DEIM Forum 2019 E5-1

複数の Web サイトにおけるユーザ滞在時間の解析
本間涼介†

副島 啓一††

吉田 光男†

梅村 恭司†† 豊橋技術科学大学 〒 441–8580 愛知県名豊橋市天伯町雲雀ヶ丘 1-1†† 株式会社 Faber Company 〒 107–0052 東京都港区赤坂 2-14-4 森崎ビル 5 階
E-mail: †r173360@edu.tut.ac.jp, ††soejima@fabercompany.co.jp, †yoshida@cs.tut.ac.jp, †umemura@tut.jp,
あらましWeb ページをより良いものにするためにユーザの閲覧行動を利用する方法が考えられる．しかしながら，滞在時間そのものの特性は良く知られていない．本研究ではニュース記事ではない 13 の Web サイトについて，1 年分の閲覧ログデータを使用し，デスクトップとモバイルデバイスの両方を対象として解析を行なった．解析の結果，デスクトップとモバイルの両方で，滞在時間が長くなるほどセッション数は減少することが分かった．Web サイトがどちらかのデバイスのみに対してデザインされているとき，滞在時間の中央値はデスクトップとモバイルでは大きく違うことが分かった．また，アクセスする時間帯と月は滞在時間に大きく影響するが，曜日はあまり影響しないことが分かった．内部ユーザとクリックユーザはそれぞれ外部ユーザとクリックしないユーザより滞在時間が長くなる傾向が見られた．
キーワード 滞在時間，データマイニング
RQ4: 滞在時間とクリックに関係はあるか？

1 はじめにWeb ページをより良いものにするために，ユーザの閲覧行動を利用する方法が考えられる．滞在時間は Web ページにおけるユーザの行動指標の 1 つであり，ユーザがページをどれぐらい長く見ているかを表す．滞在時間はユーザ評価が重要な分野，
例えば検索エンジン [1, 2]，コンテンツ推薦システム [3]，広告 [4–6] で使用されている．また，Kazuyuk ら [7] は Web ペー
ジに対するユーザの満足度の指標として滞在時間を使用している．しかし，この指標が重要であるにも関わらず，その特性はよく知られていない．Liu ら [8] は滞在時間の特性を解析しているが，2 週間分のデータのみを使用している．Vasiloudis ら [9]はメディア視聴における滞在時間（セッション時間）を予測しているが，ある１つのメディアサイトのみを扱っている．また，
ニュースサイトにおける滞在時間の傾向はデスクトップとモバ
イルデバイスで大きく異なることが報告されている [3, 4, 10]．
しかし，ニュースサイトではない Web サイトにおける研究はほとんど無い．

RQ5: 滞在時間とスクロール深度に関係はあるか？
解析の結果，デスクトップとモバイルデバイスの両方で，滞在時間が長くなるほどセッション数は減少することが分かった．

Web サイトがどちらかのデバイスのみに対してデザインされているとき，滞在時間の中央値はデスクトップとモバイルデバイ
スでは大きく違うことが分かった．また，アクセスする時間帯と月は滞在時間に大きく影響するが，曜日はあまり影響しない
ことが分かった．さらに，時間帯による滞在時間の変化がセッション数と同じように変化する傾向が見られた．内部ユーザとクリックユーザはそれぞれ外部ユーザとクリックしないユーザ
より滞在時間が長くなる傾向が見られた．しかし，滞在時間とスクロールの関係を見出すことは出来なかった．

2 使用データ
2. 1 使用したログデータ
本研究では，2017 年 7 月から 2018 年 8 月までの期間で 13の日本語 Web サイトを使用した．このデータは MIERUCA 1

本研究では，複数の Web サイトにおいてデスクトップとモを使用して集められ，これはユーザの閲覧行動を可視化する機

バイルデバイスの両方について 1 年分のログデータを解析する．

能を持った Web マーケティングツールである．MIERUCA は本研究の目的は，滞在時間の予測に効果的な特徴量を発見する

日本でよく知られている検索エンジン最適化（SEO）ツール

ために，ニュースサイトではない Web サイトにおいて滞在時であり，株式会社 Faber Company 2 によって提供されている．

間の特性を明らかにすることである．この目的を達成するため使用したデータは 4 種類のログで構成されており，それぞれに以下の解析項目に取り組む．以下の解析項目は，使用した 4referrer，click，scroll，read ログである．referrer ログは Web

