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直帰率

Web サイトに訪問したユーザーが、最初のページだけを閲覧して離脱した割合。ページの品質やユーザー体験の指標。

2026 年 10 月 31 日 / 約 1 分で読めます

アナリティクス

直帰率 (Bounce Rate) とは、Web サイトに訪問したユーザーが、最初のページだけを閲覧してサイトを離脱した割合です。計算式は「直帰数 ÷ 全セッション数 × 100 」です。ページの品質やユーザー体験を測る指標の 1 つです。

直帰率の目安は、業種やページの種類によって異なります。直帰率が高いことが、そのまま悪いことを示すとは限りません。たとえば、「東京の天気」で検索して天気予報ページを見たユーザーは、情報を得た時点で目的を達成しており、直帰は自然な行動です。

Google Analytics 4 (GA4) では、直帰率の定義が従来の Universal Analytics (UA) から変わりました。 Google アナリティクスのヘルプ (2026 年 10 月時点) によると、UA の直帰率は 1 ページだけを閲覧したセッションの割合で、GA4 の直帰率はエンゲージメントのなかったセッションの割合です。同じヘルプは、10 秒以上の継続、キーイベントの発生、2 件以上のページや画面の表示のいずれかを満たすセッションをエンゲージメント セッションとしています。このため、1 ページだけを 10 秒以上閲覧して離脱したセッションは、GA4 では直帰に数えられません。

短縮 URL からのトラフィックの直帰率を分析することで、リンク先のランディングページの品質を評価できます。直帰率が異常に高い場合、リンクの説明文とランディングページの内容にギャップがある (期待と実際の不一致)、ページの読み込みが遅い、モバイル対応が不十分といった原因が考えられます。

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ユーザーが Web サイトを訪問してから離脱するまでの一連の行動をまとめた単位。アクセス解析の基本指標。

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よくある質問

直帰率が高いことは必ず問題ですか?
必ずしも問題ではありません。ブログ記事や FAQ ページなど、1 ページで目的を達成できるコンテンツでは高い直帰率が自然です。ページの目的に応じて判断してください。
直帰率を改善する方法は?
ページの読み込み速度改善、コンテンツの質向上、内部リンクの充実、CTA の明確化、モバイル対応の最適化などが挙げられます。

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