はじめに
目的
本記事はGoogleアナリティクスで使われる「直帰率」を正しく理解し、分析と改善に役立てるための案内です。定義や計算方法、UA（ユニバーサルアナリティクス）とGA4の違い、確認手順、目安や改善ポイントを具体例を交えてやさしく解説します。
対象読者
- ウェブサイト運用者やマーケター
- アクセス解析をこれから学ぶ方
- 既にデータを見ているが直帰率の解釈に迷っている方
本記事で学べること
- 直帰率の基本的な意味と、離脱との違い
- UAとGA4での計測上の相違点
- 実際に直帰率を確認する手順（画面の見方）
- 直帰率の目安と改善につながる具体的な施策
読み方のコツ
自分のサイトの目的（情報提供、問い合わせ、販売など）を意識して読み進めてください。数値だけで判断せず、ページごとの役割やユーザー行動を合わせて見ると改善に結びつきやすくなります。
直帰率とは何か？
定義
直帰率（Bounce Rate）は、ユーザーがサイトに訪れて最初の1ページだけを見て離脱した割合を示す指標です。全セッションのうち、1ページだけが閲覧された割合で表します。例えば100回の訪問のうち40回が1ページで終われば直帰率は40%です。
わかりやすい例
- ブログ記事を読んで納得し、そのまま閉じる場合：1ページだけの閲覧で直帰となります。
- 商品ページを見て購入せずに離れる場合：直帰が高いと商品の魅力や導線に課題があることが考えられます。
直帰率が重要な理由
直帰率はコンテンツの関連性や導線の問題を素早く示します。高ければユーザーが目的を見つけられない、ページが遅い、導線が分かりにくいなどの示唆になります。逆に低ければ他ページへの誘導がうまく働いている可能性があります。
注意点
直帰率が高いからといって必ず悪いわけではありません。ランディングページや問い合わせページ、シングルページサイトでは直帰率が高くても問題ない場合があります。また、ページ内で動画やスクロールだけで満足して離脱すると、実際の満足度を反映しないことがあります。計測の違いや指標の見方は次章で詳しく説明します。
まず見るべきポイント
- 訪問数の多いページで直帰率を確認する
- 滞在時間やコンバージョンと合わせて判断する
- 直帰率が高いページはタイトル・導線・表示速度を見直す
これらを押さえると、直帰率をより適切に解釈できます。
直帰率と離脱率の違い
定義の違い
- 直帰率（Bounce Rate）：訪問者がサイトに来て最初の1ページだけ見て離れたセッションの割合です。ランディングページごとに計算します。
- 離脱率（Exit Rate）：あるページで訪問者がサイトを離れた回数の割合です。複数ページを経由した後の離脱も含まれます。
計算のイメージ（簡単な例）
- 直帰率の例：ランディングページに来た100セッションのうち、1ページだけ見て去ったものが40なら直帰率は40%です。
- 離脱率の例：あるページの閲覧が200回あって、そのうち50回がそのページでサイトを離れた場合、離脱率は25%です。
具体的な違い（実務での見え方）
- 直帰率は第一印象の良し悪しを示します。広告や検索結果から来た人が期待した内容を見つけられなかった場合に高くなりやすいです。
- 離脱率はページが訪問の最終地点になっているかを示します。たとえば購入完了ページや問い合わせ完了ページは離脱率が高くても問題になりません。
なぜ両方見る必要があるか
直帰率だけで判断すると誤解します。あるページの直帰率が高くても、サイト内で回遊して最後に離脱しているケースもあります。両方を併せて見ると、改善すべき箇所が明確になります。
簡単な改善ヒント
- ランディングページは内容と導線を分かりやすくする。
- ページの目的に応じて離脱が自然かどうか判定する。
- 内部リンクや次の行動を促すボタンを用意する。
直帰率の計算方法（UA/GA4比較）
UA（ユニバーサルアナリティクス）の計算
UAでは「直帰」はセッション中に閲覧されたページが1ページだけのものを指します。計算式は単純です。
直帰率 =（1ページだけ閲覧したセッション数 ÷ 全セッション数）×100
例：100セッション中20が1ページのみなら直帰率は20％です。UAは滞在時間に関係なく1ページのみだと直帰と判定します。
GA4（Googleアナリティクス4）の定義と計算
GA4では「直帰」を直接計測せず、代わりに“エンゲージメントのなかったセッション”を直帰とみなします。エンゲージメント条件は主に次の3つです。
– 滞在時間が10秒以上
– 2ページ以上の閲覧（または2つ以上の画面ビュー）
– コンバージョンイベントが発生
エンゲージメント率 =（エンゲージメントのあったセッション数 ÷ 全セッション数）×100
直帰率 = 100％ − エンゲージメント率