種類のログデータから解析が可能な内，滞在時間予測の特徴量

ページにアクセスするとすぐに記録され，デバイスの種類（デとして利用出来そうなものを解析する目的で選んだ．

スクトップ，タブレット，モバイル），ウィンドウサイズ（横RQ1: 滞在時間はデバイスの種類により差が出るか？

幅と高さ），アクセス元 URL，Web ページの長さなどを含む．

RQ2: 滞在時間はアクセスする時間帯，曜日，月によって差がWeb ページの長さはユーザが使用しているデバイスによって出るか？

RQ3: 滞在時間は内部ユーザと外部ユーザで差が出るか？

1：https://mieru-ca.com/heatmap/
2：https://www.fabercompany.co.jp/

表 1 解析に使用した Web サイト

Desktop#

Data Period

Site Type Mobile Sessions

A

2017/07/01 ∼ 2018/08/21 Business

MobileTime (s) Clicks Sessions

117,329 (74.1%)

7

0.70

40,947 (25.9%)

Time (s) Clicks
8

0.63

B

2017/07/02 ∼ 2018/08/21 Blog○

10,291 (35.2%)

21

0.12

18,914 (64.8%)

23

0.13

C

2018/04/11 ∼ 2018/08/21 Blog○

192,879 (30.5%)47

0.18 439,695 (69.5%)

72

0.18

D

2017/08/02 ∼ 2017/08/31 Aﬃliate○

724 (41.7%)

12

0.06

1,014 (58.3%)

12

0.00

E

2017/07/01 ∼ 2018/08/02 Business○

520,792 (82.3%)

23

0.53 112,126 (17.7%)

14

0.27

F

2017/07/01 ∼ 2018/08/15 Aﬃliate○

26,884 (38.8%)

7

0.09

42,425 (61.2%)

9

0.07

G

2017/07/01 ∼ 2018/08/21 Aﬃliate○

171,565 (25.6%)

55

0.27 498,439 (74.4%)

83

0.24

H

2017/07/01 ∼ 2018/08/21 BBS

286,139 (44.6%)

7

0.77 355,166 (55.4%)

7

0.77

I

2017/12/18 ∼ 2018/08/27 Aﬃliate

102,872 (40.6%)

26

0.04 150,399 (59.4%)

20

0.02

J

2017/07/01 ∼ 2018/08/21 Blog

100,158 (70.2%)

37

0.16

42,474 (29.8%)

9

0.05

K

2017/07/01 ∼ 2018/08/21 Aﬃliate△

51,340 (30.2%)

9

0.14 118,591 (69.8%)

35

0.18

L

2017/07/01 ∼ 2018/08/21 Aﬃliate○

194,838 (27.5%)

10

0.05 514,863 (72.5%)

25

0.08

M 2017/07/01 ∼ 2018/04/27 Aﬃliate○

18,073 (36.4%)

9

0.02

10

0.02

31,515 (63.6%)

異なる．click ログはユーザがマウスカーソルでクリックした

board system（BBS），Blog，Business に分類した．Aﬃliate

場所を記録する．スマートフォンのようなモバイルデバイスでは主に特定の製品やサービスの購入の促進を行なう Web サイト

は，ユーザがタップした位置が記録される．scroll ログはセッである．BBS はユーザ同士でメッセージを送り合う Web サイ

ション中にユーザがスクロールをストップした位置の中で，最トである．Blog はブログ形式で情報を提供する Web サイトでも深い位置の（最下部に近い）ログのみを記録する．read ログ

ある．Business は企業が特定の機能や情報を提供する Web サ

はユーザがスクロールを 4 秒以上ストップした場合にその位置イトである．Mobile はモバイルデザインに対応しているかどうを記録する．さらに，これら全てのログデータがユーザがアクかを表し，具体的には html の meta タグで viewport がモバイセスした URL，ログが記録された日時，セッションキーを持ル向けに設定されているかどうかである．○は viewport がモバ

つ．セッションキーはユーザがある Web ページにアクセスしイル向けに設定されている Web サイトである．△は viewportてからそのページを離れるまで同一である．

がモバイル向けに設定されていないものの，デスクトップのデ各セッションの滞在時間はセッション中で最初にログデータが記録された日時と最後に記録された日時の差として計算さザインとモバイルのデザインが明確に分かれている Web サイ
トである．

