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楽天R-Karteのアクセス分析|参照元・検索キーワードから改善点を見つける方法

楽天R-Karteのアクセス分析では、店舗へ何人来たかだけでなく、どのページへ、どの時間帯に、どの検索キーワードや参照元から来たかを切り分けられます。見る順番は「店舗全体→ページ→時間帯→参照元・検索キーワード→デバイス」です。
ただし、アクセス増加だけで成功とは判断できません。流入後の転換率、客単価、売上まで同じ期間で照合し、集客不足なのか、商品ページの受け皿が弱いのかを分けます。この記事では、R-Karteのうちアクセスと流入経路の診断に絞り、週次で改善へつなげる手順を解説します。
R-Karteのアクセス分析で分かること

楽天公式はR-Karteを、RMSで売上やアクセスを分析する機能として案内しています。アクセス分析では、主に次の問いへ答えます。
| 確認するデータ | 分かること | 次の判断 |
|---|---|---|
| 店舗全体のアクセス人数 | 集客規模が増減したか | 流入経路を掘る |
| ページ別アクセス | どの商品・カテゴリに人が来たか | 転換率と売上を照合する |
| 時間帯別アクセス | 来店が集中する時間 | 告知・更新時刻を調整する |
| 検索キーワード | どの言葉で商品へ到達したか | 商品名・説明・品ぞろえを見直す |
| 参照元 | 検索、広告、外部導線等の入口 | 導線別に成果を比較する |
| PC・スマートフォン比率 | 主な閲覧環境 | 優先して表示を確認する |
アクセス分析は「なぜ売れないか」の答えを自動で出すものではありません。数字の変化から原因候補を狭め、商品ページや販促の変更前後を比べるために使います。
先に売上の公式で問題を切り分ける
楽天公式が示す基本の考え方は、次の売上の公式です。
売上 = アクセス人数 × 転換率 × 客単価
売上が下がったとき、最初に3指標を同じ期間で比較します。
- アクセスだけ低下:検索順位、広告、告知、欠品など集客側を確認する
- アクセスは同じで転換率が低下:画像、価格、配送、レビュー、在庫など商品ページ側を確認する
- 客単価が低下:商品構成、まとめ買い、クーポン条件などを確認する
- 3指標が複合して低下:影響額の大きい項目から一つずつ調べる
アクセス分析は1つ目の「集客側」を詳しく見る機能です。先に売上全体を分解しなければ、転換率の問題なのに広告費だけを増やす、といった誤った対応につながります。
現行画面の探し方
RMSへログインし、「データ分析」内のアクセス・流入に関する分析画面を開きます。参照元と検索キーワードは、「アクセス・流入分析>参照元・検索キーワード」で確認できます。
画面名や指標の算出条件は更新されることがあります。古い解説動画や画面キャプチャをそのまま操作手順にせず、RMS内のヘルプと店舗運営Naviに表示される現行名称を優先してください。2020年の算出条件変更により、一部の古い説明が現状と異なる場合があります。
まず分析期間を決め、店舗全体、ページ、参照元のすべてで同じ期間を使います。比較対象も同じ曜日数にそろえます。
店舗全体から商品ページへ絞る5ステップ

