ユーザー数の数え方は1つではない｜報告で食い違わせない

「同じ月の同じサイトなのに、社内で3つの人数が飛び交っている」「どれが正しいのか、誰も説明できない」——数字を持ち寄る場で起きる食い違いです。どれかが誤っているわけではありません。人数を表す指標が複数あり、それぞれ数え方が違うだけです。この記事では、3つの指標の定義と、報告で揃える手順を整理します。

報告で人数が食い違う

数字の食い違いは、報告の場でいちばん時間を奪います。本題に入る前に、どの数字が正しいのかという議論が始まります。そして多くの場合、結論は出ません。誰も定義を確かめていないためです。

食い違いが起きる場面は決まっています。解析の画面を見た人と、外部に書き出した数字を見た人が、同じ月について話すとき。この2つは、そもそも数える対象が違います。

もう1つが、期間の切り方です。月ごとの数字を足しても、四半期の数字にはなりません。同じ人が複数の月に訪れていれば、重複が除かれるためです。足し算が成立しない指標だという理解が必要です。

さらに、新規と既存の内訳でも起きます。新規の人数と、既存の人数を足しても全体に一致しないことがあります。これも定義の違いから生まれる現象です。

こうした食い違いは、定義を1度確かめれば解決します。複雑な話ではなく、指標が3つあることを知るだけで済みます。

この記事では、3つの指標の定義を確かめます。そのうえで、なぜ足し算が合わないのかと、報告での揃え方を整理します。

食い違いの代償は、時間だけではありません。数字が信用されなくなると、報告そのものが軽く扱われます。1度でも数字が違うと指摘された報告は、次からも疑いの目で見られます。定義を整えるのは、報告の信頼を守るための作業でもあります。

3つの指標の定義

人数を表す指標は、大きく3つあります。総ユーザー数、アクティブユーザー数、新規ユーザーです。

総ユーザー数は、指定した期間にイベントを発生させた重複のない利用者の数と定義されています。

アクティブユーザー数は、指定した期間にサイトやアプリを利用した重複のない利用者の数です。

新規ユーザーは、指定した期間に初回の起動または初回の訪問を示す記録が残った、新しい重複のない利用者の数です。

この3つは、数える対象が違います。イベントを発生させた人、利用した人、初めて来た人。

違いが分かれば、数字が違うことに驚かなくなります。むしろ、同じ数字になるほうが不自然です。

指標	定義	使いどころ
総ユーザー数	期間にイベントを発生させた重複のない人数	書き出したデータでの分析
アクティブユーザー数	期間にサイトやアプリを利用した重複のない人数	解析の画面での通常の報告
新規ユーザー	期間に初めての記録が残った重複のない人数	認知の広がりの把握

定義を読むときの要点は、動詞に注目することです。イベントを発生させた、利用した、初めての記録が残った。3つの指標は、それぞれ違う行為を数えていると理解します。同じ人を数えているのに条件が違う、という捉え方が最も近くなります。

大小の関係も押さえておきます。通常は、総ユーザー数が最も大きく、利用した人の数がその中に含まれます。新規の人数は、利用した人の数の一部として現れます。この包含の関係を理解すると、数字を見たときの違和感が消えます。

画面に出るのは利用した人だけ

ここが最も重要な点です。解析のレポートには、利用した人だけが表示されます。

公式にも明記されています。レポートにはアクティブユーザーのみが表示されると書かれています。

一方、広告の側に書き出されるデータは違います。利用した人と、利用していない人の両方が表示されます。

だから、解析の画面と広告の側の数字は一致しません。同じ月の同じサイトでも、対象の範囲が違うためです。

この事実を知らないと、原因を探して時間を使います。計測の誤りを疑い、設定を見直し、結局違いが分からないまま終わります。

報告のときは、どちらの数字なのかを明記します。出典を書くだけで、この種の議論は起きなくなります。

この違いは、広告の評価にも影響します。広告の側の数字を分母にすると、成果の割合が低く見えます。同じ成果でも、分母をどちらにするかで割合が変わります。評価に使う分母を先に決めておかないと、判断が揺れます。

利用したと見なされる条件

では、利用したと見なされる条件は何か。これも定義されています。

条件は2つです。関心が示されたセッションが発生した場合か、1秒以内に利用を示す記録が検出された場合です。

つまり、開いてすぐ閉じた人は含まれない可能性があります。1秒に満たない訪問は、利用として数えられません。

この条件は、実務上は好都合です。誤って開いた人や、機械的な訪問の一部が除かれるためです。報告に使う数字としては、こちらのほうが実態に近くなります。

ただし、極端に短い滞在が多いサイトでは差が出ます。即座に離脱される構成では、数字が実感より小さく見えることがあります。

この場合、離脱の理由を探すほうが先です。数字の定義を疑うより、内容や表示の速さを見直します。

条件を知っておくと、数字の違和感も説明できます。訪問はあったのに数字が伸びない、という現象の理由になります。極端に短い訪問が多い場合、数字には反映されないという説明ができます。この説明ができると、計測の誤りを疑う無駄な調査を避けられます。