れる．本研究では主に各 Web サイトでの滞在時間を解析する．

Sessions はログデータ取得期間の間のセッション数の合計でWeb サイトの滞在時間はそのサイトにアクセスした全てのユーあり，Time はその Web サイトにおける全てのセッションの滞ザの滞在時間の中央値とする．また，セッション集合を分割す

在時間の中央値であり，Clicks はその Web サイトにおける全る場合は，代表値としてそのセッション集合における滞在時間てのセッションのクリック数の平均値である．これらの値は全の中央値を使用する．ユーザが Web ページを閲覧せずにブラてデスクトップとモバイルデバイスを分けて計算している．デウザを立ち上げ続けている場合があるため，滞在時間の代表値

バイスの割合は各 Web サイトで異なっているが，全体的にはとして平均値を使用するのは適していない．MIERUCA はタ

モバイルデバイスが長い滞在時間を持つ傾向にある．しかし，イムアウト時間を設定している．タイムアウト時間より長い時

デスクトップデバイスはクリック数が多い傾向がある．

間ログデータが記録されなかった場合，それ以降ユーザが 4 種
類のログデータのどれかに該当する閲覧行動を起こした場合もログデータは記録されない．また，デバイスの種類による差を解析するために，デスクトップデバイス（タブレットとラップ
トップを含む）とモバイルデバイス（主にスマートフォン）を分けて滞在時間を計算した．

3 解析結果と考察
3. 1 RQ1: 滞在時間はデバイスの種類により差が出るか？
Song ら [11] は検索エンジン（例えば Bing 3 ）における滞在
時間はデバイスによって大きく異なることを報告している，本研究ではニュースサイトではない Web サイトでは滞在時間が2. 2 基 本 統 計

デバイスによって異なることを分析する．

基本的な Web サイトの情報は表 1 に示す．2017 年 7 月かセッション数と滞在時間の関係を図 1 に示す．デスクトップ

ら 2018 年 8 月までのデータを使用したが，各 Web サイトのデバイスとモバイルデバイスの両方で，滞在時間が長くなる

ログデータ取得期間には少しの異なりがある．MIERUCA のほどセッション数は減少した．Liu ら [8] はデスクトップデバ

プライバシーポリシーの制限により，Web サイト名およびそのイスではセッション数と滞在時間が Weibull 分布に従うことを

ドメイン名を示さず，各 Web サイトを A から M までのアル示した．今後は本研究で用いたデータにおいても，滞在時間がファベットで示す．Web サイトのタイプは Aﬃliate，bulletin
3：https://www.bing.com/

dwell time (Site L)

200000

80

20000

60

15000
40

10000

100000

20

5000
0

20

40

seconds

60

80

0

100

図 1 デバイス毎の滞在時間とセッション数の関係（Web サイト L）

0~1

5~6

10~11
15~16
hours

20~21

median of dwell time every hours (Site A)

Web サイトによって，デバイス毎の滞在時間は大きく異なっpc number of sessions
mobile number of sessions

8000

pc dwell time
mobile dwell time

ザは Web サイト J により長く留まっている．この Web サイ

number of sessionsの滞在時間は 9 秒であった．言い換えると，デスクトップユー

12.5

6000

10.0
4000

7.5
5.0

2000

2.5

トは html の meta タグで viewport を設定していないため，モバイルユーザを考慮していないデザインであるように見える．

17.5
15.0

ている．多くの場合，Web サイトはどちらかのデバイスのみに
イト J はデスクトップの滞在時間は 37 秒であるが，モバイル

0(a) 時間帯別で滞在時間が変化する例（Web サイト C）

Weibull 分布に従うかどうかを検証したいと考えている．

対してデザインされていた．表 1 において，例えば，Web サ

100

dwell time [s]300000pc dwell time
mobile dwell time

dwell time [s]number of sessions

number of sessions

pc number of sessions
mobile number of sessions

25000

4000000median of dwell time every hours (Site C)

30000

pc
mobile500000

0

0~1

5~6

viewport はページのウィンドウサイズを制御する設定値であ

10~11
hours

15~16

20~21

0.0

る．逆に，Web サイト C ではデスクトップの滞在時間が 47 秒(b) 時間帯別で滞在時間が変化しない例（Web サイト A）

である一方で，モバイルデバイスでは 72 秒である．この Web

図 2 時間帯別の滞在時間（変化する例と変化しない例）

サイトは html の meta タグで viewport を設定しているため，
モバイルユーザを考慮したデザインであるように見える．これらのことからモバイルデザインに対応しているかどうかによってモバイルの滞在時間が大きく変化することが分かった．

