離脱率とは？計算式・直帰率との違いとGA4での出し方、平均値の見方

離脱率とは、あるページが表示された回数のうち、そのページを最後にセッションが終わった割合です。計算式は「離脱数÷表示回数」で、100回表示されて30回がそのページで終わっていれば離脱率は30%になります。ただしGA4には「離脱率」という指標がそのままの名前では用意されておらず、データ探索で離脱数と表示回数を並べて自分で割る必要があります。この記事では、計算式と例題、直帰率との違い、GA4での出し方を押さえたうえで、「平均値と比べて高いか」ではなく「そのページで終わってよいか」で判断する方法を解説します。

まとめ：離脱率の定義と判断の要点

• 離脱率は「ページの表示回数」が分母のページ単位の指標です。直帰率は「セッション」が分母で、計算に入るセッションの範囲が違います。
• GA4ではデータ探索の自由形式で「離脱数」と「表示回数」を出し、離脱数÷表示回数で計算します。標準レポートの初期表示には離脱数がありません。
• 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。1ページだけ見て帰っても、既定の10秒以上の滞在が計測されていれば直帰になりません（秒数は変更可能）。
• 業界平均の離脱率は一次データがほぼありません。GA4のベンチマーク機能も、比較できるのは直帰率やエンゲージメント率で、離脱率は対象外です。
• 購入完了ページや答えが1ページで完結する記事は、目的を達成していれば離脱率が高くても問題ありません。手を打つのは、カート・フォーム・商品詳細など「次へ進んでほしいページ」の離脱率です。

離脱率の定義と計算式｜離脱数÷表示回数の例題

Googleアナリティクスのヘルプ「離脱率と直帰率の違い」は、離脱率を「個々のページのすべてのページビューで、そのページがセッションの最後のページになった割合」と定義しています。分母はページの表示回数、分子はそのページでセッションが終わった回数（離脱数）です。

離脱率（%）＝ 離脱数 ÷ 表示回数 × 100

5日間のアクセス例で計算する離脱率と直帰率

UAの公式ヘルプの例題を使います。追加のインタラクションヒットがなく、1日1セッションだけのサイトにページA・B・Cがあるとします。

• 月曜日：B → A → C → 離脱
• 火曜日：B → 離脱
• 水曜日：A → C → B → 離脱
• 木曜日：C → 離脱
• 金曜日：B → C → A → 離脱

ページBの離脱率50%のうち、火曜日の1回は「Bだけ見て帰った」直帰です。水曜日の1回はAとCを回ったあとBで終わった離脱で、直帰には数えません。直帰率はそのページから始まったセッションだけが対象なので、ページAは3回表示されていても直帰率の計算には水曜日の1回しか入りません。この表の直帰率はユニバーサルアナリティクス（UA）の定義で計算したもので、GA4では後述のとおり定義が変わります。

「離脱」が確定するタイミングとセッションの30分ルール

離脱はブラウザを閉じた瞬間に記録されるわけではありません。GA4のセッションは、操作のない状態が一定時間続くと終了し、既定のタイムアウトは30分です（Googleタグの設定で変更可能）。タイムアウト前に戻ってきて別のページを開けば同じセッションが続き、離脱として数えるページもそのページに移ります。

GA4の離脱数は「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」です。ページを開いてスクロールしたあとに閉じた場合も、そのページで最後のイベントが起きていれば離脱として数えます。なお、GA4の拡張計測機能にある「離脱クリック」は、自サイトのドメイン外へのリンクがクリックされたことを示すイベントで、離脱数とは別物です。名前が似ているので、レポートを読むときに取り違えないようにしてください。

離脱率と直帰率の違い｜分母と、GA4で変わった直帰の定義

「直帰率と離脱率はどっちを見ればよいか」という疑問は、2つの指標の分母を比べると答えが出ます。離脱率はページの表示回数に対する割合なので、サイト内を回遊したあとに最後に見たページの評価に使えます。直帰率はセッションに対する割合で、入口になったページがユーザーを引き留められたかを見る指標です。

入口ページの改善なら直帰率、回遊の途中や終点の改善なら離脱率を見ます。入口でもあり終点でもある記事ページのように両方が関わるページでは、直帰率は入口でのエンゲージメント、離脱率は終点になった割合として、それぞれを同条件の過去データと比較します。

GA4の直帰率は「エンゲージメントのなかったセッション」

GA4ではエンゲージメントのあったセッションを、10秒以上継続した（秒数は既定値で、Googleタグの設定で変更可能）、キーイベントが発生した、ページビューが2回以上発生した、のいずれかを満たすセッションと定義しています。直帰率はその逆で、エンゲージメントが発生しなかったセッションの割合です。

