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【ニュースリリース】Googleアナリティクス停止でデータ難民激増の未来。日本製GA代替ツールQAが世界初の特許を含むロードマップを公開

QuarkA

~ 登録不要、日本製、データ自社保存でプライバシーを完全保護 ~

株式会社ウェブジョブズ(本社:兵庫県神戸市、代表取締役:丸山 耕二)が、開発・提供するユーザー行動解析ツールWordPress公式プラグイン「QA Heatmap Analytics」は、特許(2022年1月26日取得 特許第7011367号(P7011367))を含む製品開発ロードマップを公開しました。またロードマップ公開に合わせプロダクト名を「QA Analytics & Heatmap(QA アナリティクス&ヒートマップ)」(以下QA)へと名称変更いたします。


株式会社ウェブジョブズ(本社:兵庫県神戸市、代表取締役:丸山 耕二)が、開発・提供するユーザー行動解析ツールWordPress公式プラグイン「QA Heatmap Analytics」(以下QA)は、5月初旬にUA互換のレポート機能を実装・リリースすることを決定するとともに、世界初の特許を含む製品開発ロードマップを2022年4月1日付で公開いたしました。

製品開発ロードマップ公開の背景

『現行のGoogle アナリティクス(ユニバーサル アナリティクス)は、2023年7月1日(土)をもって計測を停止し、その後少なくとも6か月間は過去データを閲覧できるようにする』とGoogleが2022年3月16日に発表しました。

GoogleはGA4へのツール移行を推奨していますが、既存GAからデータ移行できず、GA4自体が難易度の高いツールです。そのため多くの方が「これからのアクセス解析ツールをどうするか?」という問題に直面しています。
QA は「ヒートマップツール」がメインとして捉えられていますが、実はすでにQAをご利用いただいているサーバーには、UA互換のPVデータとイベント含む全データが入っています。後は可視化の問題だけでした。
そこで開発を先行して、QAは5月初旬にUA互換のレポート機能を実装・リリースすることを決定しました。

QA新UIのサンプル画像

また、よりユーザーの皆さまにわかりやすい製品であることが望ましいと考え、2022年4月1日付けで「QA Heatmap Analytics」から「QA Analytics & Heatmap」へと名称変更いたしました。

QAは自社サーバーへのデータ保存、PVデータがヒートマップや録画再生と連携、登録不要かつ無料と、世界初の機能を有したユーザー行動解析ツールです。

世界初!QA独自の機能連携

  • 自社サーバーにデータが貯められる(プライバシーデータ保護)
  • PV数とヒートマップ/セッションリプレイが連携して閲覧可能
  • 登録不要
  • 無料(一部有料)

QAはWordPress公式プラグインなので、WordPressサイトであれば簡単に導入できます(現在WP以外のサイトへの対応も開発中)。
詳しくは製品開発ロードマップをご参照ください。

特許とQAの未来図

特許について

2022年1月、ユーザー行動におけるソフトウェアとビジネスモデル(IPC分類)特許を取得
特許第7011367号(P7011367)

特許・発明 概要

人の集合知とAIを活用し、自動でアドバイスする自律分散型システム
QA  アナリティクス&ヒートマップは、誰もが簡単につかえる自立分散型Behavioral Data Platform(行動データ分析プラットフォーム)です。

開発を行った時代背景

  • 人の趣味嗜好の多様化
  • 急速に変化、混沌、予測困難な時代の流れ
  • 個人データや利益を独占してきた巨大GAFAMからの脱却
  • 分散型技術・AIの進化
  • クラウド型サービス、インフラコスト削減(大量に蓄積され続ける、膨大かつ不要なデータ)

QAの未来図

<Web2.0[現在] 中央集権型のユーザー行動解析>

  • 全サイトのデータを自動で取得
  • そのサイトがECサイトなのか、ブログなのか、情報メディアなのかは認識していない
  • ユーザーの多種多様な欲求を本当に満たしているか、想像し考え予測を立てる(人が最も得意としている部分)→サイト全体がどういう状況なのか、おおざっぱに把握 →データ容量とコストの問題によりページ単位でのユーザー行動は把握できないため、行動を想像するしかない

<Web3.0[ 近い将来 ] 自律分散型のユーザー行動解析>

  • 多様化するユーザー行動の詳細を取得
  • ユーザーの多種多様な欲求を本当に満たしているか、ユーザー行動詳細データから想像し考え予測を立てる(人が最も得意としている部分)
  • サイトの目的によって、ユーザー行動の読み解き方は異なる。人間の行動データは「これが重要」とか「この人は迷っている」などのラベリング(アノテーション)があって、はじめて行動データの正しい意味づけがわかってくる。

同じユーザー行動(たとえば検索キーワードでページに来た→1分滞在して2ページ目を見た→離脱した)でも、サイトの目的やタイプによって意味や行動の読み解き方は違います。
個人情報保護を重視しながらユーザー行動詳細データ取得とサイト目的別のユーザー行動の把握は、自律分散型で膨大なコンピューティング・リソースや人の集合知を使えるからこそ実現可能です。

データから想像し考え予測を立てることは人間が最も得意としており、これをラベリング(アノテーション)しAIは成長していきます。人の集合知がないとAIは賢くなっていかないのです。
QAは、人の集合知とAIを活用し、自動でサイト改善のアドバイスをする自立分散型Behavioral Data Platform(行動データ分析プラットフォーム)へと進化してまいります。