離脱率とは？直帰率との違いや改善方法を細かく解説！

離脱率とは、あるページのすべてのページビューのうち、そのページがセッションの最後になった割合を示す指標です。数値そのものに良し悪しはなく、ページが担う役割ごとに「適切な離脱率」が変わります。

ユニバーサル アナリティクス（UA）の終了によって、離脱率の確認手順は大きく変わりました。GA4には「離脱率」という標準指標がないため、探索（データ探索）ツールの「離脱数」から自分で算出する必要があります。

離脱率の定義と計算式、直帰率との違い、GA4での確認・算出方法、改善すべきページの見分け方と改善施策までを、Google公式ドキュメントの定義に沿って解説します。

公開日: 2020年12月1日 / 最終更新日: 2026年9月14日（UA終了にともなうGA4での確認・算出手順への差し替え、定義の是正、よくある質問の追加）

離脱率とは

👉 このパートをまとめると！
離脱率はそのページのページビューのうち最後の閲覧になった割合です。

離脱率とは、あるページのすべてのページビューのうち、そのページがセッションの最後のページになった割合をページごとに数値化したものです。Googleはアナリティクスヘルプの中で、以下のように定義しています。

ユーザーが検索行動を終了してWebサイトから出ることを「離脱」といい、ページ別に離脱の割合を測ることで離脱率が算出できます。

Webサイトに流入したユーザーは必ずどこかのページで閲覧を終了するため、サイト全体では離脱の回数とセッション数が一致します。ただし、離脱率はページごとに分母が異なる比率のため、すべてのページの離脱率を足しても100%にはなりません。

直帰率との違い

👉 このパートをまとめると！
直帰率はセッション基準、離脱率はページビュー基準の指標です。

直帰率とは、ユーザーが訪問したページだけを見てそのままWebサイトから離脱する割合のことを指します。

特定ページに流入したユーザーが、サイト内の他の記事に遷移することなく離脱することを「直帰」といいます。

直帰の割合が極端に高い場合は、作成したコンテンツがユーザーニーズにマッチしていない可能性が疑われます。

直帰率は「Webサイト全体」や「ページごと」で算出することが可能なため、アクセス解析ではページ改善の指標として機能します。

2つの指標を分けているのは分母です。離脱率の分母は対象ページのページビュー、直帰率の分母はそのページから始まったセッションになります。自然検索からの流入が多いページでは、離脱率と直帰率を並べて確認すると、検索意図とページ内容のズレを見つけやすくなります。

ここまでの直帰率はユニバーサル アナリティクス（UA）の定義です。GA4の直帰率は「エンゲージメントが発生しなかったセッションの割合」と定義されており、エンゲージメント率と表裏の関係にあります。エンゲージメント率が40%のページであれば、直帰率は60%です。

GA4でエンゲージメントのあったセッションと判定されるのは、次のいずれかを満たしたセッションです。

• 10秒以上継続する
• キーイベントが発生する
• ページビューまたはスクリーンビューが2回以上発生する

出典: ［GA4］エンゲージメント率と直帰率（アナリティクス ヘルプ）

1ページしか閲覧されていなくても10秒以上滞在すれば直帰には数えられないため、GA4の直帰率はUAの直帰率より低い値になりやすくなります。UA時代に記録した直帰率とそのまま並べて比較しないよう注意が必要です。

UA廃止で何が変わった？GA4の離脱率・直帰率・エンゲージメント率

👉 このパートをまとめると！
GA4に離脱率の標準指標はなく、直帰率もUAとは別定義です。

UAからGA4への移行によって、離脱率まわりの指標体系は大きく変わりました。UAとGA4の対応関係は次のとおりです。

出典: ［GA4］閲覧開始数と離脱数（アナリティクス ヘルプ）・［GA4］エンゲージメント率と直帰率（アナリティクス ヘルプ）

ユニバーサル アナリティクスは2024年に完全終了した

標準のユニバーサル アナリティクス プロパティは2023年7月1日にヒットの処理を停止し、有償版のアナリティクス360のプロパティも2024年7月1日にデータ処理を終了しました。2024年7月1日の週以降は、管理画面とAPIへのアクセスもできなくなっています。

出典: ［UA］ユニバーサル アナリティクスのサポート終了（アナリティクス ヘルプ）

UAの管理画面で【行動】メニューから離脱率を開く手順は、現在は再現できません。GA4の初期設定や画面構成から確認したい場合は、【初心者向け】GA4とは？導入のメリットや基本的な使い方・見方を徹底解説が参考になります。

