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離脱率について

2007/12/10

ちょっと前に直帰率を主に取り上げていましたが、今度は離脱率について少し取り上げていきたいと思います。

離脱率とは?

以前にもエントリー(Web解析の指標が定義されました。)で紹介しているWeb Analytics Association(WAA)の定義では離脱率(Page Exit Ratio)は下記のようになっています。

Number of exits from a page divided by total number of page views of that page.
Web Analytics Definitions[PDF]

つまり、「あるページから離脱した数をそのページのページビューで割ったもの」と定義されています。

ちなみにコメント欄ではこのような記述がされています(超訳)。

離脱率は、サイトにおいての1ページだけを参照した訪問の指標の直帰率とは混同しないようにしてください。離脱率はその訪問の長さに関わらず適用されるものです。

いくつかのツールでは離脱率の分母をページビュー数の変わりに訪問回数を利用している場合があります。しかしながら、訪問者は1回の訪問において同じページを数回見る可能性があるため、ページビューの方がより良い分母と考えられます。

直帰率が含まれる離脱率

上記のコメント欄では離脱率と直帰率を混同しないようにとだけ書かれていますが、WAAが定義する離脱率の定義を考えた場合、その「離脱」には「直帰」をした人も含まれることになります。

これは何を言っているかというと、リスティングなどのランディングとなっていてサイト内部からのリンクが無いようなページで、直帰率が高い場合は離脱率も高くなります。また、外部からの流入が低いページで、単純に離脱が多いページであっても離脱率が高くなります。

つまり、2つのページのようにその理由に大きな違いがあっても、離脱率だけを見てもその原因をつかむことが難しいものとなっています。

PVと訪問回数

上記のWAAのコメントでは分母になるのがPVであるか訪問回数であるかについても触れています。実際にこれは、ツールによっても違うようです。

じゃあ、何が違うのか?というと、これはPVで割った場合の方が訪問回数で割った場合よりも「1回の訪問で何度も参照するページの場合は、離脱率が低くなる」という部分になります。

カテゴリのインデックスのようなハブ的存在になっているページの場合、訪問者はそのページを起点としてページに行っては戻り、行っては戻りを繰り返し、最終的に興味を全部つぶせると離脱をするという場合があります。

この場合、このページから離脱をしているものの、「ハブ」としての機能は十分に果たし、別のページへ遷移もきちんと導いています。これをどう評価するかなんですよね。

これについては個人的にはPVで割る方法で良いと思ってます。

悪い部分の見極め方

さて、では離脱率をサイトの改善に利用するためにはどうすれば良いでしょうか?

1つの方法としては離脱率の高いところから改善を行っていくということです。ただ、これはでは最初に書いたように、直帰数が高いのか、内部からのフローの中で離脱が高いのかが不明確になってしまいます。

ということで色々考えたのですが、下記のような方法も1つの計算としては良いかと思っています。

離脱改善指標 = (離脱数-直帰数)2 ÷ PV数

二乗をしているのは、離脱数が大きいページを強調するために行っています。直帰数を引いているのは、前述の通り内部フローからの離脱率を見つけるためです。

こうすることでページの改善を行う場合に、対策として何を行えば良いかが明確になります。

ちなみに内部フローの離脱の改善は、1つ前のページとの関連を見ながら、そのフローの流れを見ながら検討をしていくことになります。

まとめ

今回は離脱率については触れてみました。離脱率ってそれ自体を計算することが簡単なんですが、じゃあ、なんなの?というところを考えていると意外と利用できないでいる方が多いのではないでしょうか?

今回ご紹介した式も自分が使っている指標の1つなので、是非利用をしていただければ良いかなぁと思っています。もし、もっと良い方法がある!という方がいらっしゃればご連絡ください。





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