はじめに
本ドキュメントの目的
本ドキュメントは「直帰率 平均」に関する調査結果を分かりやすくまとめたものです。直帰率の定義や離脱率との違い、計算方法（UAとGA4の違いを含む）、業界別やチャネル別の平均値、直帰率が高い場合の改善方法、そして回遊率との関係まで、実務で役立つ情報を丁寧に解説します。
誰に向けた内容か
ウェブサイトを運営する個人や中小企業の担当者、マーケター、制作会社の方に向けた内容です。専門用語は必要最小限にし、具体例を交えて説明します。
本書の進め方
各章で概念の説明、計算例、実践的な改善案を順に示します。例えば、ECサイトの商品ページで直帰率が高い場合の原因と改善手順を具体的に扱います。読み進めることで、現状の数値を正しく解釈し、改善につなげられるようになります。
直帰率とは何か
定義
直帰率は、訪問者が最初に開いたページだけを見てサイトを離れた割合を示します。一人の訪問につき最初のページ以外のページが表示されなければ「直帰」と見なします。具体例：100人中40人が最初のページだけ見て離脱したら直帰率は40%です。
計測の仕組み（かんたんに）
分析ツールは「セッション」を基準に直帰を判定します。最初のページビューだけでセッションが終われば直帰としてカウントします。ページの読み込みやイベントの計測方法で値が変わる点に注意してください。
離脱率との違い
離脱率はサイト内の任意のページから離れた割合です。例えば、記事ページに200人来て50人がそのページでサイトを離れたら、そのページの離脱率は25%になります。直帰率はセッションの開始ページに着目する点で異なります。
なぜ気にするか
直帰率は第一印象や導線の適合性を示します。高い直帰率はコンテンツや導線に改善余地があるサインです。ただし、問い合わせページや単一ページで完結するコンテンツでは直帰率が高くても問題にならない場合があります。解釈は滞在時間やコンバージョンと合わせて行ってください。
直帰率の計算方法
基本の計算式
直帰率は「直帰数 ÷ セッション数 × 100」で計算します。直帰数とは、訪問者が最初に表示したページだけ見てサイトを離れたセッションの数です。計算式は単純で分かりやすいです。
具体例
たとえばセッション数が500で、直帰数が100なら、直帰率は100 ÷ 500 × 100 = 20%になります。式に数値を入れるだけで求められます。
ページ単位での計算
ページ単位でも同じ考え方で計算できます。そのページから始まったセッション数を母数にし、その中で直帰したセッション数を分子にします。開始ページが異なれば直帰率も変わります。
GA4とUA（ユニバーサルアナリティクス）の違い
UAでは上の単純な計算式を使います。GA4ではエンゲージメント率と連動して算出され、「直帰率 = (1 – エンゲージメント率) × 100」となります。たとえばエンゲージメント率が70%なら直帰率は30%です。GA4は滞在時間やイベントを基に「エンゲージメント」と判断する点が異なります。
注意点
計測設定やフィルタ、イベントの扱いで数値が変わることがあります。複数のデータを比べるときは同じ条件で測定しているか確認してください。
直帰率の平均値
概要
直帰率の平均は業界やページの目的で大きく変わりますが、一般的な目安は40％〜60％程度です。これはあくまで参考値で、絶対的な良し悪しを示すものではありません。
業界・ページ別の目安
- ブログやニュース：60％以上でも普通です。閲覧目的で訪れるため、1ページで満足することが多いです。
- ECサイトやサービスの申し込みページ：30％〜50％が目安。購入や登録を促すため、低めが望ましいです。
流入チャネルの違い
検索流入は意図がはっきりしていることが多く直帰率が低め、SNSや広告流入は興味本位で直帰率が高くなる傾向があります。
解釈の注意点
平均値は比較の出発点として使ってください。業界平均だけで判断せず、サイト目的やコンバージョン、滞在時間など他の指標と合わせて評価します。特定ページの直帰率が高くても、目的達成（商品購入や記事閲覧完了）が起きていれば問題ない場合があります。
実務での使い方
ベンチマークは業界・ページ種類・チャネルごとに行い、改善はまず高トラフィックの重要ページから着手してください。A/Bテストや導線改善で効果を検証します。
直帰率が高い場合の改善方法
ページの読み込み速度を改善する
ページの表示が遅いと訪問者はすぐ離れます。画像は適切なサイズに圧縮し、不要なスクリプトは遅延読み込みにします。モバイルでの表示を優先して確認してください。例：トップ画像をWebPに変えると表示が速くなることがあります。
コンテンツの質を高める
見出しで内容が分かるようにし、冒頭で結論を伝えます。箇条書きや図を使い読みやすくします。具体例や数字を入れて信頼性を高めると滞在時間が伸びます。
ユーザーニーズに合った内容提供
検索クエリや流入元別にページ内容を調整します。初心者向けと詳細解説は分けて作ると満足度が上がります。問い合わせやよくある質問をページ内に置くのも有効です。
ナビゲーション構造を最適化する
メニューはシンプルにし、主要な導線を上部やサイドに置きます。パンくずリストや関連カテゴリを見せることで次の行動へつなげます。
内部リンクの戦略的配置
本文中に自然な形で関連ページへリンクします。導線はユーザーの次の興味を想定して作ると効果的です。例：入門記事から詳細記事へ誘導します。
データで改善点を特定する（GA4の活用）
GA4のレポートや探索機能で離脱の多いページや流入元を確認します。ページごとのエンゲージメントやイベントを見て、優先順位を決めて改善してください。
テストと継続的改善
小さな変更を施して効果を測定します。A/Bテストやユーザーテストを繰り返し、データに基づいて改善を続けることが重要です。
回遊率との関係
概要
回遊率は、1回の訪問あたりのページビュー数を示します。直帰率の対義語と考えてよく、直帰率が低いほど回遊率は高くなります。回遊率が高いとユーザーが複数ページを閲覧していることを示します。
直帰率との関係
直帰率は「1ページだけ見て離脱した割合」です。したがって、回遊率が高ければ直帰率は低くなる傾向があります。具体的には、商品ページから関連商品やレビューを次々と見る行動が回遊に当たります。
具体例
- ECサイト: 商品→カート→関連商品と移動する。
- ブログ: 記事→関連記事→カテゴリ一覧と読む。
これらは回遊率を上げる典型です。
改善ポイント
内部リンクを増やす、関連コンテンツを目立たせる、明確な次の行動（CTA）を用意する、読み込み速度を改善する。これらで回遊率と直帰率の両方を改善できます。
注意点
回遊率だけを見て安心しないでください。1ページで十分に情報提供できる場合は回遊率が低くても問題ありません。指標は他のデータ（滞在時間・コンバージョン）と合わせて判断してください。
