GA4での直帰率の確認方法を解説
「GA4で直帰率が高いけど、どうすればいいのかわからない…」とお悩みではありませんか？ 本記事では、GA4における直帰率の確認方法から、具体的な改善策まで解説します。直帰率の定義や計算方法、UAとの違いなどについても詳しく解説します。
GA4の標準レポートやデータ探索を活用した直帰率の確認方法、さらにはタイトルや導入文の見直し、ユーザーニーズに合わせたコンテンツ改善、導線設計の見直し、ページ表示速度の改善など、具体的な対策をステップバイステップで紹介します。本記事を読めば、GA4の直帰率を改善し、ウェブサイトの成果向上に繋げることが可能になります。
GA4で直帰率を確認する方法と改善策
Googleアナリティクス4（GA4）のリリース当初、Universal Analytics（UA）では確認できた直帰率が、GA4では確認しにくくなっていたため、多くのユーザーが戸惑っていました。しかし、2022年6月のアップデートにより、2024年1月現在、GA4でも直帰率を確認できるようになっています。
この変化の背景には、UAとGA4の計測対象の違いがあります。UAはWebサイトの計測に特化していたのに対し、GA4はWebサイトだけでなくアプリの分析も可能になり、より広範なデータ収集が行えるようになりました。従来の直帰率は、Webサイトのページ閲覧のみを対象としていた指標だったため、GA4リリース当初は含まれていませんでした。
GA4での直帰率の復活は、多くのユーザーにとって喜ばしいニュースですが、重要なのは、直帰率の定義や計算方法がUA時代とは大きく異なる点です。GA4では、ユーザー行動に基づいたより洗練された分析が可能になっています。そのため、UAの操作方法やデータ分析に慣れていた人も、GA4で表示される直帰率を新しい指標として理解する必要があります。
GA4における直帰率の定義
Google Analytics 4（GA4）における直帰率は、ユーザーがサイトまたはアプリにアクセスした後、ほとんど何もしないで離脱した場合に発生するセッションの割合です。具体的には、ユーザーがサイトにアクセスしてから10秒以内に離脱し、他のページに移動したり、イベントをトリガーしたりするなどの活動を行わなかった場合、そのセッションは直帰セッションとしてカウントされます。逆に、10秒以上のセッション、コンバージョンイベントが発生したセッション、2つ以上のページまたは画面を閲覧したセッションなどは、エンゲージメントセッションとみなされます。これらのいずれかの条件を満たしていないセッションは、GA4では直帰セッションとして分類されます。つまり、GA4の直帰率は、エンゲージメント率の反対の概念として理解することができ、エンゲージメント率が高いほど、直帰率は低くなります。
UAとの定義の違い
Google Analytics 4（GA4）における直帰率は、ユーザーがウェブサイトやアプリにアクセスした際に、10秒未満でセッションを終了した場合に発生します。この場合、ユーザーは他のページへの移動やイベントトリガーといった行動を起こすことなくサイトを離脱するため、エンゲージメントが発生しなかったとみなされます。
GA4の直帰率では、セッション時間という要素が重視されています。10秒以上の滞在時間を記録したセッションは、エンゲージメントがあったとみなされ、直帰率の計算から除外されます。これは、従来のUniversal Analytics（UA）の直帰率が単一のページセッションに焦点を当てていたのとは対照的です。GA4の直帰率は、ユーザーの行動をより広範に捉え、ウェブサイトやアプリの使用状況を深く理解する上で重要な指標となります。
離脱率との違い
ウェブサイトにおける離脱率とは、特定のページがユーザーのセッションの最終ページとなった割合を示す指標です。つまり、ユーザーがそのページにアクセスした後、ウェブサイトから離脱した場合、そのページの離脱率が上昇します。例えば、ユーザーがページAからウェブサイトにアクセスし、ページB、ページCと遷移した後、ウェブサイトを離脱した場合、ページCの離脱率が高まります。離脱率は、ウェブサイト内のユーザー行動を分析し、ユーザーがどのようにウェブサイトを移動しているのかを理解する上で役立ちます。一方、直帰率は特定のランディングページの有効性を測定する指標として活用されます。
