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Matomoは標準では直帰ユーザーの滞在時間が取れないが、それをできるようにする方法。

実施前	実施後

確認環境

Matomo Version 5.7.1

やり方

トラッキングコードに_paq.push(['enableHeartBeatTimer', 10]);を追加するだけ。

公式ドキュメントを読む限り、これをすることで10秒以上閲覧した場合に滞在時間が取れるようになると思われる。なお、HeartBeatTimerという名前だが、眺めてみた感じ定期的にAPIリクエストを送ったりはしていないようだった。

取り敢えず10秒以下は0と同じでいいと思ったので10にしておくことにした。ビジット継続時間単位のビジットでも11秒以上の敷居があるので、キリもいい。11秒にしたほうがよりノイズが減り、正確かもしれないが、個人的には運用上10秒が取れても害はないので、細かいことは気にしないでおく。

なお、かつては名前の通り指定時間にポーリングしていたようだ。また5秒未満を指定しても機能しないらしい。

コードの追加例

 <!-- Matomo -->
 <script>
   var _paq = window._paq = window._paq || [];
   /* tracker methods like "setCustomDimension" should be called before    "trackPageView" */
   _paq.push(['trackPageView']);
   _paq.push(['enableLinkTracking']);
   (function() {
     var u="https://analytics.example.com/";
     _paq.push(['setTrackerUrl', u+'matomo.php']);
     _paq.push(['setSiteId', '1']);
+    _paq.push(['enableHeartBeatTimer', 10]);
     var d=document, g=d.createElement('script'), s=d.getElementsByTagName ('script') [0];
     g.async=true; g.src=u+'matomo.js'; s.parentNode.insertBefore(g,s);
   })();
 </script>
 <!-- End Matomo Code -->

あとがき

公式ドキュメントの説明が薄いので、具体的にどう処理されているかはソースコードを読まないとわからないが、取り敢えず直帰ユーザーの滞在時間が見れるようになったので良かった。

一律で0sだと、内容を見ているユーザーと見てないユーザーが区別できないので、ここが分かるのは便利だ。

因みにGoogle Analyticsでも直帰は0秒扱いらしいが、そもそも最近この項目自体が削除されて、別概念に置き換わったらしい。

こういったことを踏まえると、やはり私のような個人サイト運営者にとってはMatomoは非常に便利なツールだ。

常連さんのアクセスを観察するのに標準のMatomoだとダッシュボード→利用状況→訪問数別のビジットである程度は見れるのだが、ビジット回数がベースでビジターがごちゃ混ぜになっていて辛い問題があったので、ビジターとビジットIDを一覧で見れるやつを作った。

コードはMatomo_Plugin_VisitorIdReportに置いてるので、もし使いたい人がいたら持っていって欲しい。

画面イメージはこんな感じ。

苦労したこと

公式の開発リファレンスが更新されてないのか、そのままでは上手くいかなかったり、あまり親切ではなく、どちらかと言えば有料プラグイン買ってねみたいな雰囲気だったので情報がなさ過ぎて苦労した。

ただ昨今はLLMという文明の利器があるので、大まかにはClaude Opus 4.6に書かせて、バグっていたらアタリを見つけて修正させて、どうにもならないところは手で直した。

推移グラフは実装方法が不明だったのでいったん放置しているが、ひとまずビジターID単位のビジット数が見れて、セグメント化ボタンからビジットの履歴を終えるところまでは作れたので満足だ。

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。但し現状ではDBの生ログをベースに集計せざるを得ない状況なので、有用な機能だ。

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。