GA4ではエンゲージメント率が中心の指標になった

GA4はページビュー中心の計測からイベント中心の計測に設計が変わり、「ページが最後に見られたか」よりも「セッションに関与があったか」を重視する指標構成になっています。

そのため、GA4で改善対象のページを絞り込むときは、自分で算出した離脱率だけを見るのではなく、エンゲージメント率と平均エンゲージメント時間を併せて確認します。離脱率が高くてもエンゲージメント率が高いページは、目的を果たしたうえで閲覧が終わっている可能性が高くなります。

離脱率の計算式

👉 このパートをまとめると！
離脱率は対象ページの離脱数をPV数で割り100をかけて算出します。

計測ページのページビューを対象とする離脱率は、以下の方法で算出できます。

例として、Aページの離脱率を算出する場合の計算方法を記載します。

1. 任意の期間におけるAページの離脱数を算出
2. 任意の期間におけるAページの総PV数を算出
3. 計算式に当てはめて出た値に100をかける

Aページの離脱数が5、総PV数が10の場合は「5÷10＝0.5」となるため、100をかけて離脱率50％と算出できます。

離脱率のよくある誤解：各ページの離脱率を足しても100%にはならない

「サイト内の全ページの離脱率を合計すると100%になる」という説明を見かけますが、これは誤りです。離脱率の分母は「そのページのページビュー」であり、ページごとに分母が異なるため、比率を単純に足し合わせても意味のある数値にはなりません。

たとえばAページがPV10・離脱5で50%、BページがPV4・離脱3で75%であれば、合計は125%になります。

100%になるのは離脱「率」ではなく離脱「数」のほうです。1回のセッションでは必ずどこか1ページで閲覧が終わるため、全ページの離脱数を合計するとセッション数と一致し、これをセッション数で割ると100%になります。

Googleアナリティクス(GA4)での離脱率の確認・算出方法

👉 このパートをまとめると！
GA4は探索の離脱数と表示回数から離脱率を自分で算出します。

GA4で離脱率を確認する手順は、UAの標準レポートをたどる手順とはまったく異なります。GA4に離脱率の指標が存在しないという前提を押さえたうえで、探索（データ探索）ツールから離脱数を取り出して計算します。

GA4に「離脱率」という標準指標はない

標準レポートの「エンゲージメント」＞「ページとスクリーン」には、表示回数・ユーザー数・平均エンゲージメント時間などが並びますが、離脱率も離脱数もありません。

Google公式ヘルプが定義しているのは「閲覧開始数」と「離脱数」の2指標です。閲覧開始数は「あるページまたは画面での 1 回のセッションで発生した、最初のイベントの回数」、離脱数は「あるページやスクリーンで 1 セッションの最後のイベントが発生した回数」と定義され、いずれもデータ探索ツールで使用できると明記されています。

出典: ［GA4］閲覧開始数と離脱数（アナリティクス ヘルプ）

「GA4では離脱数をセッション数で割って離脱率が計算される」といった解説も見られますが、公式ドキュメントに離脱率の定義や計算式は記載されていません。UAと同じ考え方で離脱率を把握したい場合は、離脱数と表示回数を取得して自分で計算します。

探索（自由形式）で離脱数と表示回数を出す手順

GA4の探索から離脱数を取り出す手順は次のとおりです。

• GA4の左メニューから「探索」を開く
• 「自由形式」テンプレートを選択する
• 「変数」の「ディメンション」の＋から「ページパスとスクリーンクラス」を追加する
• 「変数」の「指標」の＋から「表示回数」と「離脱数」を追加する
• 「タブの設定」の「行」に「ページパスとスクリーンクラス」を、「値」に「表示回数」と「離脱数」をドラッグする
• 「変数」パネル上部に表示されている期間をクリックし、集計期間を指定する

流入の入口としての強さも併せて見たい場合は、同じ手順で指標に「閲覧開始数」を追加します。閲覧開始数が多いのに離脱数も多いページは、検索から流入した直後に離脱されているページです。

離脱数÷表示回数で離脱率を算出する

探索の表に離脱率の列は表示されません。表の右上にあるエクスポート機能でGoogleスプレッドシートやCSVに書き出し、「離脱数÷表示回数×100」を計算して離脱率を求めます。

Webサイトのみを計測しているプロパティであれば、表示回数はUAのページビュー数に相当する指標のため、UA時代と同じ分母で離脱率を確認できます。ただしGA4はイベントベースの計測で、セッションの区切り方もUAとは異なります。UAで記録していた離脱率と厳密に一致する数値にはならないため、時系列の比較はGA4に切り替えた後のデータどうしで行います。

