直帰率と離脱率の違いをやさしく解説

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数字をただ眺めるのではなく、ユーザー行動の物語として読み解けるようになることを目指します。定義、計算の考え方、よくある勘違い、GA4での見方、改善アクション（ブログ・EC・LP別）まで実務ベースでまとめました。

用語の定義

直帰率（Bounce Rate）

• 1回の訪問で最初のページだけ見て離れたセッションの割合
• 単位はセッション。LPや集客の入口評価に使う

離脱率（Exit Rate）

• そのページがユーザーの訪問における「最後のページ」になった割合
• 単位はページ。各ページの終点になりやすさを見る

たとえば記事Aに100セッション流入し、そのうち40セッションが記事Aだけ見て離脱したなら、記事Aがランディングだったセッションに対して直帰率40%。一方、記事Aが500回表示され、そのうち100回が記事Aで訪問が終わったなら離脱率20%。

直帰率と離脱率の違いを一目で

指標	主語	数式イメージ	よく見る用途	高いときの意味
直帰率	セッション（訪問）	1ページだけで終了したセッション ÷ 着地セッション数	広告LP、集客チャネル評価	入口の期待不一致、読み始め前の離脱
離脱率	ページ	そのページで終了した回数 ÷ そのページの表示回数	記事・商品・カート工程の評価	そのページが終点になりやすい（良悪どちらもあり）

注意：離脱率が高いこと自体は悪ではありません。お問い合わせ完了ページや記事の最終ページは高くて正常です。

よくある勘違い

1. 離脱率が高い＝悪いは誤り
   完了ページ、地図・電話など出口を提供するページは離脱率が高くて正常。
2. 直帰率だけでLPの良し悪しは決まらない
   訪問後10秒以上の滞在やコンバージョンが起きているなら価値はある。スクロールやクリックの深度も合わせて見る。
3. ページタイプを跨いで単純比較しない
   トップ、記事、商品、カートでは役割が違う。役割ごとに基準線を持つ。
4. デバイス差・チャネル差を無視しない
   モバイル広告は直帰率が上がりがち。チャネルごとの期待値を分ける。

こんなときに何を見る？

入口の質を判定したい

• 直帰率（LPや記事の着地）＋ 平均滞在、スクロール深度、ファーストビューの可視率

本文の満足度や次アクションの設計を見直したい

• 離脱率 ＋ 次ページ遷移率、関連記事のクリック率、内部検索の利用率

売り場の取りこぼしを見つけたい

• 各工程の離脱率（商品 → カート → 配送 → 支払い）と、離脱理由（価格・送料・フォーム負荷）

GA4での見方（ユニバーサルアナリティクスとの違い）

• 直帰率
  GA4ではエンゲージメント率の逆数として提供可能。直帰率 ＝ 100% − エンゲージメント率（10秒以上の滞在、または2ページビュー以上、またはコンバージョンのいずれかを満たすとエンゲージメント扱い）。レポートに「直帰率」を追加して確認できます。
• 離脱率
  GA4は「離脱率」の既定指標が薄く、ページ別の退出数／表示数から算出して見るのが実務的。探索レポートでページ（スクリーン）ごとの退出を出し、表示回数で割って離脱率相当を把握します。
• 補足
  各プラットフォームのUIや指標定義は変更される可能性があります。レポート作成時はヘルプの最新定義とディメンション・指標の説明を確認してください。

典型パターンと読み解き方

パターンA：LPの直帰率が高い、CVRも低い

• 仮説：広告メッセージとLPの約束が不一致、読み込みが遅い、ファーストビューが弱い
• 追加で見る：LCP（読み込み速度）、折り返し前のCTA視認率、主要ヘッドラインのクリック

パターンB：記事の離脱率が高い、滞在は長い

• 仮説：記事で課題は解決しているが次アクションが弱い
• 施策：関連記事レコメンド、コンテンツアップセル、資料DL・メルマガのソフトCTA

パターンC：カート工程の特定ステップで離脱率が突出

• 仮説：送料の提示タイミング、会員登録の強制、入力フォームの摩擦
• 施策：送料の早期提示、ゲスト購入、フォームの自動補完・エラー文言改善

改善アクションの具体例

ブログ／メディア

• 記事冒頭の要約と目次で期待合わせ
• アイキャッチとタイトルのメッセージマッチ最適化
• 記事末に次の一歩（関連記事・カテゴリLP・資料DL）を3択で提示

LP（広告着地）

• ファーストビューに価値提案、主要CTA、信頼要素（実績・保証）を集約
• 読み込み1.5秒以内を目標に画像圧縮・フォント遅延対策
• 社会的証明（レビュー、導入社ロゴ、比較表）を折り返し前に配置

EC／商品ページ

• 価格・在庫・配送日・返品条件をファーストビューで明記
• レビューの信頼性（最新、写真付き、低評価も可視化）
• カートに追加後のクロスセルと、カート離脱者へのリマインド

フォーム／申込み

• 必須項目の削減、入力補助、リアルタイムバリデーション
• 進捗バーと保存機能で安心感を提供
• 送信後の完了ページに「次にやること」を明確に

分析の手順（再現性を高める）

1. 粒度を決める（チャネル別・デバイス別・新規/リピーター別）
2. 入口（直帰）と終点（離脱）を分けて、役割ごとの基準線を設定
3. 正常に高いページ（完了ページなど）を除外して異常値を抽出
4. 定量（率）だけでなく母数（セッション、表示回数）も並べて見る
5. 仮説 → 変更点を一箇所に絞ってテスト（A/B、前後比較）
6. 成果が出た型はテンプレ化して水平展開

目標設定のコツ（現実的なライン）

• 直帰率：情報記事で60〜80%、比較・取引寄りのLPで35〜55%を目安に改善余地を判断（テーマにより大きく変動）
• 離脱率：役割依存。トップやカテゴリは低いほど良い、記事末や完了は高くて正常。工程ごとに KPI を定義

数字は一般的な目安です。必ず自サイトの過去データと同種ページの中央値で比較してください。

便利な確認観点チェックリスト

• ランディング別の直帰率をチャネル×デバイスで分けて確認した
• 高直帰ページのファーストビューに価値提案・CTA・信頼要素が揃っている
• 高離脱ページが「完了系」ではないことを確認した（正常高の除外）
• カートやフォームの離脱が特定ステップに集中していないか
• 速度指標（LCP/CLS）と直帰の相関を見た
• 内部リンク設計（関連記事、パンくず、次の一歩）が機能している
• GA4の定義に沿って直帰と離脱を算出し、計測のブレを排除した

まとめ

直帰率は入口の期待一致、離脱率はページの終点としての設計を映す鏡です。役割ごとの基準線を持ち、チャネル・デバイス・ページタイプで粒度を分けて読む。定量だけでなく、スピード、ファーストビュー、導線、信頼要素という定性改善をセットで実行する。まずは上位流入のランディング10件と、CV導線上の工程ページを点検し、直帰と離脱の異常点を一つずつ潰していきましょう。

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