例：100セッション中60がエンゲージすれば直帰率は40％になります。
注意点
定義が異なるため、UAの直帰率とGA4の直帰率は直接比較できません。GA4は短時間で離脱したセッションを除外するため、数値が低く出る傾向があります。比較する場合は、定義を揃えるかエンゲージメント指標を中心に見ると良いでしょう。
Googleアナリティクスで直帰率を確認する方法
短い説明
UA（ユニバーサルアナリティクス）とGA4で表示方法が異なります。ここでは、それぞれの具体的な手順と、よく使う分析軸の例をわかりやすく説明します。
UA（ユニバーサルアナリティクス）で見る手順
- 管理画面にログインします。
- 左メニューで「ユーザー」→「概要」を開くと全体の直帰率が見られます。
- ページ別に確認する場合は「行動」→「サイトコンテンツ」→「ランディングページ」を開きます。
- ランディングページごとの直帰率列を見て、どのページで離脱が多いかを比較します。
GA4で見る手順（標準レポートに直帰率がない場合）
- GA4にログインして「探索」をクリックします。
- 「空白」などの探索テンプレートを選びます。
- 指標に「セッション」と「直帰率（Bounce rate）」を追加します。指標がない場合は、カスタム指標やイベントを設定して取得します。
- ディメンションに「参照元/メディア」や「ランディングページ」を追加して、表や棒グラフを作成します。
- セグメントを使い、オーガニック検索や広告など流入元ごとに直帰率を比較します。
分析時のちょっとしたコツ
- トラフィックソース別や参照元/メディアで比較すると原因が見つかります（例：検索流入は直帰が低いが広告は高い）。
- ランディングページごとに比較して、改善が必要なページを特定します。
- 必要ならカスタムレポートやエクスポートで外部ツールに取り込み、詳しく分析します。
（この章ではまとめは省略します）
第6章: 直帰率の目安と改善ポイント
直帰率の目安
一般的な目安はサイトの種類で異なります。目安としては40〜60％が平均的です。ランディングページ（LP）や個人ブログは直帰率が高くなりやすく、70％前後になることもあります。ECサイトや比較サイトは20〜40％と低めになる傾向です。まずは自分の業種やページ目的と比較してください。
直帰率が高くなる主な原因
- コンテンツがユーザーの期待と合っていない
- ページの表示が遅い（画像やスクリプトの負荷）
- スマホ表示が崩れている
- ナビゲーションや導線が分かりにくい
- ポップアップや広告が多すぎる
改善ポイント（具体例つき）
- タイトルとメタ説明の見直し：検索結果と内容が一致するようにします。期待と違うと直帰が増えます。例：記事タイトルに「〜の方法」を入れて解決策を示す。
- ファーストビューで結論を伝える：訪問後すぐに主旨が分かるように画像と見出しを整えます。LPならCTAを目立たせます。
- 関連ページへの導線を強化：記事下やサイドに関連記事や人気記事を表示します。ブログなら目次で内部リンクを張ります。
- ページ速度とモバイル対応：画像圧縮、不要なスクリプト削除、レスポンシブ化を行います。
- ナビゲーションを簡潔に：目的ごとにメニューを整理し、迷わせない導線にします。
- ポップアップや広告の見直し：表示頻度を下げ、ユーザー体験を優先します。
- 計測とテスト：変更後はA/Bテストやヒートマップで効果を確認します。
改善後の確認方法
変更前後で直帰率だけでなく滞在時間やページ/セッション、コンバージョンも確認してください。直帰率は指標の一つですので、他の指標と合わせて判断します。
まとめ
直帰率は、ユーザーが1ページだけ見て離れた割合を示す重要な指標です。サイトやページの目的によって高い・低いの評価は変わります。たとえば問い合わせを促すランディングページは導線の明確さが重要で、ブログ記事は読み進めやすさや関連記事への誘導が大切です。
GA4では直帰率の扱いが従来のUAと異なります。GA4は「エンゲージメント（滞在やイベント）」を重視するため、同じデータでも直帰率の見え方が変わります。解釈を間違えると改善の方向を誤るため、計測方式を確認してください。
改善の優先順位の例：
– ページの目的を明確にする（例：情報提供、購買、問い合わせ）
– 表示速度を改善する（画像圧縮やキャッシュ設定）
– 導線とCTAを分かりやすくする（ボタンやリンクの設置）
– 記事なら最初の導入文を短くし続きが読みたくなる構成にする
– GA4ではイベントやエンゲージメントを設定し、実際のユーザー行動を把握する
まずはGoogleアナリティクスで直帰率とエンゲージメントを確認し、小さな改善を繰り返して効果を確かめてください。これがサイト改善とコンテンツ最適化の近道です。
