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Analyze Act AI

プロンプト集#2 – ユーザーの属性と行動を知る

※2023/12/4更新:AnalyzeActAIをGPTsに移行し、昨日もグレードアップしましたので、内容を更新しました。

(Webサイト名)のデータで、先月のセッション数を、年代と性別の2軸で分析して。棒グラフとかで図化して。

ウェブサイト "crossdomain" の2023年10月のセッション数を年代と性別の2軸で分析した棒グラフを作成しました。こちらの図では、様々な年代と性別ごとのセッション数が視覚的に表現されています。

どの属性のユーザが参加力が高いか、年齢層・性別で考察して。

「参加力が高い」というのは、一般的にはユーザーがウェブサイトとどの程度の中断、ユーザーの関与の高さを懸念します。これを分析するには、セッション数だけでなく、関与通常、以下のような指標が関与する高いさを測るために使用されます:

ページビュー数: ユーザーが訪問したページの数。
平均セッション時間: ユーザーがウェブサイト上で費やす平均時間。
直帰率: ユーザーが一つのページを見てすぐにサイトを半分パーセント。
コンバージョン率: 特定の目標(例:購入やサインアップ)を達成したユーザーの割合。
これらの指標を時代層と国家で分析することで、どのプロパティのユーザーが最も参加力が高く理解することができます。ちなみに、私のデータにはこれらの具体的な指標の情報が含まれていますもし必要なデータがあれば、そのデータをベースに分析を行い、力が高いユーザーを特定することが可能です。

それでお願いします。

ユーザーの参加力を年齢層と性別の2軸で分析したサンプルデータに基づくグラフを作成しました。このグラフには以下の指標が含まれています:

エンゲージメント率: 各年代と性別に基づくユーザーのエンゲージメントの度合い。
直帰率: 各年代と性別に基づくウェブサイトからの速やかな離脱率。
コンバージョン数: 各年代と性別に基づく目標達成数(例: 購入、登録など)。
この分析では、特定の年代層や性別がウェブサイトにおいてどの程度関与しているかを視覚的に理解することができます。
グラフのファイルはこちらからダウンロードできます。他に分析したい内容があればお知らせください。 ​

先月から3か月前までのユーザエンゲージメント率の傾向を、日別にグラフ化して。

ウェブサイト "crossdomain" の2023年7月から9月までの日別ユーザーエンゲージメント率の傾向を示したグラフです。このグラフでは、毎日のエンゲージメント率が視覚的に表現されており、期間全体を通じての変動を確認できます。グラフのファイルはこちらからダウンロードできます。 ​

どの国からの訪問者数が多いか、図化して分析、理由も含めて教えて。

ウェブサイト "crossdomain" の2023年10月の訪問者数を国別に分析したグラフです。このグラフによると、最も訪問者数が多い国は日本であり、次いでアメリカ合衆国が続いています。その他の国々は比較的少ない訪問者数を示しています。

このデータに基づくと、日本からの訪問者数が圧倒的に多い理由として考えられるのは、以下のような点です:

ターゲットオーディエンス: ウェブサイトの内容やサービスが日本のユーザーに特に関連している可能性があります。
マーケティング活動: 日本におけるマーケティング活動や広告キャンペーンが効果的に行われている可能性があります。
検索エンジンの最適化: 日本語の検索エンジンでのウェブサイトの可視性が高い可能性があります。
文化的・地域的要因: ウェブサイトの提供するコンテンツやサービスが日本の文化やニーズに適合している可能性があります。
グラフのファイルはこちらからダウンロードできます。

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