Lycolog

Google Analyticsには長らく不満があり、ほとんど活用できていなかったが、今回Matomoというアクセス解析を発見したので、これに乗り換えることにした。

• 何故Google Analyticsを使っていたか？
• セルフホスティングで動くアクセス解析には何があるか探してみた
• Matomoを選んだ理由
• アクセス解析に求めるもの
  • 日時別のアクセス統計
  • リファラデータ
  • ユーザートラッキング
  • UserAgentや国、地域情報などの環境情報
  • IPアドレス
• Matomoを選んでよかった理由
  • 既存のアクセスログの解析ができた
  • 画面読み込みが圧倒的に軽い
  • リアルタイム解析が見やすい
  • さくらのレンタルサーバーで動く
  • ログDBが手元にあるので調査に便利
• あとがき：地味にある日本語由来のソフトウェア

何故Google Analyticsを使っていたか？

端的に言うと当時は他に選択肢を知らなかったから。

元々アクセス解析にはデジロックが運営するAccessAnalyzer.comというサービスを使っていたのだが、これがサービス終了したので仕方なくGoogle Analyticsに乗り換えたという経緯がある。

AccessAnalyzer.comは素晴らしく、ページ別のアクセスは勿論のこと、来訪者の検索ワードや検索エンジン、IPなどが分かりやすく見れる高機能なアクセス解析だった。今からしてみればプライバシーもなんもないが、アクセス解析というのは当時そういうものだった。更に動作も軽く、画面はパッと出てきた。

しかしGoogle Analyticsはそうではない。AccessAnalyzer.comで見れていた情報の大半は見れなくなり、精々ページ別のアクセス数が見れるだけだ。しかも画面が超絶重い。StableDiffusionが動くマシンでさえ重い。これは異常だ。

画面構成も判り辛く、とっつきづらい。ほぼ毎日のようにアクセス解析を眺めていた私は、Google Analyticsに移行してからは年に数回しか見なくなった。

それほどまでに魅力がなかった。プライバシーポリシーをサイトに書かないといけないのも癪だった。

セルフホスティングで動くアクセス解析には何があるか探してみた

まず私は昨今、さくらインターネットで動いているサイトを自宅サーバーへ移行することを考えている。その過程で、アクセス解析もセルフホスティングに移せないかを考えていた。

そこでセルフホスティングベースのアクセス解析を調べてみて、興味を引くものを幾つか見つけたので、簡単に機能比較をしてみた。GoAccessはアクセス解析というよりサーバーログ解析なので別物として扱った方がよい。

Matomoを選んだ理由

まずは何よりもCGIとして動作することだ。私はWebスクリプトの動作要件ではCGI動作可能かどうかを最重要視している。

理由としてはレンタルサーバーで動くからという部分が大きいが、自宅サーバーにおいてもリソースを食わないことや、メモリリークを起こしづらいことが魅力に感じている。個別にサーバーが起動しないため死活監視が不要なのもメリットだろう。nginxで動かす場合は、FastCGIの生死が見れたらよい。

また上の表でも最も〇評価が多く、私の求めている要件に大きく合致しているからだ。市場シェアと歴史もあり、継続的にメンテナンスされそうという期待も大きい。

アクセス解析に求めるもの

私は趣味でWebサイト運営をしているため、どういったユーザーが来ているのか、常連はどれほどいるのか？みたいな興味関心の部分に注視している。

日時別のアクセス統計

ある日時にどのページにどの程度アクセスがあったかをグラフなどで表示できる機能は基本的に欲しい。逆にこれがないのならサーバーログをパースして見た方がマシだ。

リファラデータ

セキュリティが強化された現在においては、具体的にどこからアクセスがあったかというのは追いづらいが、それでもドメインくらいは見れるため、Googleから来たのか、Xから来たのか、社内SNSから来たのかなど、ある程度特定できるのは個人的に興味がある。

ユーザートラッキング

ユーザーにトラッキングCookieを付与することで、いったいどれほどのユーザーが再訪しているのか、何を見ているのか？というのを見るのに使っている。古典的なサイト運営者としては常連がいることが分かると、やはり嬉しい。

UserAgentや国、地域情報などの環境情報

どんなブラウザや、国、地域から来ているのかわかるのは興味深い。例えば私は神戸に住んでいるので関西圏からのアクセスが多ければ少し嬉しくなったりするし、シンガポールからアクセスがあれば驚くこともある。

他にも使用しているブラウザやOSなどもわかるとなんとなく楽しい。

IPアドレス

トラッキングIDがなかった時代はこれをトラッキングコードの代わりにしていたが、実は今では重要性はほとんどない。

個人的な直近の需要としてはIPv4とIPv6の比率が分かればいいので、IPアドレスそのものはなくてもかまわない。

Matomoを選んでよかった理由

既存のアクセスログの解析ができた

さくらのレンタルサーバーにあるApacheのログを食わせてDBに登録できるため、SQLベースの解析ができるのは有益だった。Google Analyticsでは見れない角度で見ることもできた。

但しサーバーログはノイズも多く、トラッキングもできないため、自分のアクセスすら特定が困難で、あまり使えなかった。この結果については別記事にする予定だ。

画面読み込みが圧倒的に軽い

私のマシンはCore Ultra 7 265FにRTX 5070 Ti、メモリを64GB積み、fast.comでの回線速度が360Mbps、遅延が5msの性能があるが、この環境をもってしてもGoogle Analyticsの画面読み込みや、画面遷移は非常に遅く、使うのが億劫だった。

しかしMatomoは画面遷移が極めて速く、何らストレスがない。

リアルタイム解析が見やすい

ここまで直感的にわかるのは便利だ。いつだれがどこに、どんな環境でどこから来ているかが一目瞭然である。

さくらのレンタルサーバーで動く

さくらのレンタルサーバーでも動くのはありがたい。自宅サーバーへの移行はまだできていないし、色々あって前途が怪しい部分もあるからだ。

ログDBが手元にあるので調査に便利

ログDBが手元にあるため、画面上では見れないデータを見る場合にも便利だ。

例えばApacheのログを食わせた後に自分がどのサイトをどの端末から見ていて、IPのバージョンを追跡したい場合、次のようにして調べることが出来る。このようにMatomo画面では見れないデータも柔軟に見れるのは非常に便利だ。

SELECT
*
FROM
(
    SELECT
        visit_last_action_time,
        idsite,
        CASE
            WHEN LENGTH(location_ip) <= 4 THEN INET6_NTOA(location_ip)
                ELSE ''
        END AS ipv4,
        CASE
            WHEN LENGTH(location_ip) > 4 THEN INET6_NTOA(location_ip)
                ELSE ''
        END AS ipv6,
        config_browser_name,
        config_os
    FROM matomo_log_visit
) TBL
WHERE
	ipv4 = '自分のIPv4アドレス'
OR	ipv6 LIKE '自分のIPv6アドレスの先頭4フィールド%'
ORDER BY
	visit_last_action_time DESC;

あとがき：地味にある日本語由来のソフトウェア

UmamiとかMatomoとか、日本語ベースのアクセス解析が複数あるのはちょっと面白いなと思った。見た感じ、どちらも日本人の開発ではなさそうだ。

由来としてはUmamiはご飯のアイコンからして旨味なのだろうが、明確な由来は見つけられなかった。Matomoは日本語におけるhonestyの意味から取られたそうだ。

よく考えてみるとWebソフトウェアには日本語由来のものが結構あるかもしれない。例えば他にもPythonのJinjaやCSSフレームワークのBulmaが日本語に由来している。