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離脱率

🗂️ 読み方

りだつ-りつ


🏷️概要

離脱率は、直帰率と並んで誤解されがちな指標です。

SEOにおける離脱率の定義は「あるページが、一連の訪問セッションの最後に見られていた割合」です。

ユーザーは単一あるいは複数のページを閲覧の後、最後に見ていたページを閉じて、一連のサイト訪問を終了します。

このことから、離脱率の統計は「ユーザー動線の終点分布」と言い換えることもできます。

直帰率と同様、ユーザーの退出に関連する指標ですが、この2つはSEO構造におけるレイヤーが異なります。


🔎 ひとことで

「そのページが出口になった割合」です。


🧱 構造定義

離脱率は「動線設計を検証するデバッグ指標」と言えます。

  • サイトの意図通りのページで離脱しているか
  • そうでないなら、どこで動線が途切れているか

離脱率は、Webサイトの意図と、それを反映した動線設計が明確であるほど有用な指標になります。


📖目的

離脱率を集計する目的は一言で言うと「想定していた動線がどこで途切れているかを特定する」ことです。

Webサイトは、訪問者に特定の行動(コンバージョン)を期待して動線を敷設します。

例えば、オンラインショップの動線はおおよそ以下のようになります。

  1. ランディングページ
    • 購買意欲の喚起
    • 商品アピール
  2. 商品詳細ページ
    • 価格やレビューによる比較
    • 返品や保証等、不安解消
  3. 決済ページ
    • 購入
    • コンバージョン達成

この場合、離脱率の高いページが3であれば、動線としては健全といえます。

1または2の場合、そこで「動線の途切れ」が発生していると言えます。

構造の機能不全を見つけ出す診断装置が離脱率です。


🧩 構造と離脱率

離脱率は設計の品質と極めて密接に関係します。

ユーザー動線が曖昧に設計されたサイトでは離脱率は意味を失います。

動線の誘導がないサイトでは、流入したユーザーは「気分」で回遊し、散発的に行動せざるを得ないからです。

離脱率という診断器は、意図をもって設計された想定流路という「基準値」を併用してその真価を発揮します。


🧪 特性

  • 前提条件が重要
    • サイトの構造から想定する「正常な離脱分布」があることが必須
  • 離脱の意図判断は別途必要
    • 再訪問率や、流入元の分布を合わせて評価
  • SEO直接因子ではない
    • Webサイトとユーザーの「一対一」の側面が強い

⚙️方法論

Google Analyticsなどのツールを通じて集計します。


⚠️ よくある誤解

  • 「離脱率が高いページは見られていない」
    • あくまでそのページが出口になりやすいだけです。
  • 「離脱率が分散=全体をよく見られている」ではありません。
    • 極端な例を挙げると「どのページを見たユーザーもすぐに閉じている」という場合も離脱率は広く分散します。
  • 「離脱率が高いページはすぐにユーザーが帰ってしまっているページだ」
    • いいえ。それは「直帰率」です。

🔗リンク

直帰率
流入チャネル