AIを使用して英語から翻訳されました
この記事はAI技術を使用して翻訳されたことにご注意ください。正確性を維持するよう努めていますが、一部の詳細は元のテキストを完全に反映していない場合があります。情報に不明な点がある場合は、英語版を参照してください。
エラーを分析する際、関連するエラー情報は別々のセクションに整理されているため、分析に必要な詳細を簡単に特定できます。この記事では、それぞれのセクションの概要を示し、各セクションに表示されるエラー情報とアクションについて説明します。
エラー情報には2つの表示があります：
- エラーサイドパネル: 個々のエラー情報を一目で分析し、チームと重要な詳細を共有します
- エラーフルページ: 個々のエラー情報をフルページビューで分析し、その場で分析コンテキストを更新します。チームの他のContentsquareユーザーとフルページへのユニークリンクを共有します。
エラー情報は以下のセクションに整理されています：
- エラー詳細: 各エラーの技術的詳細です
- エラーの影響: 特定の目標に対するエラーの影響を理解します
- エラーの時間経過グラフ: 時間の経過に伴うエラーの発生の変動を特定します
エラー情報へのアクセスと共有
エラーサイドパネル
エラーのリストに移動し、単一のエラーのために矢印の‘>’ボタンをクリックすることでエラーサイドパネルを見つけます。
エラーサイドパネルを使用して、個々のエラー情報を一目で確認し、利用可能なアクションを使用して分析を続けます。
エラーフルページ
エラーフルページを使用して、単一のエラーの分析に集中するためにフルページビューで開きます。
エラーサイドパネルに移動し、三点メニューをクリックし、その後に‘フルページでエラーを開く’を選択します。
その場で分析コンテキスト（デバイス、日付範囲、セグメント）や目標を簡単に更新し、チームとフルページ分析を共有してトラブルシューティングや次のステップの優先順位付けを支援します：
1) 分析コンテキスト（デバイス、日付範囲、セグメント）の更新。
2) 目標の更新。これは、‘ページ別エラー’または‘ページグループ別エラー’のスコープから分析されたエラーにのみ利用可能です。
エラー情報の共有
エラーの詳細ページへのユニークリンクを共有する
注意：エラー詳細ページへのリンクは、他のContentsquareユーザーとのみ共有可能です。
チームの他のContentsquareユーザーとエラーの完全な可視性を提供するために、エラーの詳細へのユニークリンクを共有してください。コピーされたURLには、現在選択されている分析コンテキスト、目標、範囲が含まれています。
‘リンクをコピー’ボタンをクリックするか、ブラウザからURLをコピーしてください。エラーの詳細ページから直接URLをコピーすることもできます。
‘エラー詳細’情報をコピーする
三点リーダーボタンをクリックし、次に‘エラー詳細をコピー’を選択して、開発チームと重要な詳細を共有し、エラーのトラブルシューティングをサポートします。
コピーしたら、そのセクションに表示されている情報を貼り付けることができます。
エラー情報の概要
エラーのサイドパネルまたはエラーの詳細ページから、以下に示すセクションによって整理された個々のエラー情報にアクセスし、分析することができます。
エラー詳細
エラー詳細セクションでは、各エラータイプに関連する以下の情報が見つかります。
| すべてのエラー | APIエラー | JSエラー | カスタムエラー |
|
|
|
|
アクションを取る
- Jiraに送信 / Jiraチケットを表示、別のJiraチケットを作成
- エラーを無視する
- リンクをコピー（エラーのフルページへのリンクをコピー）
- ‘...’（その他）：エラーの詳細をコピー、追加の詳細を設定、エラーをフルページで開く
エラーの影響
このセクションでは、特定の目標に対するエラーの影響を一目で理解するのに役立ちます（例：‘カートに追加する’、‘商品ページに到達’、‘チェックアウトに進む’）。
以下のメトリクスは、以下のスコープを通じてエラー情報を分析する際に表示されます：
すべてのスコープで利用可能：
- このエラーが発生したセッション（生の数と割合）
- クリック後のエラーが発生したセッション（生の数と割合）
‘ページ別エラー’および‘ページグループ別エラー’スコープのみで利用可能：
- 失われたコンバージョン
- 目標への影響（割合として）
- 機会の損失（Eコマースの通貨付き）
アクションを取る
- ‘定量化する’：これをクリックすると、Impact Quantificationにリダイレクトされ、エラーの影響をより詳細に分析できます。
時間経過に伴うエラーのグラフ
このグラフを使用して、エラーによって影響を受けたセッションの割合を確認し（単に折れ線グラフのポイントにカーソルを合わせる）、各日のデータを平均と比較することで、エラーの予期しない変動が発生した時期を迅速に特定できます。
エラーの傾向や時間経過に伴うエラーの分析についてはこちらをご覧ください。