場合，そのサイトは時間帯により滞在時間が変化したとみなす．

3. 2. 1 時間帯別の滞在時間
時間帯別で滞在時間が変化する例と変化しない例を図 2 に示

デバイス毎の滞在時間は大きく異なっているが，セッション

す．これらの図では滞在時間に加え，セッション数が示されて数が急激に降下する秒数はほぼ同じである．どちらのデバイスいる．図 2a は時間帯で滞在時間が変化する例であり，図 2b はを使用して Web ページを閲覧したとしてもデザインは異なる

変化しない例である．

場合があるがコンテンツは同一である．セッション数が急激にセッション数は時間帯で変化する傾向があり，例えば早朝で降下する秒数がほぼ同じであることから，ユーザがその Web

はセッション数が少ないが夜は多い．約半数の Web サイトでページを見続けるかどうかを判断するためにかかる時間は同じ

は滞在時間は時間帯で変化した．Blog に分類される Web サイ

程度だと考えられる．

トは滞在時間が大きく変化する傾向があり，Business では大き3. 2 RQ2: 滞在時間はアクセスする時間帯，曜日，月によって差が出るか？
滞在時間がアクセスする時間によって変化するかを解析する．
アクセスする時間によりセッション数が変化することは人間の生活リズムの関係から理解出来るが，滞在時間が変化するかどうかは知られていない．本実験では 1 年分のログデータを使用したため，アクセス時間として，時間帯，曜日，そして月に着目した．各項目では Web サイト毎にセッションを時間帯，曜
日，月毎に分割し，さらに各セッション集合で滞在時間の中央値を計算する．それらの中央値を比較した場合に 20 秒以上の変化があった場合はその Web サイトにおいて滞在時間がその時間軸で「変化した」と定義する．例えば，ある Web サイト
で 1 時の滞在時間と 8 時の滞在時間で 20 秒以上の差があったな変化は見られなかった．

3. 2. 2 曜日別の滞在時間
曜日別で滞在時間が変化する例と変化しない例を図 3 に示す．これらの図では滞在時間が示されている，図 3a は曜日で滞在時間が変化する例であり，図 3b は変化しない例である．
曜日で滞在時間が大きく変化したのは Web サイト I だけであった．この Web サイトは中古車の価格情報を提供している．
ユーザが中古車販売店を訪問するなどの行動を準備しているときにユーザの閲覧行動がそれに影響を受け，したがって滞在時間が増加したと考えられる．ほとんどの Web サイトでは滞在
時間は曜日によって変化しないという結果になった．

3. 2. 3 月別の滞在時間
月別で滞在時間が変化する例と変化しない例を図 4 に示す．
これらの図では滞在時間に加え，セッション数が示されている，

median of dwell time every month (K)desktop dwell time
mobile dwell time

30

40

12000
10000

30

8000

20

6000
4000

10

2000

10

0

Mon

Tue

Wed

Thu
weekday

Fri

Sat

Sun

1

70000

25
20

5

6

7

8

50000
40000
30000
20000
10000

15

0

10
5
0

4

9

10

11

12

0

18
desktop dwell time
mobile dwell time 16
14
12
10
8
6
4
2
0
9 10 11 12dwell time [s]number of sessions

30

3

number of sessions

60000

desktop dwell time
mobile dwell time2(a) 月別で滞在時間が変化する例（Web サイト K）(a) 曜日別で滞在時間が変化する例（Web サイト I）

