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Similar Webの数字が異常値に!やっぱりSimilar Webは目安程度に留めるべき?

最近Similar Webを見るのが楽しみになっています。それは、ある意味このSimilar Webが、世界中で最も統一されているアクセス数のランキングであるからです。日本国内には、登録されたブログだけのアクセスランキングなどあります。しかし、参加していないサイトなどが多く、web全体でのランキングとしてはあまりあてになりません。それと比べ、Similar Webは「ランキング強制参加」なのです。全てのサイトがランキング対象です。ですので、その信頼性に疑問点はあるにせよ、全てのサイトを対象としたランキングになっています、

しかし…最近のSimilar Webの値が少し変です。数が本サイトの先月のアクセス状態を示したものです。

…全然違う。この数字からいくと、24.5?3.66≒90万程度のアクセス数(PV数)がこのブログにあったことになります。しかし…実際のアクセス数は22万PV程度です。全然違いますね…。4倍以上も差があります。基本的には「Similar Webは±20%ぐらいの誤差で正確」と考えていましたが、どうやらそんな事はない様子。このような誤差が生まれる理由について考えてみました。

今までのSimilar Web集計方法はまさに視聴率。一部ユーザの動向だけ監視し、全体を推定!

これは前回の記事でも書いた内容ですが再掲です。

Similar Web(アクセス数推定サイト)の集計方法の仕組みは単純です。「視聴率と同じく、一部の対象者を抽出し、その動向からweb全体のアクセス数を推定していく」という方法です。全世界の人口が70億人とすると、例えば0.1%の700万人のアクセス動向を取得して、そこから各サイトのアクセス数を推定する方式ですね。

視聴率と同じく、たった0.1%を調べるだけでも、大体の値が推定できるんです。1ヶ月で100アクセスしかないようなサイトはそもそも推定できないですが、万単位のアクセス数が集められているサイトならば、大体どれぐらいの訪問者は推定可能です!統計学的に。なので、「Similar Webはweb版の視聴率調査会社」だと思えばいいんですね!

データ取得対象者の方がリピーターになってくれると、数字が跳ね上がる?

以前の記事では上記のように考察していました。つまり、全人口の0.1%でもピックアップすれば、web全体のアクセス数(テレビでいう視聴率)を推定できると。実際にこの方法でほぼ問題ないはずです。

しかし、この方法で問題になるのは「同じ人が何度もそのサイトにいく場合、どうカウントするか」という事です。視聴率の場合、1つのテレビからは同時に1つの番組しか見られないので、視聴率が一人の力で異常に跳ね上がることはないです。しかし、webのアクセス数は、視聴率と違い、「対象者が30日間のうちに、何度も同じサイトを見に行くことがある」のです。ですので、一人の力で異常にアクセス数が伸びることがあるんです。

もしそのような人がいた場合…統計的に異常値になって、実際のアクセス数よりも高く推定されてしまうはずなんです。今回のこのサイトのように。

Similar Webとの違いは、スパムアクセスを除外していない?

一つ気になるのが、「Similar Webはスパムアクセスを除外していないのでは?」という疑惑です。自分の「本当のアクセス数」と言っているのは、グーグルアナリティクスでちゃんと計測したデータのことです。このデータでは、余計なものを含まないように、自分のアクセスやスパムロボットによるアクセス数などを抜いています。それらは「本当のアクセス数」ではないですからね。

しかし、そのような「スパムアクセス」が裏で大量にあるのも事実です。無視していますが、このサイトもロシアから謎の大量アクセスが来ています。そのようなスパムアクセスを、Similar Webがカウントしてしまっているのでは??ということを今は疑っています。

もしくは…記事更新のために大量にアクセスしている自分のアクセスがカウントされてしまっているという事も…(笑)

まとめ:やっぱりSimilar Webは参考程度。

最後にまとめです。Similar Webはweb全体のアクセス数を無理やり推定する、独特のサービスです。これにより、ある意味で全てのサイトが強制参加させられるような「アクセスランキング」が出来あがっています。

それなりに正確…なのですが、やはり扱いには注意が必要です。一人が何回もアクセスしにいくような状況となる場合、実際のアクセス数とはかけ離れた値になることがあります。急激にアクセス数が伸びていた場合は、誤差の可能性大です。とにかく、あくまで参考値として、Similar Webの数字は扱う事にしましょう!


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