2つの数字の差はどこから来るか

総ユーザー数とアクティブユーザー数の差は、利用と見なされなかった人の数です。

イベントは発生したが、利用の条件を満たさなかった人。この人数が差として現れます。

差が大きい場合は、何かが起きています。意図しない訪問が多いか、表示に問題があるかのどちらかです。

表示の速さが遅いサイトでは、この差が広がります。読み込みの途中で離脱すると、利用の条件を満たさないためです。

差の推移を見るのも有効です。急に差が広がった月は、表示の速さか流入の質が変わった合図になります。

ただし、通常の報告では差を追う必要はありません。1つの指標を決めて、その推移だけを見れば足ります。

差を見るための道具も必要になります。画面には利用した人の数だけが出るため、差は直接には見られません。総ユーザー数を見るには、書き出したデータで集計する必要があります。そこまでやる価値があるのは、差の原因を追う場面に限られます。

実務では、差を追うより先に見る指標があります。表示の速さ、離脱の割合、流入の経路ごとの滞在の時間。差が広がった原因は、これらの指標の側に現れることが多いです。差そのものを追いかけても、打ち手には結びつきません。

新規ユーザーの数え方

新規ユーザーは、初めての記録が残った人の数です。ここでいう初めては、計測の仕組みから見た初めてです。

同じ人が別の端末で来れば、それぞれが新規として数えられることがあります。

記録が消えた場合も同じです。端末の記録を消した人が再訪すると、新規として数えられます。

だから、新規の人数は実際の新しい人の数より多くなる傾向があります。この性質を理解して使う必要があります。

それでも、推移を見る指標としては有効です。絶対の人数ではなく、増えているか減っているかを見ます。

認知の広がりを測る材料として使うのが妥当です。正確な実人数として扱うと、判断を誤ります。

端末をまたぐ問題への対処もあります。利用者を識別する仕組みを導入すると、同じ人としてまとめられます。会員の仕組みがあるサイトでは、この設定で精度が上がります。会員の仕組みがない場合は、精度の限界を前提に使います。

新規の割合の目安も持っておきます。検索からの流入が主なサイトでは、新規の割合が高くなります。既存の顧客向けの情報が多いサイトでは、再訪の割合が上がります。自社の役割に対して割合が妥当かを見るのが、正しい使い方です。

新規と既存を足しても合わない

報告でよく起きるのが、内訳の合計が全体に合わない現象です。新規の人数と既存の人数を足しても、全体に一致しません。

原因は、指標の定義の違いです。新規は初めての記録が残った人、全体は利用した人。数える基準が違うため、足し算の関係にはなりません。

期間の境界も影響します。期間の初日より前に初めての記録が残っている人は、既存として扱われます。しかし、その人が期間内に初回の訪問と2回目の訪問をした場合の扱いは複雑になります。

だから、内訳を出すときは注意します。全体から新規を引いた値を既存とする計算は、成立しないことがあります。

実務での落ち着きどころは、内訳を割合で示すことです。全体に対する新規の割合を出せば、合計の不一致は問題になりません。

この形にすると、報告の説明も簡単になります。全体の推移と、その中の新規の割合の2つで足ります。

内訳を出すときの実務の型もあります。新規の人数と、全体の人数の2つだけを並べる形です。既存の人数を計算して出さなければ、不一致は表面化しません。必要のない計算を作らないことが、報告を守るいちばんの方法です。

期間をまたぐと重複が消える

もう1つの落とし穴が、期間の合計です。月ごとの人数を足しても、その期間の人数にはなりません。

同じ人が複数の月に訪れていれば、それぞれの月では1人と数えられ、期間全体では1人にまとめられます。

だから、月の合計は期間の値より大きくなります。差の大きさは、再訪する人の割合で決まります。

この性質は、リピートが多いサイトで顕著になります。毎月訪れる人が多ければ、12か月の合計は年間の値の何倍にもなります。

報告では、期間を指定して取得します。四半期の数字が必要なら、四半期を指定して1回で取ります。

月の数字を足す作業は、絶対に行いません。この1点を守るだけで、報告の誤りが大きく減ります。

• 月ごとの人数を足して、四半期や年間の人数として報告する
• 全体から新規を引いた値を、既存の人数として報告する
• 解析の画面の数字と、広告の側の数字を同じものとして比べる
• どの指標を使ったかを書かずに、人数だけを報告書に載せる
• 指標の定義を確かめずに、数字の食い違いを計測の誤りと結論づける