35

50

dwell time [s]4020dwell time [s]pc dwell time
mobile dwell time

14000
number of sessions

dwell time [s]50number of sessions

16000

1

2

3

4

5

6

7

8

(b) 月別で滞在時間が変化しない例（Web サイト H）
Mon

Tue

Wed

Thu
weekday

Fri

Sat

Sun

(b) 曜日別で滞在時間が変化しない例（Web サイト B）

図 4 月別の滞在時間（変化する例と変化しない例）
表 2 アクセス時間と滞在時間変化のまとめ#

図 3 曜日別の滞在時間 （変化する例と変化しない例）

Hour Day MonthA
BY

Web サイトによってはログデータが 1 年分に満たない場合があCYり，その場合の滞在時間とセッション数は 0 である．図 4a はD-

月別で滞在時間が変化する例であり，図 4b は月別で滞在時間

E

Yが変化しない例である．

FG

月別の滞在時間が変化する Web サイトは多数あったが，Web

Y

Y

Y

H

サイト毎になぜ結果の違いが生じるかを明らかに出来なかった．

IY

ことが挙げられる．Web サイトが更新されるか人気のコンテン

J

Y

K

Y

Y

ツが追加されると滞在時間は変化すると考えられる．この要因

L

Y

Y

を除いて月別の解析を行なうために，今後の課題として Web

MY

その理由として，月が変わること以外の要因が入り込んでいる

Y

Y

サイトのコンテンツを考慮して解析する必要がある．

3. 3 アクセス時間と滞在時間のまとめ

3. 4 RQ3: 滞在時間は内部ユーザと外部ユーザで差が出るか?

各 Web サイトのアクセス時間と滞在時間変化のまとめを表 2

ユーザが内部ユーザか外部ユーザかで滞在時間に差が出るかに示す．この表では Y が該当する時間軸変化で 20 秒以上の変を解析する．本研究では，同一ドメインからページ遷移してき化があったことを表す．例えば，ある Web サイトで 1 時の滞在たユーザを内部ユーザ（Inside User）と定義し，そうではない

時間と 8 時の滞在時間で 20 秒以上の差があった場合，そのサ

ユーザを外部ユーザ（Outside User）と定義した．各 Web サ

イトの Hour カラムに Y が追加される．Web サイト D のデー

イトにおいてデスクトップとモバイル，さらに内部ユーザと外

タはひと月分しかないため，月別の変化は存在しない．

部ユーザにセッション集合を分割し，それぞれ滞在時間の中央

BBS と Business タイプの Web サイトは滞在時間が時間帯値を計算する．

と曜日による変化が無い傾向があるが，セッション数は時間帯

内部ユーザと外部ユーザの滞在時間を表 3 に示す．内部ユーと曜日によって変化している．滞在時間が変化しない理由は

ザは外部ユーザに比べて滞在時間が長い傾向がある．同じ Web

ユーザが Web サイトを訪れる目的が変わらないからだと考えサイトで複数の Web ページを見るユーザは，他のユーザよりられる．

もその Web サイトにより興味を持っていると思われる．興味

の度合いが滞在時間の長さに影響し，内部ユーザは外部ユーザのヘッダー部分が含まれるように，Middle はページのコンテ

より滞在時間が長くなったと考えられる．BBS タイプの Web

ンツが含まれるように，Bottom はページのフッター部分が含

サイトのみが外部ユーザより内部ユーザの人数が多いが，このまれるように定義をした．ユーザはセッション中で最も深いス

タイプのサイトではユーザは他のユーザ達と交流をするためにクロール位置から Top，Middle，Bottom ユーザのどれかに分同じ Web サイトに留まり続けるからと考えられる．

類される．

3. 5 RQ4: 滞在時間とクリックに関係はあるか?
ユーザが Web ページ上でクリックをしたかどうかによって滞在時間が変化するかを解析する．クリックを一度でもしたユー
ザをクリックユーザ（Click User）と定義し，一度もクリックをしなかったユーザをノンクリックユーザ（Non-Click User）と定義した．クリックをするユーザの方がそのページにより興味を持っているため，滞在時間が長くなるのではないかと考えた．
クリックをしたユーザとしなかったユーザの滞在時間を表 4に示す．クリックユーザはノンクリックユーザよりも滞在時間

ページの下部に近づくほどスクロールする時間が長くなるた
め，全ての Web サイトにおいて Top ユーザの滞在時間が最も短く，次いで Middle ユーザがそれより長く，Bottom ユーザが最も長いと考えた．

Top，Middle，Bottom ユーザの滞在時間を表 6 に示す．Top
ユーザの滞在時間が最も短い傾向がある．約半分の Web サイト
で Bottom ユーザの滞在時間が最も長かった．したがって，幾らかのユーザはページの下部までスクロールをするが，滞在時間は短い．ユーザがページの下部まで閲覧したとしても，ページ全体を読んだとは限らないからである．

が長い傾向がある．ユーザが何か特殊な行動を取るとき，今回の場合はクリックをするという行動をするとき，ユーザはそ3. 7 今後の課題のページに興味を持っていると考えられる．興味の度合いが滞本研究では，滞在時間の予測に効果的な特徴量を発見すると在時間の長さに影響し，クリックユーザの滞在時間がより長くいう目的を持って解析を行なった．まず RQ1 ではデバイス毎なったと考えられる．クリックユーザの方がノンクリックユーの滞在時間を解析し，デバイスによって滞在時間が大きく違う