この定義の変更で、UAとGA4の直帰率は比較できなくなりました。1ページだけ読んで2分後に帰ったユーザーは、ほかのイベントを送っていなければUAでは直帰ですが、GA4ではエンゲージメント時間が計測されていれば直帰になりません。一方で離脱率の考え方（最後のページになった割合）はUAとGA4で変わっていないため、過去のUAの数値と傾向を比べるなら直帰率より離脱率の方が素直です。ただし、セッションの区切り方などの計測方式の違いがあるので、数値を厳密に突き合わせることはできません。

GA4の離脱率算出手順｜自由形式での集計と計算

GA4のヘルプ「閲覧開始数と離脱数」は、閲覧開始数と離脱数をデータ探索ツールで使用できる指標として案内しており、確認の手順も自由形式のデータ探索を作る方法で示しています。ページ別の離脱率は次の順で出します。

1. 左メニューの［探索］から［自由形式］を選びます。
2. ディメンションに「ページパスとスクリーン クラス」（またはページタイトル）を追加し、行に置きます。
3. 指標に「離脱数」と「表示回数」を追加し、値に置きます。
4. 右上の［データをエクスポート］からCSVまたはGoogle スプレッドシートに書き出し、離脱数÷表示回数×100で離脱率（%）を計算します。

表示回数が少ないページは、1回の離脱で率が大きく振れます。月間の表示回数が数十回しかないページは、率で順位付けせず、離脱数の実数と合わせて見るようにします。GA4のデータ探索ツール全体の使い分けと上限値はGA4のデータ探索ツール｜7手法の使い分けと公式の上限値で整理しています。

Looker StudioやAPIで離脱率を出せない理由

Looker StudioのGA4コネクタは、GA4のData APIで取得できる項目を表示する仕組みです。Data APIの指標一覧には離脱数（exits）が無いため、Looker StudioのGA4コネクタでは離脱率のグラフを作れません。定期レポートで離脱率を追いたい場合は、BigQueryエクスポートのイベントデータからセッションごとの最後のページを求める方法になります。具体的な代替手段はLooker Studioでコンバージョン率と離脱率を計測する方法｜GA4コネクタの制約と代替で解説しています。

離脱率の平均・目安が当てにならない理由とECのカゴ落ち率

「離脱率の平均は何%か」「何%なら高いのか」はよく検索されますが、業界別の平均離脱率として出回っている数値の多くは、調査母数や集計方法が示されていません。分母がページの表示回数である以上、サイト全体の離脱率は「1セッションあたり何ページ見られたか」で決まります。1セッションで平均4ページ見られるサイトなら、4回の表示のうち1回が必ず離脱になるので、サイト全体の離脱率はおおむね25%に収まります。サイト全体の平均は回遊の深さの裏返しにすぎず、ページの良し悪しは語れません。

GA4ベンチマークの対象指標と離脱率の比較制限

GA4には、同業他社グループと自社の指標を比べるベンチマーク機能があります。同業他社グループの中央値と、25〜75パーセンタイルの範囲が概要カードに表示され、データは24時間ごとに更新されます。利用には、アカウント設定で「モデリングのためのデータ提供とビジネス分析情報」を有効にしておく必要があります。

ヘルプに載っているベンチマーク対象の指標は、直帰率、エンゲージメント率、セッションあたりの平均エンゲージメント時間、セッション キーイベント率などで、離脱数・離脱率は含まれていません。業界と比べて自社の位置を知りたいなら、比較の土台がある直帰率やエンゲージメント率をベンチマークで見て、離脱率は自社のページ同士・期間同士の比較に使う、という役割分担にするのが現実的です。

ECサイトで比べるべき数字はカート放棄率

ECサイトで「離脱率の平均」を探している場合、本当に知りたいのはカートに商品を入れたのに購入まで進まない割合（カート放棄率、カゴ落ち率）であることが多いはずです。こちらには公開された集計値があります。米Baymard Instituteは既存の50件の調査を集計し（Cart Abandonment Rate Statistics）、オンラインショップのカート放棄率の平均を70.22%としています（2025年9月22日更新）。