GA4で直帰率を確認する方法
Google Analytics 4（GA4）における直帰率は、標準レポートの「行動」 > 「サイト」 > 「ページ」から確認できます。さらに、データ探索機能を利用することで、より詳細な分析を行うことも可能です。具体的には、「page_view」と「session_start」という2つのイベントを設定し、「セッションが1つのページのみで構成される」という条件でフィルターをかけることで、直帰率を把握できます。
標準レポートでの確認方法
標準レポートは、管理画面上で「レポート」と表示される、一般的なレポート画面です。
直帰率が高い場合、ウェブサイトに何らかの問題点がある可能性を示唆しています。
直帰率が高い状況は、ユーザーがウェブサイトにアクセスした後、すぐに離脱してしまうことを意味します。この現象は、ウェブサイトに問題があるために発生する可能性があり、ユーザーエクスペリエンスの悪化につながります。
直帰率の高さは、下記のような要因が考えられます。
・ウェブサイトのコンテンツがユーザーのニーズを満たしていない。
・ウェブサイトのデザインが使いにくい。
・ウェブサイトの読み込み速度が遅い。
・ウェブサイトの広告が邪魔になっている。
・ウェブサイトのセキュリティが不安なため、ユーザーが信頼していない。
直帰率を改善するためには、これらの問題点を解決することが重要です。
・ウェブサイトのコンテンツを改善する。
・ユーザーが求めている情報を提供する。
・コンテンツをわかりやすく、読みやすく記述する。
・コンテンツの質を高める。
・ウェブサイトのデザインを見直す。
・ユーザーが簡単に目的のページにアクセスできるようにする。
・ナビゲーションをわかりやすくする。
・ウェブサイトのデザインを改善する。
・ウェブサイトの読み込み速度を改善する。
・画像のサイズを小さくする。
・キャッシュを使用する。
・サーバーの性能を向上させる。
・広告を改善する。
・広告をユーザーにとって邪魔にならない場所に配置する。
・広告の数を減らす。
・広告のデザインを改善する。
・ウェブサイトのセキュリティを強化する。
・SSL証明書を導入する。
・セキュリティ対策ソフトを導入する。
・定期的にセキュリティチェックを行う。
これらの対策を講じることで、ユーザーエクスペリエンスを向上させ、直帰率を下げることが期待できます。
データ探索での確認方法
「データ探索」ツールは、従来のレポート機能を拡張した高度な分析機能を提供し、ユーザー行動に関する深い洞察を明らかにします。このツールは、フィルターやセグメントを用いて関連性の高いデータを絞り込み、さらにセグメントやオーディエンスを作成して分析を行うことができます。分析結果は、他のユーザーと共有したり、外部ファイルにエクスポートしたりすることも可能です。
「データ探索」ツールは、「キャンバス」、「変数」、「タブの設定」という3つの主要なセクションで構成されています。「キャンバス」セクションでは、選択した分析手法に基づいてデータが視覚的に表示されます。複数のタブを利用することで、異なる分析手法を適用し、データの多角的な分析が可能です。利用可能な分析手法には、自由形式のデータ探索、コホートデータ探索、目標到達プロセスデータ探索、セグメントの重複、ユーザーデータ探索、経路データ探索、ユーザーのライフタイムなどがあります。
「変数」セクションでは、データ探索に使用するディメンション、指標、セグメントにアクセスできます。さらに、データ探索の期間を変更することも可能です。「タブの設定」セクションでは、現在選択されているタブの設定を行います。データ探索手法の選択、変数パネルからの項目追加、各手法に対するオプション設定などが可能です。
GA4で直帰率を改善する
GA4で直帰率を確認し、その原因を理解することで、ウェブサイトの改善に役立ちます。エンゲージメント率や離脱率などの指標と合わせて分析することで、ユーザーの行動パターンを把握し、より効果的な施策を展開できます。直帰率が高い場合は、タイトルやコンテンツの見直し、導線設計の改善、ページ表示速度の向上など、様々な対策を検討しましょう。