ザよりも数が少ない傾向があり，その傾向はデスクトップとモことを示した．このことから，デバイスによって予測モデルを

バイルデバイスの両方で同様である．一方で 3 つの Web サイ

変える必要があることが示唆される．また，RQ2 では時間軸変ト（Web サイト A，D，H）では，クリックユーザの方がノン化が滞在時間に影響を与えるかを解析した．時間帯別と月別のクリックユーザよりも滞在時間が短い．Web サイト A と H は滞在時間では滞在時間に変化があったことから，時間帯と月をリンクが多い Web サイトである．日常的にその Web サイトに予測モデルの特徴量として使用すると効果的な可能性がある．

訪れるユーザはリンク先を知っており，短い時間でクリックにRQ3 では内部ユーザが外部ユーザよりも滞在時間が長いこと

よりページ遷移をする．Web サイト D はログデータの数が少を示した．理由として，ページ遷移をしたユーザの方がコンテなく，クリックユーザの数はたった 17 人である．正確な解析

ンツにより興味を持っているからだと考えられる．本研究ではを行なうためにはより多くのクリックユーザが必要である．

セッション毎の滞在時間のみ測定したが，ユーザ毎に滞在時間

クリックユーザに対して，各 Web サイトにおけるクリックを予測する場合もページ遷移の回数が特徴量として効果的なの

前とクリック後の滞在時間を表 5 に示す．クリック後の滞在時ではないかと考えられる．RQ4 ではクリックが滞在時間に与え間はクリック前よりも短い傾向がある．ユーザがページのリンる影響を解析した．クリックをするユーザの方が滞在時間が長

クをクリックし別のページに移動したとき，クリック後の滞在いことから，滞在時間を予測する時の特徴量としてクリックの時間は 0 秒になる．そのようなユーザがクリック後の滞在時間有無が効果的な可能性がある．RQ5 ではスクロールと滞在時間の中央値を減少させている．

の関係を見い出すことは出来なかった．Yi らは [3] コンテンツ

クリックユーザの方が滞在時間が長いことと，クリック前のの長さが滞在時間と比例関係になることが示している．コンテ

滞在時間の方が長いことにより，滞在時間が長いことでクリッンツの長さを考慮することでより正確な結果を得ることが出来クが発生していることが考えられる．もしクリックにより滞在ると考えられる．また，RQ4 では滞在時間が長くなることでク時間が長くなっていればクリック後の滞在時間の方が長くなる

リックが発生することを示した．広告の分野などではユーザがからである．この仮説をより強く裏付けるために，今後の課題

広告を見る回数を増やすために，クリック数を多くすることをとして滞在時間が長いがクリックをしていないユーザがどの程目的としている場合がある．滞在時間が長くなることでクリッ度存在するかを調べる必要がある．

クが発生することから，クリック数を増やしたいという目的を

3. 6 RQ5: 滞在時間とスクロール深度に関係はあるか?
Web ページ上のスクロールの深さで滞在時間が変化するかを解析する．本研究では Web ページの高さが 0%以上 25%以
下の位置までスクロールしたユーザを Top ユーザ，25%より大きく 75%以下の位置までスクロールしたユーザを Middle ユー
ザ，76%より大きく 100%以下の位置までスクロールしたユー
ザを Bottom ユーザとして定義した．Top は Web ページ先頭

滞在時間を長くするという目的として捉えることが出来る可能性がある．
本研究ではニュースサイトではない 13 サイトを扱ったが，データ提供元の性質上からマーケティングを行う Web サイトが多かった．今後の課題として，取り扱う Web サイトの数と種類を増やすことでより汎用的な解析を行ないたい．

4 おわりに
複数の Web サイトにおいてデスクトップとモバイルデバイ
スの両方について 1 年分のログデータを解析した．本研究の[8]

目的は，滞在時間の予測に効果的な特徴量を発見するために，
ニュースサイトではない Web サイトにおいて滞在時間の特性を明らかにすることである．本研究ではデバイスの種類，アク[9]

セス時間，Web サイト上の行動，スクロール深度に着目し解析をした．
解析の結果，デスクトップとモバイルデバイスの両方で滞在時間が長くなるほどセッション数は減少することが分かった．