Baymardの別の定量調査では、米国のオンライン買い物客の42%が「見ていただけ・まだ買う気がなかった」ことを放棄の理由に挙げています。これを除いた理由の上位は、送料・税・手数料などの追加費用が高い（40%）、配送が遅い（20%）、カード情報を預けるほど信用できない（19%）、アカウント作成を求められた（18%）、購入手続きが長い・複雑（17%）でした。この42%は「下見で放棄した経験がある人」の割合で、放棄されたカートの42%が下見だったという意味ではありません。それでも、放棄の一部は買う気の無い閲覧から生じるため、放棄率をゼロに近づけることは目標になりません。改善で狙えるのは、追加費用の提示タイミングや会員登録の強制のように、サイト側で直せる理由の部分です。

離脱率が高くても問題ないページ・放置できないページの判定表

離脱率を見るときに最初に決めるのは「このページでセッションが終わってよいか」です。ページの役割ごとに、離脱率が高いときの意味と、一緒に見る指標を整理すると次のようになります。

判定に迷うのは記事ページです。GA4では、拡張計測機能のスクロール計測が有効な場合、ページの縦方向の90%の位置が初めて表示されたときにscrollイベントが記録されます。離脱率が高くても、スクロールイベントが表示回数の多くを占め、エンゲージメント時間も記事の分量に見合っていれば、読み終えた可能性を示す材料になります。ただし、スクロール量とエンゲージメント時間だけでは、内容への満足までは断定できません。逆に、ファーストビューだけで閉じられているなら、見出しやタイトルが約束した内容と冒頭が食い違っている可能性を疑います。

離脱率だけを下げる施策を採用しない判断

離脱率は分母と分子のどちらを動かしても下がるため、数字だけを追うと読者に不利な施策が紛れ込みます。代表的なのは2つです。

1つ目は、1本の記事を複数ページに分割する方法です。総表示回数が増えるとサイト全体の離脱率は下がり得ますが、分割後の各ページの離脱率が一律に下がるとは限りません。読者にはページを切り替える手間も生じます。キーイベントや問い合わせ数が増えていなければ、改善ではありません。

2つ目は、ブラウザの戻るボタンで前のページへ戻れないようにする仕掛けです。Googleはこれを「戻るボタンの乗っ取り」としてスパムポリシーの違反に加えており、2026年6月15日から適用しています。広告タグやウィジェットが原因で意図せず違反している場合もあるため、詳しくは戻るボタンの乗っ取りとは？Googleが2026年6月スパム認定した違反と対応チェックで確認してください。離脱率の目標は、キーイベントの増加とセットで立てます。

離脱率が上がる原因の切り分け｜表示速度・検索意図・フォーム

原因の調べ方は、ページの役割によって優先順位が変わります。次の順で当たると、手戻りが少なく済みます。

途中離脱の原因になる表示速度とCore Web Vitalsの基準値

スマートフォンで読み込みが遅いページは、内容を見る前に閉じられます。速度の基準にはGoogleのCore Web Vitalsを使い、LCP（最大のコンテンツの表示）2.5秒以下、INP（操作への応答）200ミリ秒以下、CLS（レイアウトのずれ）0.1以下を「良好」の目安にします。判定は実ユーザーデータの75パーセンタイル値で、モバイルとパソコンを分けて行います。Google/SOASTAの2017年の調査（Milliseconds Make Millionsに収録）では、ページの読み込み時間が1秒から3秒になると直帰の確率が32%、1秒から5秒では90%上がると報告されています。まずSearch Consoleのウェブに関する主な指標レポートで、「改善が必要」「不良」と判定されたURLのグループを洗い出します。3指標の改善方法はコアウェブバイタルとは？3指標（LCP・INP・CLS）の基準と改善方法【2026年版】にまとめています。

ファーストビューと検索意図のずれ

検索から来たユーザーは、タイトルやスニペットで約束された答えを冒頭で探します。ファーストビューに答えが無く、会社の紹介や前置きが続くと、スクロールせずに戻られます。Search Consoleでそのページに表示されている検索クエリを確認し、上位のクエリへの答えを冒頭に置けているかを点検します。ページ上部の構成要素の考え方はヒーローエリア（ヒーローセクション）とは？役割・ファーストビューとの違い・デザインと実装が参考になります。

入力フォームとカートでの途中離脱

フォームとカートは、離脱がそのまま売上や問い合わせの損失になる場所です。前述のBaymardの理由調査で上位に挙がった追加費用の後出しや、アカウント作成の強制は、項目の削除や提示順の変更で直せます。入力項目ごとのエラーと離脱の計測方法はEFOとは？入力フォームの離脱を止める改善施策と実装・計測の判断基準で解説しています。

