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Microsoft Clarity 運用方法（使い方）

Microsoft Clarityを導入・設定したら、実際にユーザー行動を分析してサイト改善に活かしましょう。ここでは基本的な使い方と分析のポイントを解説します。

ダッシュボード：サイト全体の状況把握

Clarityを開くと最初に表示されるのがダッシュボードです。サイト全体の主要な指標やユーザー行動の概要を把握できます。

^{参考：当サイトのダッシュボード}
• 主要指標:
  • セッション数: サイト訪問回数（ボット除く）。
  • セッション別のページ数 (平均): 1訪問あたりの平均閲覧ページ数。
  • スクロールの奥行き (平均): ページがどれだけスクロールされたかの平均割合。
  • アクティブに費やした時間 (平均): ユーザーが実際にページを操作・閲覧していた時間の平均。
• ウィジェット:
  • ユーザー関連: ライブユーザー数、新規/リピーター比率、上位ユーザー（訪問頻度が高いユーザー）。
  • 分析情報 (Insights): 特徴的なユーザー行動（イライラしたクリック、デッドクリック、過剰なスクロール、クイックバック）が発生したセッション数。
    問題発見の起点にしやすい独自指標であり、Clarityというツールの特徴であり強みです。
  • トラフィック分析: 参照元、チャネル、キャンペーン、ソースなど流入元データ。
  • ユーザー環境: ブラウザ、デバイス、OS。
  • 人気コンテンツ: よく見られているページや商品（ECサイト）。
  • パフォーマンス: Core Web Vitals（コア・ウェブ・バイタル）に基づくサイト速度評価。
  • JavaScriptエラー: 発生したJSエラー。
  • (特殊) コンテンツインサイト（ブログ等）、ECインサイト（Shopify連携時）。
• 使い方:
  • 各ウィジェットの項目をクリックすると、該当するデータにフィルターが適用された状態でレコーディングやヒートマップ画面に遷移できます。
  • 「分析情報」ウィジェットで数値が高い項目（例: イライラしたクリック）をクリックし、該当するレコーディングを見て問題箇所を特定する、といった使い方が基本です。
  • ウィジェットはドラッグ＆ドロップで配置をカスタマイズできます（リセット機能はなし）。
  • 期間を変更して傾向の変化を確認します。
• Clarity Chat (Copilot): ダッシュボード右下などからAIに質問できます。「過去7日間で離脱率が高いページは？」「モバイルでのデッドクリックが多いページは？」のように質問すると、関連するデータやフィルターを提示してくれます。（2025年現在、レポートの粒度によっては、オーソドックスで実用的な分析を返してくれる印象です）。

レコーディング：個々のユーザー行動の深掘り

ユーザー一人ひとりのサイト内での動き（マウス、クリック、スクロール、ページ遷移）を再現動画で確認できます。ユーザーのつまずきポイントを具体的に発見するのに非常に有効です。

• 画面構成:
  • セッションリスト: 各セッションの概要（日時、ページ数、クリック数、デバイス、参照元など）が表示されます。ソートやフィルターが可能です。
  • 再生画面 (インラインプレイヤー): 選択したセッションの行動を再生。再生速度変更、スキップ、イベントタイムライン表示、ヒートマップオーバーレイなどの機能があります。
  • セッション情報: 再生中のセッションの詳細データ（デバイス、OS、地域、滞在時間、訪問経路など）。
  • イベントタイムライン: クリック、スクロール、ページ遷移などのイベントが時系列で表示され、クリックすると再生箇所がジャンプします。カスタムタグイベントも表示されます。
  • Copilotによる要約: セッション内容をAIが要約してくれます（長時間のセッションや複数セッションの概要把握に）。
• 使い方:
  1. 目的設定: 何を明らかにしたいか（例: フォーム離脱の原因、特定CTAがクリックされない理由）を明確にします。
  2. フィルター適用: ダッシュボードやフィルター機能で、分析したいセッション（例: フォームページを閲覧したがCVしなかったセッション）に絞り込みます。
  3. 複数セッション観察: 絞り込んだセッションを複数（目安: 10〜20件程度）観察し、共通する行動パターンやつまずき箇所を探します。倍速再生やイベントタイムラインの活用で効率化します。
  4. 気づきの記録: 観察して気づいた点（例: 「ここで迷っているようだ」「ボタンが見つけにくいのでは？」）を具体的にメモします。
  5. 仮説立案・施策化: 気づきから改善仮説を立て、具体的な施策に落とし込みます。
• 注意点:
  • 実際の動画ではなくDOMの再現なので、表示が崩れることがあります。
  • マスキング設定が重要です（設定方法参照）。
  • データはダウンロード・削除できません（共有はURL発行のみ）。

ヒートマップ：ページ全体の傾向把握

特定のページにおけるユーザー行動の傾向を、色の濃淡で視覚的に表示します。ページのどこが注目され、どこが見られていないかを直感的に理解するのに役立ちます。

• 種類:
  • クリックマップ: ページ上のどこがクリック（タップ）されたかを表示。クリックが多いほど赤くなります。
    • クリックの種類: 「すべて」「デッドクリック」「イライラしたクリック」「エラークリック」「最初のクリック」「最後のクリック」で絞り込み表示可能。
  • スクロールマップ: ページのどの深さまでスクロールされたかの到達率を表示。到達率が高いほど赤くなります。どこでユーザーが離脱しているかの目安になります。
  • エリアマップ: ページ内の指定した領域（複数の要素を含む）における合計クリック数を表示。ナビゲーションメニュー項目ごとの人気度比較などに使えます。2025年、新機能として「注意（アテンションマップ）」が追加され、エリアマップはクリック/タップ マップの下に移動し、グレーアウトされています。詳しくはアテンションマップ含む、ヒートマップ全種活用方法の解説をご覧ください。