[10]

さらに，Web サイトがどちらかのデバイスのみに対してデザインされているとき，滞在時間の中央値はデスクトップとモバイ
ルデバイスでは大きく違うことが分かった．また，アクセスする時間帯と月は滞在時間に大きく影響するが，曜日はあまり影響しないことが分かった．さらに，内部ユーザとクリックユー
ザはそれぞれ外部ユーザとクリックしないユーザより滞在時間が長くなる傾向が見られた．この結果はユーザのコンテンツに対する興味の大きさが滞在時間の長さに影響したと考えられる．
滞在時間とスクロールの関係を見出すことは出来なかった．これはユーザが Web ページの最下部まで閲覧したとしてもページ全体を読んだとは限らないからである．
上記解析において滞在時間に大きく影響を与えることが分かった要因は，滞在時間を予測するときの特徴量として利用出来る可能性がある．今回の結果を利用して，今後は滞在時間の予測を行ないたいと考えている．

文

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Web Search and Data Mining, pp. 113–122, 2016.
Yang Song, Hao Ma, Hongning Wang, and Kuansan Wang.
Exploring and Exploiting User Search Behavior on Mobile
and Tablet Devices to Improve Search Relevance. In Proceedings of the 22nd International Conference on World
Wide Web, pp. 1201–1212, 2013.

表3

内部ユーザと外部ユーザの滞在時間

Desktop
Inside User#

MobileOutside User

Inside User

Outside User

Sessions Time (s) Sessions Time (s) Sessions Time (s) Sessions Time (s)A

14,283

7

103,046

7

8,159

7

32,788

8

B

694

121.5

9,597

20

400

86

18,51423
71

C

11,93565

180,944

46

7,656

101

432,039

D

8

86.5

716

12

1

14

1,013

12

E

113,37140

407,42120

11,66813

100,458

14

F

2,148

40

24,736

7

3,062

39

39,3639

G

30,314

79

141,251

50

123,72856

374,71190

H

164,223

7

121,9167

202,7717

152,395

6

I

1,757

18

101,115

28

1,376

17

149,023

20

J

8,887

30

91,271

38

1,210

24

41,264

8

K

6,496

47

44,8448

15,37451

103,21732

L

20,89582

173,943928,83073

486,033

21

M

193

88

17,880

9

412

69.5

31,10310.0

表 4 クリックをしたユーザとしなかったユーザの滞在時間

Desktop
Click User#

表5

Click User

Non-Click User

Sessions Time (s) Sessions Time (s) Sessions Time (s) Sessions Time (s)A68,292

6

49,037

10

22,164

8

18,783

8

B

999

136

9,292

19

1,905

83

17,00921

C27,922

123

164,957

34

63,439122376,256

62

D

17

5

707

12

0

-

1,014

12

E

132,65543

388,137

18

11,974

74

100,152

14

F

2,021

56

24,863

7

2,755

56

39,6709G34,747

94

136,818

44

91,994

135

406,44571

H

216,383769,756

10

267,7906

87,376

10

I

2,965

62

99,907

17

2,478

63

147,921

14

J

12,661

55

87,497

34

1,849

47

40,625

8

K

5,639

70

45,701

8

17,93095

100,661

20

L

8,304

46

186,534

10

35,839131

479,024

19

M

199

93

17,874

9

446

190

31,06910クリック前とクリック後の滞在時間

Desktop#

MobileNon-Click User

表 6 滞在時間とスクロール深度の関係

MobileDesktop

Until (s) Since (s) Until (s) Since (s)

A

5

0

7

0

B

49

17

21

C

23

38

20

D

4

1

E

20

1

F

46

1

G

73

0

H

6

0

I

24

2

J

40

1

K

52

L
M

#

MobileTop Middle Bottom Top

Middle Bottom

A

6

25

44

7

30

47

35

B

24

26

20

26

76

15

58

C

12

42

89

16

116

163

-

-

D

6.5

18

12 304.5

19

11

32

9

E

11

48

86

14

15

14

48

1

F

7

8

7

8

9

9

95

0

G

13

56

87

11

78

131

6

0

H

5

11

22

6

16

21

18.5

12

I

67

24

9

67

9

20

38

12

J

27

43

35

8

9

7

1

75

1

K

7

7

10

9

40

54

21

1

55

6

L

11

9

10

18

61

16

52

1

128

10.5

M

8

10

9

9

23

9