離脱を減らす改善の進め方｜GA4・ヒートマップ・A/Bテスト

改善は「どこで抜けているか」をGA4で特定し、「なぜ抜けるか」をヒートマップや録画で確かめ、変更の効果をA/Bテストで判定する流れで進めます。

どこで抜けているかは、GA4のファネルデータ探索で確認します。カート→配送先入力→支払い→完了のように最大10ステップを定義し、ステップごとに何人が次へ進んだかを見られます。ファネルはユーザー数で数えるため、ページの表示回数で割る離脱率とは値が一致しません。手続きの途中離脱を見るならファネル、個別ページの終わり方を見るなら離脱率、と使い分けます。

なぜ抜けるかは、Microsoft Clarityのような行動可視化ツールで見ます。Clarityは無料で、トラフィック量による上限もありません（Clarity FAQ）。同じ場所を短時間に連打するレイジクリック、クリックしても反応が返らないデッドクリック、リンク先へ移動してすぐ元のページに戻るクイックバックを自動で検出するので、離脱率の高いページで該当するセッションの録画を見ると、押せそうで押せない要素や、期待外れのリンクが見つかります。

効果の判定はA/Bテストで行います。以前よく使われていたGoogle オプティマイズは2023年9月30日で提供を終了しているため、現在は他社のテストツールを使います。必要なサンプル数と期間の決め方はABテストとは？必要サンプル数の計算コードと検証期間・判定を誤らせる条件を参照してください。見つけた課題を優先順位付きの計画に落とす手順はアクセス解析から改善プランを作る手順｜課題の特定・優先順位・効果検証までで解説しています。

よくある質問

直帰率と離脱率はどっちを見ればよいですか？

ページの役割で選びます。広告や検索の入口になるランディングページは、最初の1ページで引き留められたかを見る直帰率（GA4ではエンゲージメント率の裏返し）を見ます。カートやフォーム、比較ページのように回遊の途中にあるページは、そのページでセッションが終わった割合を示す離脱率を見ます。入口でもあり終点でもある記事ページは両方を並べ、直帰率が高い場合は冒頭と流入意図の一致を確認し、離脱率が高い場合はページの目的達成状況を確認します。次の行動を期待するページで未達成が多ければ、導線を点検します。

離脱率の平均や目安は何%ですか？

出典の確かな業界平均はほとんどありません。サイト全体の離脱率は、1セッションあたりの平均ページ数の逆数に近い値になるため、回遊の深さで決まります。GA4のベンチマーク機能でも、同業他社と比べられるのは直帰率やエンゲージメント率で、離脱率は対象外です。目安は他社ではなく、同じサイト内の同じ役割のページ同士や、改善前後の期間で比べて決めます。

GA4で離脱率が見つからないのはなぜですか？

GA4には「離脱率」という名前の指標が無く、離脱数も標準レポートの初期表示には含まれていないためです。データ探索の自由形式で、ディメンションに「ページパスとスクリーン クラス」、指標に「離脱数」と「表示回数」を置き、書き出したデータで離脱数÷表示回数を計算します。Looker StudioのGA4コネクタは離脱数を取得できないので、定期レポートにするならBigQueryエクスポートを使います。

ECサイトの離脱率はどのくらいが普通ですか？

ECで比べるべき数字は、カートに入れた人のうち購入しなかった割合（カート放棄率）です。Baymard Instituteが50件の調査から算出した平均は70.22%です。別の理由調査では、米国のオンライン買い物客の42%が、下見・購入準備前を理由にカートを放棄した経験があると回答しています。追加費用の後出し、アカウント作成の強制、手続きの長さなど、サイト側で直せる理由から手を付けます。

離脱率を下げるとSEOの順位は上がりますか？

Googleが公開しているランキングシステムの一覧に、離脱率やGA4の指標を順位に使うという記載はありません。離脱率を下げること自体を目的にせず、検索意図への答えを冒頭に置く、表示速度を上げる、といった読者のための改善を行い、その結果としてキーイベントや問い合わせが増えたかで評価してください。

関連記事

• アクセス解析のやり方｜GA4で見るべき指標と改善につなげる手順を解説
• Looker Studioでコンバージョン率と離脱率を計測する方法｜GA4コネクタの制約と代替
• EFOとは？入力フォームの離脱を止める改善施策と実装・計測の判断基準
• CVR（コンバージョン率）とは？計算式・業界別平均・改善の優先順位
• アクセス解析から改善プランを作る手順｜課題の特定・優先順位・効果検証まで