この性質は、報告書の作り方にも影響します。月ごとの列を並べた表に、合計の列を置きたくなります。人数の行については、合計の列を作らないという決めごとが必要です。セッションや表示の回数であれば、合計を出しても問題は起きません。

合計が必要な場面もあります。年間の到達した人数を示したいときです。その場合は、期間を1年で指定して1回で取得します。取得の操作を1回に絞れば、足し算の誤りは起きません。

書き出した数字が違う理由

データを外部に書き出して集計すると、また別の数字が出ます。画面での集計と、書き出したデータでの集計は前提が違います。

書き出したデータには、画面では表示されない記録も含まれます。

だから、自分で集計すると総ユーザー数に近い値になります。画面の数字より大きくなるのが通例です。

どちらが正しいという話ではありません。定義が違う2つの数字が、それぞれ正しく計算されています。

使い分けの目安は、報告の相手です。社内の定例では画面の数字、詳細な分析では書き出したデータ。

混ぜないことが唯一の対策です。1つの報告書の中で、両方を並べないようにします。

書き出したデータを使う判断の目安もあります。画面では作れない切り方が必要になったときです。条件を組み合わせた分析や、長期の推移の追跡がその例になります。通常の月次の報告に、書き出したデータは必要ありません。

食い違いが起きる典型の場面

実務で食い違いが起きる場面を整理しておきます。先に知っておけば、その場で説明できます。

1つ目が、広告の担当者との会話です。広告の側の数字には、利用していない人も含まれます。

2つ目が、期間の合計です。月ごとの数字を足した資料が社内に出回っている場合です。

3つ目が、外部の支援会社からの報告です。取得の方法が違えば、数字も違います。どの画面のどの指標かを確かめます。

4つ目が、内訳の合計です。新規と既存の合計が全体に合わないという指摘です。

5つ目が、過去の資料との比較です。以前の担当者が別の指標を使っていた場合、段差が生まれます。

先手を打つ方法もあります。報告書の冒頭に、使った指標と取得の画面を1行書いておく形です。指摘される前に出典を示しておけば、議論そのものが起きません。1行を追加する手間で、毎回の説明が不要になります。

どの指標を使うべきか

では、報告にはどの指標を使うべきか。画面に表示される指標をそのまま使うのが基本です。

理由は再現性です。誰が画面を開いても同じ数字が見えるためです。

特別な集計を挟むと、再現できなくなります。担当が変わったときに、同じ数字が出せなくなります。

新規の指標は、割合として添えます。全体の推移と一緒に見ることで、意味が生まれます。

総ユーザー数を使うのは、詳細な分析のときだけです。書き出したデータで期間や条件を細かく切る場合です。

この使い分けを決めて、文書に残します。決めた指標以外を使わないことが、食い違いを防ぐ唯一の方法です。

外部の支援会社と合わせるときも、この方針を伝えます。報告に使う指標を指定し、それ以外を使わないよう依頼します。支援会社ごとに違う指標が使われると、比較そのものができません。契約や依頼の時点で揃えておくのが、いちばん手間がかかりません。

指標を変える判断も、いつかは必要になります。解析の道具の側で定義や名前が変わることがあるためです。変える場合は、過去の分も同じ指標で取り直して並べます。途中で切り替えた表は、段差の理由を説明できなくなります。

前の期間と比べるときの注意

推移を見るときにも、注意点があります。比較する期間の長さを揃えます。

月ごとに日数が違うため、2月と3月を単純に比べると日数の差が影響します。

曜日の構成も影響します。営業日の数が違えば、BtoBのサイトでは差が出ます。

対策は、同じ曜日の構成で比べることです。4週間を単位にすると、曜日の数が揃います。

あるいは、1日あたりの平均で比べます。日数の差を除いた比較になり、判断しやすくなります。

前年との比較では、計測の変更も確かめます。途中で設定を変えていれば、その時期に段差が生まれます。

祝日の位置も影響します。連休が長い月は、事業者向けのサイトでは訪問が減ります。前年の同じ月と比べるときも、連休の日数が違えば差が出ます。数字の増減を語る前に、営業日の数を確かめる習慣が役に立ちます。

比較の基準を1つに決めておくのも有効です。前月比と前年同月比のどちらを主に見るかを決めます。季節の影響が大きいサイトでは、前年同月比を主に置くほうが読みやすくなります。両方を並べる場合も、どちらで判断するかを明記します。