• 機能:
  • デバイス切り替え: PC/タブレット/モバイル表示を切り替え。
  • フィルター適用: 特定の条件（参照元、新規/リピーターなど）で絞り込んだユーザーのヒートマップを表示可能。
  • 比較: 2つの異なるセグメント（フィルター条件）のヒートマップを並べて比較できます（例: CVユーザー vs 非CVユーザー）。
  • スクリーンショット変更: 動的コンテンツ（メニュー開閉など）がある場合、表示するページのスクリーンショットを切り替えることができます。
  • Copilotによるインサイト: クリックマップとスクロールマップの情報を基に、AIが改善提案などを要約してくれます。
• 使い方:
  1. 対象ページ選択: 分析したい主要ページ（ランディングページ、フォームページ、商品詳細ページなど）を選択します。
  2. ヒートマップ種別選択: 知りたいことに合わせてクリック/スクロール/エリアマップを選択。
  3. デバイス切り替え: PCとモバイル両方を確認します（特にモバイル）。
  4. 傾向分析:
     • クリックマップ: CTAはクリックされているか？想定外の箇所がクリックされていないか（デッドクリック）？
     • スクロールマップ: 重要な情報（CTAなど）までスクロールされているか？どこで離脱が多いか？
     • エリアマップ: ナビゲーションやリスト項目で人気なのはどれか？
  5. フィルター/比較活用: 必要に応じてフィルターを適用したり、セグメント比較を行ったりして深掘りします（例: 新規ユーザーとリピーターでクリック箇所は違うか？）。
  6. レコーディング連携: 気になる箇所（例: クリックが多いデッドクリック箇所）をクリックすると、該当するレコーディングを再生できます。
• 注意点:
  • データ量がある程度ないと傾向は掴みにくいです。
  • ヒートマップはあくまで傾向であり、個々のユーザーの意図はレコーディングで確認が必要です。

フィルターとセグメント：分析対象の絞り込み

Clarityの分析力を最大限に引き出すのがフィルター機能です。様々な条件を組み合わせて分析対象ユーザーを絞り込み、特定の行動パターンや課題を発見しやすくします。

• フィルターの種類: 非常に多岐にわたります。
  • ユーザー情報: デバイス、ブラウザ、OS、国、言語、新規/リピーター、ClarityユーザーIDなど。
  • ユーザー行動:
    • 分析情報(Insights): イライラしたクリック、デッドクリック、過剰なスクロール、クイックバック。
    • 操作(Actions): カーソル移動、入力テキスト有無、選択テキスト有無、ページリサイズ。
    • クリックしたテキスト: 特定のテキストがクリックされたか。
    • 閲覧者の種類/動作 (Content Insights): ページ閲覧数や読了状況による分類（要設定）。
  • トラフィック: 参照元、チャネル、キャンペーン、ソース、メディア(中型)。
  • パス: 閲覧ページURL、入口/出口ページ、ページ遷移元/先。正規表現も使用可能。
  • セッション/ページ: 滞在時間、ページビュー数、クリック数。
  • カスタムフィルター: カスタムタグやカスタムイベントで設定した独自データ（要設定）。
• セグメント: 設定したフィルター条件を「セグメント」として保存できます。
  • よく使う条件セットを保存しておけば、ワンクリックで呼び出せます。
  • 保存したセグメントはダッシュボードの「ウォッチリスト」に追加して定点観測できます。
• 使い方:
  1. 仮説設定: 「〇〇なユーザーは△△な行動をしているのではないか？」という仮説を立てます。
  2. フィルター選択: 仮説に基づいて、該当するユーザーを絞り込むためのフィルターを複数組み合わせます（AND条件）。
  3. データ確認: フィルター適用後のレコーディングやヒートマップを確認し、仮説を検証します。
  4. セグメント保存: 定期的に確認したいフィルター条件はセグメントとして保存します。
• ファネル機能 (日本語UIでは「フィルター」タブ):
  • ユーザーが特定の目標（購入完了、問い合わせ完了など）に至るまでのステップ（ページ遷移やクリック）を定義し、各ステップでの離脱率を可視化する機能です。
  • 「新しいフィルター」→「ファネル」から作成します。
  • 各ステップにはページURLやクリックされた要素（CSSセレクター）、カスタムタグなどを指定できます。
  • 離脱が多いステップを特定し、そのステップで離脱したユーザーのレコーディングを見ることで、具体的な改善点を発見できます。

継続的な改善サイクル

Clarityを使った分析は一度で終わりではありません。

1. 課題発見・仮説立案: データから課題を発見し、改善仮説を立てる。
2. 施策実行: 仮説に基づいてサイトを改善する。
3. 効果測定: 改善後に再度Clarityでデータを計測し、効果を確認する。
4. 繰り返し: 効果が出ていれば次の課題へ、出ていなければ別の仮説で再挑戦。

PDCAサイクルを回して、継続的にサイトを改善していくことが重要です。

コンバージョン以外の様々なイベントを取得できるとClarityの、ツールとしての特徴を活かしてA/Bテストの実施もオススメです。

Microsoft Clarity
コンテンツ一覧

• Clarity 導入方法
• Clarity 設定方法
• 運用方法（使い方）
• ヒートマップ徹底解説
• A/Bテストに活用する
• GA4やGoogle広告との連携
• カスタムタグの使い方
• その他（利用規約、個人情報等）