離脱率の平均

👉 このパートをまとめると！
離脱率に共通の平均値はなく、ページの役割ごとに判断します。

離脱率は、Webサイトのページ状況を把握するために有用な指標となりますが、離脱率の平均は無いといえます。

なぜなら、離脱率を算出するページごとの特定によって離脱率は上下するものであり、ある値以上であれば良く、以下であれば悪いといった判断ができないからです。

たとえば、以下のようなページは離脱率が高くなる傾向にあると推測できます。

1. 商品・サービス購入画面：コンバージョン後は「購入確認画面」などへ遷移する確率が高い
2. フォーム送信完了画面：次に取るべき行動がないためブラウザを閉じやすい
3. 特定ページへの誘導を目的とした記事：ページ外へ遷移させる（離脱させる）ことが目的

「特定ページへの誘導を目的とした記事」の離脱率が高い時は、離脱したユーザーの遷移先を確認しましょう。意図するページへの遷移が実現しているかどうかを調べることで、コンテンツを改善すべきかどうかの判断が可能です。

ページ種別ごとの目安の考え方や、離脱率が高くなる原因を掘り下げて把握したい場合は、離脱率の目安や離脱率が高い原因・下げるための改善方法を解説！が参考になります。

離脱率を改善すべきページの見分け方

👉 このパートをまとめると！
CV前・自然検索流入・滞在時間の短いページを優先して見ます。

先ほどの見出しでは、離脱率が必然的に高くなってしまうページがあることを確認しました。

離脱率が高い（あるいは低い）場合に「改善すべきページ」と判断するための基準はどこにあるのでしょうか。以下に主な判断基準をまとめました。

• コンバージョン前のページ
• 自然検索からの流入が多いページ
• 滞在時間の短いページ

離脱率を改善すべきページを見つける場合には、離脱率の想定を先に決めておく必要があります。

離脱率が「高くても良いページ」あるいは「高いと改善が必要なページ」といったように分類した上で、上述の判断基準を参考に改善ページを選定しましょう。

コンバージョン前のページ

「コンバージョン前のページの離脱率が高い」ということは、単純にコンバージョンの機会を逃してしまっていることを意味しています。

また、離脱率が低くてもコンバージョンが発生しているページはCVR（コンバージョンレート）を指標として、コンバージョンアップのための改善施策を打つとより効果的です。

自然検索からの流入が多いページ

自然検索からの流入が多いページは、Webサイトへの中長期的な集客ページとして認識する必要があります。

自然検索から流入するユーザーは、新規ユーザーである傾向が高くなるため、流入したページからサイト内の別記事に遷移してもらうことが重要です。

PV数が多いページの離脱率を改善する場合は、直帰率の値も確認し、コンテンツがユーザーニーズに沿ったものであるかを判断しましょう。

滞在時間の短いページ

ユーザーのページ滞在時間が短いページは、コンテンツの量にも比例しますが、ユーザーニーズを捉えられていないために離脱されているケースがほとんどです。

「特定ページへの遷移」を目的としている記事であれば、ページ滞在時間の短さは問題となりません。

しかし、ユーザーの「知りたい（Knowクエリ）」や「やり方が知りたい（Doクエリ）」といったニーズを満たす目的の記事である場合は、コンテンツの改善が必要と判断できます。

改善すべきページの洗い出しから施策の優先順位づけまでを自社だけで回すのは、担当者1人では負担が大きくなります。サイトの課題を継続的に可視化するSEO Dash! byGMOの資料では、点検すべき項目と改善の進め方を整理しています。

離脱率の改善方法

👉 このパートをまとめると！
EFO・コンテンツ・速度・内部リンクなど6つの施策で調整します。

ページの離脱率は以下の方法で改善することが可能です。

• EFO
• ページコンテンツの改善
• ページデザインの変更
• ページ表示速度の向上
• 内部リンクの構築
• 目的ページへの導線を設計する

離脱率の改善は、必ずしも「高い離脱率を下げること」ではありません。ページごとの「適切な離脱率」に調整することが重要となります。

EFO

EFOとは、入力フォームの最適化を意味します。ユーザーが資料請求や問い合わせを行う前に接する画面で、「フォームの入力項目数」や「ボタンのデザイン」などによって問い合わせ数が大きく変動します。