定義を1枚にまとめる

対策の本体は、定義を書いた1枚を作ることです。これがあるだけで、議論の時間が消えます。

書くのは5列です。指標の名前、定義、取得する画面、期間の基準、使う場面。

この1枚を、報告書と同じ場所に置きます。誰でも見られる状態にしておくことが条件です。

報告書の側にも、使った指標名を書きます。人数という言葉だけでは、どれを指すか分かりません。

更新の時期も決めます。解析の道具の側で指標の名前や定義が変わることがあります。

年に1度確かめる形にしておけば、気づかないまま古い定義で報告を続ける事態を避けられます。

1枚を作る作業は、30分ほどで終わります。公式の説明から定義を写し、自社で使う指標に印を付けるだけです。作るのに時間はかからないのに、効果が長く続く整備になります。担当が変わるときの引き継ぎ資料としても、そのまま使えます。

よくある質問

画面の数字と広告の数字が違うのはなぜですか

対象の範囲が違います。画面には利用した人だけが表示され、広告の側には利用していない人も含まれます。

月の数字を足して年間にしてもよいですか

できません。同じ人が複数の月に訪れていれば、期間全体では1人にまとめられます。

新規と既存を足すと全体になりますか

なりません。数える基準が違うため、足し算の関係にはなりません。

どの指標を報告に使うべきですか

画面に表示される指標をそのまま使います。誰が開いても同じ数字が見えるという再現性が理由です。

新規の人数は実際の新しい人の数ですか

一致しません。端末ごとに数えられるため、実際より多くなる傾向があります。

定義に関する質問は、繰り返し届きます。だから、質問と答えの形でも1枚にまとめておくと便利です。よく聞かれる5つの質問に答える形にしておけば、説明の時間が消えます。新しく加わった担当者への説明にも、同じものが使えます。

報告の形を固定する

定義が揃ったら、報告の形も固定します。毎月同じ形なら、変化だけに目が向きます。

並べるのは3つです。人数、その中の新規の割合、そして成果につながった件数。

人数だけを並べると、増減の議論で終わります。成果の件数を横に置くと、人数の意味が読めるようになります。

期間は、直近の3か月を横に並べます。前月比と前年同月比の両方を添えると、判断の材料が揃います。

数字の下には、その月に行った施策を1行書きます。数字と施策が同じ表にあれば、原因の推測ができます。

この形を続けると、準備の時間も減ります。形が決まっていれば、数字を入れるだけで済みます。

• 解析のレポートに表示されるのは、利用した人だけを数えた指標
• 月ごとの人数を足しても、期間全体の人数にはならない
• 報告では使う指標を1つに固定し、報告書に指標名を明記する

固定するときは、変えない範囲も決めます。指標の並び、期間の取り方、注記の位置。見た目が変わると、読み手は前月との違いを探すのに時間を使います。同じ形を続けることが、読む側の負担を減らします。

社内へ説明するときの言い方

最後に、社内での説明の仕方を整理します。定義の話を長くすると、聞かれなくなります。

使えるのは、1文の説明です。この数字は、実際にサイトを使った人の数を重複なく数えたものです。

食い違いを指摘されたときは、出典を示します。どの画面のどの指標かを言えば、多くの場合はそれで済みます。

それでも納得されない場合は、1枚を渡します。定義の一覧があれば、自分で確かめてもらえます。

経営に対しては、人数より成果を先に出します。人数の定義の議論は、成果の話の前では優先度が下がります。

この順番で話すと、数字の議論が短くなります。定義を整えるのは、成果の話に時間を使うためです。

説明の順番も決めておきます。結論、数字、定義の順に話します。定義から話し始めると、聞き手は本題に入る前に関心を失います。定義の説明は、聞かれたときに出す材料として持っておきます。

まとめ

人数を表す指標は複数あり、数える対象が違います。総ユーザー数はイベントを発生させた人、アクティブユーザー数は利用した人、新規ユーザーは初めての記録が残った人です。解析のレポートに表示されるのは、利用した人だけを数えた指標です。月ごとの人数を足しても期間の人数にはならず、新規と既存を足しても全体に合いません。だから報告では指標を1つに固定し、指標名と取得の画面を明記します。定義の1枚を作れば、数字の議論に使っていた時間を成果の議論に回せます。

※本記事にはAIが活用されています。編集者が確認・編集し、可能な限り正確で最新の情報を提供するよう努めておりますが、情報の完全性、正確性、最新性、有用性等について保証するものではありません。本記事の内容に基づいて行動を取る場合は、読者ご自身の責任で行っていただくようお願いいたします。