アクセスの原因を探すときは、広い数字から狭い数字へ進みます。
ステップ1:店舗全体の増減を見る
前週、前年同時期、直近の同種イベントなどと比較し、増減率を確認します。曜日数、大型イベント、広告出稿の有無をメモします。
ステップ2:カテゴリ・商品ページへ分ける
カテゴリ・分類ページと商品ページのランキングを確認します。店舗全体が増えていても、売りたい商品へ流入していなければ目的を達成していません。
ステップ3:アクセスと転換を並べる
ページ別のアクセス人数だけでなく、転換率、客単価、売上を並べます。「アクセスが多く転換率が低いページ」と「アクセスは少ないが転換率が高いページ」では打ち手が異なります。
ステップ4:変化が大きいページを選ぶ
全商品を毎週深掘りせず、売上影響が大きい商品、急増・急減した商品、施策対象商品へ絞ります。
ステップ5:参照元と検索語を確認する
選んだページについて、どこから、どの言葉で来たかを見ます。入口と着地ページの内容が一致しているかを確認します。
検索キーワードの読み方
検索キーワードは、顧客が商品をどの用途・特徴・悩みで探しているかを知る手掛かりです。アクセス数だけでなく、その語から来た先で売れたかを確認します。
| 状態 | 考えられること | 改善例 |
|---|---|---|
| 狙った語の流入が少ない | 商品名・属性・説明との関連が弱い、需要が小さい | 表現と商品属性を公式ルール内で見直す |
| 想定外の語で流入が多い | 顧客が別の用途を評価している | 画像・説明で用途を明確にする |
| 流入は多いが転換しない | 検索意図と商品・条件がずれている | ファーストビュー、価格、配送を確認する |
| 流入は少ないが転換が高い | 伸ばせる入口の可能性 | 関連商品や広告対象を検討する |
検索語を商品名へ機械的に詰め込むのは避けます。商品と無関係な語や誤認を招く語は、アクセスが増えても転換率低下やガイドライン違反の原因になります。楽天SEOの基本は「楽天SEOのキーワード対策」で確認できます。
参照元の読み方
参照元は、顧客が直前に通ったページや流入元を調べる入口です。検索、広告、メルマガ、SNS、楽天市場内の回遊など、施策ごとに分けて考えます。
- 施策を実施した期間と対象商品を記録する
- 参照元別のアクセス変化を確認する
- 着地ページの転換率と売上を確認する
- 広告費や値引きを含めて採算を確認する
- 次回に変える要素を一つ決める
「参照元なし」「直接」などに見える流入があっても、施策効果がゼロとは限りません。アプリ、計測条件、途中の遷移などで参照情報を十分に取得できない場合があります。参照元だけで断定せず、配信日時、クリックデータ、商品別アクセスの変化を組み合わせます。
デバイス・時間帯で切り分ける
PCとスマートフォンでは、同じ商品ページでも見える範囲や操作性が異なります。スマートフォン比率が高い商品は、スマホの最初の画面で商品、価格、配送、主要な利点が伝わるかを優先して確認します。
時間帯別アクセスは、告知や更新のタイミングを考える材料です。ただし、アクセスが多い時刻に必ず配信すればよいとは限りません。注文が集中する時刻、配信から購入までの時間差、競合イベントも見ます。
属性データを扱う場合は、少数データから個人を推測したり、顧客情報を不用意に共有したりしません。RMSの利用条件と社内の情報管理ルールに従います。
流入別の改善アクション
診断後は、入口ごとに改善を一つ選びます。
- 楽天検索:検索語と商品内容の一致、商品名、属性、在庫を見直す
- RPP等の広告:対象商品、検索語、CPC、流入後転換率、粗利を確認する
- メルマガ・LINE:配信対象、文面、リンク先、配信時刻を確認する
- SNS・外部導線:投稿内容と着地ページの約束が一致するか確認する
- 店内回遊:カテゴリ、特集、関連商品から目的商品へ移動できるか確認する
一度に商品名、画像、価格、広告をすべて変えると、何が効いたか分かりません。影響が大きい仮説を一つ選び、変更前後を同じ条件で比較します。R-Karte全体の使い方は「楽天R-Karteとは?」で解説しています。
週次レポートは1枚にまとめる
継続できる週次レポートは、次の8項目で十分です。
- 対象期間と比較期間
- イベント・広告・欠品などの条件差
- 店舗全体のアクセス人数
- 増減が大きい商品ページ
- 主要ページの転換率・客単価・売上
- 増減した検索キーワード・参照元
- 原因仮説
- 次週に変えることと判定指標
「アクセスが10%減った」だけで終わらず、「自然検索から主力商品への流入が減少。商品は在庫あり。検索語と表示内容を確認し、次週は商品属性を修正して同曜日で比較」のように、次の行動まで書きます。
定例集計の負担が大きい場合は「楽天運営を自動化・効率化する方法」も参考にしてください。
よくある質問
アクセス人数が増えれば売上も増えますか?
必ずしも増えません。転換率や客単価が下がれば、アクセスが増えても売上・利益が伸びないことがあります。3指標を同じ期間で確認してください。
検索キーワードが表示されないのは不具合ですか?
必ずしも不具合とは限りません。期間、対象ページ、データ量、計測条件を確認し、RMS内のヘルプで現行仕様を確認します。
比較期間は前週だけでよいですか?
前週に大型イベント、広告、欠品などの条件差があると誤判断します。同じ曜日数にそろえ、前年同時期や同種イベントも併用します。
毎週すべての商品を分析すべきですか?
いいえ。売上影響が大きい商品、急増・急減した商品、実施中の施策対象へ絞ると、改善を継続しやすくなります。
まとめ
R-Karteのアクセス分析は、店舗全体の数字からページ、時間帯、検索キーワード、参照元、デバイスへ順番に絞ると原因を見つけやすくなります。
- 売上をアクセス人数・転換率・客単価へ分解する
- 店舗全体から変化の大きいページへ絞る
- 検索語と参照元から入口を確認する
- 流入後の転換率・客単価・売上を照合する
- 条件をそろえ、改善を一つずつ検証する
アクセス数を報告することが目的ではありません。どの入口とページの組み合わせを直すか決め、変更前後を測ることが、R-Karteを売上改善へつなげる使い方です。
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西尾 勝太株式会社ラクダ 代表
楽天SOY 2年連続受賞 / 楽天NATIONSリーダー店舗 / 楽天NATIONS AIエバンジェリスト
楽天市場の月商を5年で200万円→2億円に伸ばした現場の実践者。売れるECの方程式にAIを重ね、EC事業者の「次の一手」に伴走しています。