入力フォーム画面の離脱率が高い場合は、EFOを実施して離脱率の改善を図りましょう。

ページコンテンツの改善

ページのコンテンツがユーザーニーズと合っていない場合は、離脱率が高くなる傾向にあります。

離脱率は直帰率と違って、そのページのすべてのページビューを対象としています。

そのため、サイト内の別記事から遷移してきたユーザーが、コンテンツの内容に満足できずに離脱するケースも想定されます。

ページコンテンツを改善する際は、どのような状態のユーザーが離脱しているのかをあらかじめ把握した上で、リライト・リニューアルを行いましょう。

ページデザインの変更

Webサイトのページデザインが、ユーザーの通読を妨げている場合があります。「流入するユーザーにとって心地良いページデザインとはどのようなものであるか」について、競合サイトや著名サイトを参考に改善していくことが重要です。

ページ表示速度の向上

ページの表示速度が遅いことが原因で、ユーザーの離脱率を高めてしまっている可能性があります。Webサイトのページ速度はGoogleが公開しているツール「ページスピードインサイト」で確認が可能です。

表示速度の影響は数値でも示されています。Googleの調査では、表示速度が1秒から3秒に落ちるだけでユーザーが直帰する確率が32%上昇することがわかっています。これは直帰についての数値であり離脱率の上昇幅ではありませんが、流入直後に見切られるページが増えれば、結果としてサイト全体の回遊も落ちます。

出典: モバイルページ速度の新しい業界ベンチマーク（Think with Google・Google/SOASTA Research, 2017）

内部リンクの構築

内部リンクを構築することは、ページの離脱率を改善する上で有効な施策です。ページの見出しレベルで自社サイト内の別記事へのリンクを貼ることで、態度変容を起こすユーザーに効率的な価値提供が可能です。

こうした内部リンクの構築をWebサイト全体に張り巡らせることで、Webサイト全体の離脱率を下げることにもつながり、ユーザーの満足度や信頼を獲得することができます。

目的ページへの導線を設計する

ユーザーがページを離脱する理由の1つに、「サイト内の別記事に遷移するリンクが貼られていないから」というものがあります。

コンテンツを作成する際には、特定のコンテンツを読み終えたユーザーが次に取るであろう（あるいは取ってほしい）検索行動を想定して、サイト内の別記事や目的ページへのリンクを貼ることが重要です。

目的ページへの導線設計の方法には、「記事内にリンクを直接貼る」や、「ページデザインとしてCTAなどを設置する」などがあります。

離脱率が高くなる原因の分類と、原因別の下げ方については離脱率の目安や離脱率が高い原因・下げるための改善方法を解説！で詳しく解説しています。

離脱率に関するよくある質問

👉 このパートをまとめると！
読み方・目安・GA4対応など5つの疑問にまとめて回答します。

離脱率の読み方は？

「りだつりつ」と読みます。英語ではExit Rate、離脱数はExitsと表記され、GA4の英語版でも離脱数はExitsとして提供されています。

離脱率と直帰率はどちらを優先して確認すべきですか？

目的によって使い分けます。ページ単体が読み切られているか、次のページへ送り出せているかを評価したい場合は離脱率、流入直後に期待とのズレが起きていないかを見たい場合は直帰率が向いています。GA4では直帰率がエンゲージメント率の裏返しになったため、まずエンゲージメント率で流入の質を確認し、コンバージョン導線上のページだけ離脱率を自分で算出する進め方が現実的です。

離脱率の平均や目安はありますか？

すべてのサイトに当てはまる平均値はありません。フォーム送信完了画面のように離脱が正常なページと、コンバージョン直前のページとでは適正な水準がまったく異なります。判断は同一サイト内の過去データや同種ページとの比較で行います。

GA4に離脱率はありませんか？

標準の指標としては用意されていません。Google公式ヘルプに定義されているのは「閲覧開始数」と「離脱数」で、いずれもデータ探索ツールで使用できます。離脱率が必要な場合は、離脱数を表示回数で割って算出します。

離脱率は低いほど良いのですか？

低いほど良いとは限りません。購入完了画面や資料ダウンロード完了画面のように、目的を達成したうえで閲覧が終わるページでは、離脱率が高いのが正常な状態です。

まとめ

👉 このパートをまとめると！
定義を正しく押さえ、GA4では離脱率を自分で算出して判断します。

要点は次の5つです。

• 離脱率は、対象ページのすべてのページビューのうち、そのページがセッションの最後になった割合
• 各ページの離脱率を足しても100%にはならない。100%になるのは離脱数の合計をセッション数で割った場合
• 直帰率はセッション基準の指標で、GA4では「エンゲージメントが発生しなかったセッションの割合」に定義が変わった
• GA4に離脱率の標準指標はなく、探索ツールの離脱数と表示回数から自分で算出する
• 離脱率は低いほど良い指標ではなく、ページの役割ごとに適切な水準を決めて判断する

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