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【業界別】サイト改善の指標になる直帰率の平均を解説

Webサイトの訪問客の満足度を測る指標として「直帰率の平均」があります。簡単に言うと、直帰率はサイト訪問者が何もせずにサイトを離れた割合のことをいい、業種やサイト種別ごとに平均を出したものが「直帰率の平均」です。

会社や個人のWebサイトを運営する人は、Webサイトの直帰率が平均からどの位離れているかを見てサイトの改善を検討することができます。

この記事では直帰率の定義や業種別の平均値、測定方法などを解説します。

目次
  1. 直帰率とは?
  2. 直帰率の平均値
  3. 直帰率の解析方法
  4. 直帰率の平均を使ってWebサイトの訪問者の満足度を改善しよう

直帰率とは?

Webサイトは訪問客とのやりとりをセッションという単位で管理しています。訪問者がサイトにアクセスしてから離れるまでが1セッションです。

そしてセッションが始まってから訪問者が何もせず(ページの移動やアイコンの押下など)サイトを離れた割合を直帰率といいます。

混同しやすい言葉に離脱率がありますが、こちらはページごとのアクセスで、そのページで訪問者がサイトを離れた割合をいいます。直帰率はサイトに来て何もせずに帰った人の割合、離脱率はそのページが訪問者が最後に見たページである割合を指すと考えればよいでしょう。

直帰率が高いということは、訪問客がサイトを訪れてから何もせずに帰ったことを指すので、Webサイトで営業を行なっているサイトにとっては大きな問題といえます。もちろん、直帰率が高くなるコンテンツもあります。

通販サイトなら価格表などです。値段の確認にきた訪問者は価格をみれば満足できるので、直帰してもサイトに魅力がないとはいえません。逆にランディングページ(通常の訪問者が最初に訪れるページ)の直帰率が高いのは問題です。これは訪問客をサイトに引き止めることができていないからです。

このように直帰率の高さはそのページの内容と合わせて考える必要がありますが、訪問者が何もせずに離れるのは多くのページで望ましくないことなので、改善する必要性が高いといえるでしょう。

直帰率の平均値

直帰率の高さを考えるときに、そもそもWebサイト全般の直帰率の高さはどのくらいなのかを知っておく必要があります。これらは色々なサイトで調査されています。

例えば業界ごとの直帰率はアメリカのBRAFTON社が2017年に発表したレポートで、

金融サービス 病院
・ヘルスケア
医療
機器・医薬品
不動産
53% 54.96% 55.33% 57.47%



コンピュータ
ソフトウェア
ヘルス・
フィットネス
IT・
関連サービス
経営コンサル
ティング
60.76% 63% 64.21% 67.49%


(https://www.brafton.com/blog/strategy/brafton-2017-content-marketing-benchmark-report/のBOUNCE RATE OF INDUSTRYより引用)



次にWebサイトの種別による平均値ですが、

EC・リテール B2B リード
ジェネレーション
ランディングページ
20~45% 25~55% 30~55% 60~90%



辞書サイト・ブログ・
ポータルサイト
65~90%



(https://conversionxl.com/guides/bounce-rate/benchmarks/のBENCHMARK BOUNCE RATE BY WEBSITE TYPEより引用)

直帰率の解析方法

直帰率はGoogleにアカウント登録すると無料で使えるGoogleアナリティクスというツールで調べることができます。

直帰率を調べるにはGoogleアナリティクスのレポート画面を開いて、「行動」→「サイトコンテンツ」→「すべてのページ」と辿ると全てのページについてのアクセス分析結果が一覧となって表示されます。

ページごとのデータの右の方に直帰率が表示されているので探してください。業界ごとの平均値では大きな差異が見られないことが多いので、Webサイトの種別ごとの平均値と比べるのがよいでしょう。

前述したようにランディングページの直帰率が高い場合は要注意です。最初に訪問した時点でユーザーを惹きつけられていないことを示しているので、同業他社のWebサイトと比較して劣っている部分がないかを分析しましょう。

直帰率の平均を使ってWebサイトの訪問者の満足度を改善しよう

直帰率の平均はWebサイトが訪問客を惹きつけているかどうかを知るための重要な指標です。

同種のWebサイトの平均値と比べて高い場合は改善の必要があります。ただし、ページの内容によって高くても問題ない場合もあるので、個々のページがどのような役割を持っているかを理解する必要があります。

解析にはGoogleアナリティクスを使うのがお勧めです。改善後もデータ収集と分析により直帰率を下げる努力を続けましょう。