っていたことになります。

私は、母数の見方が間違っていれば、そこから読み取る示唆も、示唆をもとに考える施策も、同じだけ間違えると考えています。計算が正しいことと、結論が正しいことは別の話です。

では、自分のサイトのアクセスのうちどれくらいが人ではないのか。

窓の杜の記事では、筆者が自身の運営するサイトのログを調べたうえで、人間とbotの比率は何を母集団にしてどう分類するかで変わり、1つの数字にはできないと述べています（参照：窓の杜「ネットアクセスの過半数は、もう人間じゃない……機械が読む『Web4時代』のアクセス数の読み方」）。Sprocketが約100のサイトを対象に調べたときも、人ではないアクセスの割合はサイトによって大きく違いました。この1〜2年は、人の代わりにAIがページを読みに来るアクセスも増えており、割合は今後も変わり続けます。

既知のbotを除くだけでは、見分けられない

「GA4が既知のbotを自動で除いているから大丈夫」と考えている方もいるでしょう。たしかにGoogleアナリティクスのプロパティでは、既知のbotとスパイダーによるトラフィックが自動的に除外されます。識別にはGoogleの調査と、IABが管理するリストが使われ、この除外をオフにすることも、除外された量を確認することもできません（参照：アナリティクス ヘルプ「既知の bot トラフィックの除外」）。

ここで除かれるのは「既知の」、つまり名前が知られているbotです。Wikimedia財団が見つけたbotは、人間の閲覧に見えるように作られていました。名前のリストでは、この型のbotは通り抜けます。

もう1つよくあるのが、海外からのアクセスをまとめて除く方法です。増えた分が海外から来ていると確かめたうえで除くなら、問題ありません。ただ、そう判断するには、海外以外に原因がないことも調べておく必要があります。

国や環境といった属性でまとめて除く方法には、もう1つデメリットがあります。人間のユーザーまで消してしまうことです。古いブラウザやOSからのアクセスもbotが多いので、そうした環境をまとめて除外しているサイトは少なくありません。しかし特にBtoBのサイトでは、取引先の社内PCが古い環境のまま使われていることがよくあります。環境だけで一律に弾くと、本当は見込み客だったアクセスまで除外してしまい、成果につながるはずの機会を逃すことになります。

見分けるときに私たちが見ているのは、botの名前ではなく行動です。人の行動には、必ずばらつきがあります。ページを開いてから次のページに移るまでの秒数も、見るページの数も、人によって違います。逆に、何万件ものアクセスが同じ秒数で同じページへ移っているなら、それは人ではありません。何をもって「人らしい」とするかの基準も、よそから借りてきた数値ではなく、そのサイトのその期間のデータから決めます。

ただし、この考え方に行き着くまでに、私たちも失敗しています。テスト段階で判定を厳しくしすぎて、CVしていたユーザーまで除いてしまったこともありました。気づいたきっかけは、除外した後にCVの件数が減っていたことでした。CVしているアクセスは、人間です。この当たり前の事実を起点に、「CVしているアクセスは残し、そこから遠い行動をしている群を疑う」という順番で見るようになりました。こうした失敗から得た判定の改善は、すべて分析レシピに反映しています。

分析レシピでできること

「人ではない訪問を除外するレシピ」は、この考え方を手順にしたレシピです。Sprocketのタグで取得したWebサイトの行動ログから、人ではないアクセスの割合と、除外する前と後でセッション数やCVRがどう変わるか、どんな種類の人ではないアクセスが混ざっていたかがわかります。出力は、除外前後の比較表、除外したアクセスの内訳、以降の分析で使う除外条件の3つです。

このレシピは、ほかのレシピの前に走らせる前処理として使います。週次の定点観測も、流入チャネルの分析も、ファネルの分析も、同じ母数で見て初めて比べられるようになります。私たちが除きすぎで失ったCVから学んだ判定の改善もここに入っていますので、利用する方が同じ失敗を一から経験せずに済むようにしています。

Googleアナリティクスのデータを使う方には、「急に増えた流入が本物か疑う」というレシピもあります。GA4とGoogle Search Consoleのデータから、流入の増え方が人の行動として自然かを確かめるものです。

まず、CVしているアクセスから見直してください

分析レシピを使うかどうかにかかわらず、一度試していただきたいことがあります。自社サイトのなかでCVしていないアクセスがどんな行動をしているかを見てください。滞在の秒数やページの移り方がそろいすぎている群があれば、それは人ではない可能性があります。月ごとのセッション数とCV数を並べて、セッションだけ跳ねた月がないかを見るのも手がかりになります。

新規獲得の施策では、1ページだけ見て帰る訪問をどうCVにつなげるかに頭を使います。そこでCVRが上がらないとき、調べてみると見ていた訪問の多くが人ではなかった、ということが実際に起こります。対象を人に絞り直して同じ施策を回したら成果が出た、という経験を私たちは何度もしてきました。数字を疑うことは、施策を疑うことより先にあります。

分析レシピは今も種類が増え、できることが広がっています。データ分析エージェントと分析レシピについて詳しく知りたい方は、お気軽にお問い合わせください。

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