入社して早半年。
デザイナーとして働いた経験はあるものの、「WEB」デザイナーとして働くのは今回が初。
マーケターに至っては、就業経験はおろか、スクールなどに通い専門的に学んだ経験もなし。
プロの世界でやっていくには、あまりにも貧弱な武器しか持ち合わせてない状態。
それは、もう…色々ありました… ということで振り返り。
目次
WEBデザイナーとしての仕事
メインの仕事は「保守（※）」。
以前「【WEBデザイナー1年目】求められるスキルは？入社前に押さえておくべきポイント」という記事を書きましたが、大まかな作業内容は、この時からさほど変化はしていません。
サイト改修に伴う”ビジュアルイメージ”を作ることもありますが、どちらかというと既存のソースコードをいじる割合の方が多いです。
デザイン < コーディングって感じですね。
そして、ぼくがこちらの分野（コーディング）に関して持ち合わせているスキルは、「職業訓練校」と「Progate」で得た知識のみ。
対して、先輩方はというと、ゴリッゴリッの制作会社に何十年も勤めていた方達ばかり。
そんな先輩方にペラッペラな知識しか持ち合わせていない、ぼくが書いたコードをチェックしてもらう訳です。
「99%」は指摘が入るよね (╥_╥);
例えば下記の様な・・・
保守性と可読性に難（なん）がある。
・・・と、この様にぼくが書くコードは無駄がとても多いです。
対して先輩方のコードは必要最低限。また、クラス名のつけ方にも統一感があるし、どういった用途で使われているかがはっきり分かります。
ここら辺は、指摘いただいた内容を反芻（はんすう）することはもちろん、現サイトにて「どういった要素に対して”継承”を行っているか確認」、「命名規則を真似る」ことで、なるべく同じ轍（てつ）を踏まない様にしています。
マーケターといっても純粋なマーケターではなく、やってることはどちらかというと”WEBデザイナー寄り”です。 本来は、アナリティクスなどの解析ツールをバリバリ駆使し、サイト内のどういったところに問題があって、どう改善すれば良いかを分析。 その後、仮説を立て、施策に落とし込む…というのがマーケターの仕事だと思うのですが（超ざっくり）・・・ いかんせんアナリティクスの使い方に関しては、素人も同然なんだよね。 よって、サイトの分析ではなく、これまで培ってきたデザイナーとしての経験を活かして、 このような「デザイン・文言」であれば、より効果的ではないか…と案出しを行い、採用されたものを順次試していくという… 逆張りの手法。 言い換えると「下手な鉄砲も数打ちゃ当たる作戦。」 これが、ぼくの”マーケター”としての主な仕事です。（今の所は） よって、この半年で最もリソースを割いた仕事は「ABテスト」となります。 ABテストの内容は下記の通り。 最初は単純に2つのページ（URL）を用意して、アナリティクス上で半々に振り分けるだけ…と思っていましたが、そうは問屋が卸さない。 なぜなら「A」と「B」を2つのページ（URL）に分けてしまうと、正確な計測ができなくなるから。 よって、同じページ（URL）で「A」と「B」を振り分ける必要があります。 どうするのか…？ ↓こうするんです。 上述の通り、「JavaScript」で振り分けを行います。 そして、サイト上の見た目に関しては、HTML上で「サイトA」と「サイトB」、2パターンのコードを記述し、こちらもJavaScriptで切り分けを行います。 簡単に説明すると、「A」と「B」に同じクラス名を付与し、いずれも「display:none;」で非表示に設定します。 そして、JavaScriptで値が「0」の場合は「サイトA」が。そうでない場合は「サイトB」が表示される様、設定します。 と、このように、アナリティクス上の設定だけではなく、「HTML・CSS・Javascript」をゴリゴリに書き込む必要があったので、思ってた以上に大変でした。 その他、大変だったことは… 今回ABテストを行った目的は、サービス名につける「副題」は何が適切かを調べる為。 よって・・・ サイトへの反映作業以外にもやることが多く、とても大変でしたが、サイトの「効果測定」と「改善」には必須な「ABテスト」を一から十まで全体を通して経験できたのは、非常に大きかったです。 