観光地のウェブサイトにおけるアクセスログを用いたウェブサイト訪問者の興味推定

―東京の観光公式サイト GO TOKYO を事例として―

抄録

観光地のマーケティング活動として，観光地の公式ウェブサイトのデータを分析することで観光客または潜在的な観光客がどのような情報に興味があるかを推定することがしばしば行われる．本研究では，東京の観光公式サイトである GO TOKYO を事例とし，アクセスログを解析する際の一般的な手法であるマルコフ連鎖モデルに加えて，ページ内のアクセスの推移を単純化して可視化する High Transition Probability モデルを用いることで，国別のウェブサイトの訪問者のページ推移の把握を行った．本研究結果は，アクセスデータの分析によってウェブサイト訪問者の興味が把握できる可能性を示唆する．