参考サイト ABテストを行い、ある程度日にちが経てば、「A」と「B」どちらのサイトが効果的か数字に表れてきます。 ただ、気をつけなくちゃいけないのが、この時点で「優劣」の判断をしないこと。 例えば、売上額にフォーカスを当てた場合、「サイトA」と「サイトB」、どちらが優れているかというと・・・ なにそれ…？ これに関しては、完全に理解をしていないのですが（つーか統計学の領域なんで理解できん。）・・・ 要はABテストの結果が「偶然」か「必然」かを判断する作業です。 参考サイト ↓カイ二乗検定について ↓A/Bテスト信頼度判定ツール これらの検定を行うと、ABテストの結果が信頼に値するか否か「パーセンテージ」で表示されます。 信頼性が高い場合は、テストの結果が単なる誤差ではなく、しっかりと「差」がでているということですので、この時点でテストを終了させても問題ありません。 逆に信頼性が低い場合は、テストを継続する必要があります。 ・ ・ ・ ABテストはここまでやって、終了となります。 以前のぼくでしたら、検定をやらず、結果の数字だけで「優劣」を判断してたでしょう。 自分ひとりで学んでたら確実に行きつかなった情報。こういった機会に携われるチャンスを頂けるのは有難いですね。 大きな収穫でした。 強調スニペットとは、質問文で検索した時に、回答が検索結果の上部に目立つ形で表示される仕組みのことです。 これだけ目立つ形で掲載される上、リンク付きのページタイトルも合わせて表示されるので、クリック率は当然高まります。 しかも、広告費は一切かかりません。 これを実施するきっかけは社長指示によるもの。曰く・・・ と、ぼくが所属する課に直接依頼がありました。 「強調スニペット」に関して、知ってはいたものの、どうやって表示させるかは分からない為、リサーチ。 要点をまとめると・・・ これらの点を踏まえ、対象のサイトを修正。 ぶっちゃけ・・・ と半信半疑でしたが、数日経って確認してみると・・・ ・ ・ ・ 予想に反して何なく奪取できました。（今は、競合他社に再び巻き返されました。なので、コンテンツを強化し、デッドヒートを繰り広げる予定です。） もし自社のサイト（もしくは取引先の会社）が何らかのサービスを展開していて、そのサービスに関連性のあるキーワードで検索結果10位以内に入っているのであれば、強調スニペットを狙わない理由はありません。 要点をTwitterの文字数程度にまとめるだけで、サイト上部にどーんと目立つ形で表示してくれるので、これほどコスパの良い対策は無いですね。 この半年で大きかった出来事は「ABテスト」の実施。 ぶっちゃけ”コレ”さえできれば、WEBサイトの「PDCA」サイクルを無限に回し続ける事が可能です。 今回「ABテスト」を実施して思ったのは、「ちょっと表記を変えるだけで、コンバージョン（以下CV）にこれほど影響があるのか…」ということ。 例えば、下記の例でいくと、違いはボタンの色だけです。 たったこれだけの違いでも、クリック率に差がでてきます。 「サイトA」のボタンがクリック率10%に対し、「サイトB」は5%だとしたら、お申し込みフォームに訪れる人は「倍」違います。（そこから申し込みに繋がるかどうかはまた別の話） 1日の売上額でみたら微々たる差かもしれませんが、それが1ヶ月、1年と続いていくと、その差は凄まじいことになるでしょう。 ぼくが今もっとも興味あることがまさにコレ。 ・ ・ ・ こんな感じで。次の振り返りは半年後。 下半期の主な仕事が「WEB改善」に決まった為、今よりもっと「何が刺さるのか」の知見が得れそうです。楽しみで仕方ない！ 実地で学べる上、お給料もいただける。しかもこの技術の汎用性は高いときてる。 WEB屋は最高ですね。（最近忙しくて自分の時間が確保しずらくなってきてるけど…） マーケターとしての仕事
ABテスト
ABテスト終了後| Z検定とカイ二乗検定で有意性をチェックする
強調スニペット
まとめ
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