高い直帰率は常に悪いことですか?

平均直帰率は、多くの質問を受けるトピックです。 直帰率が高いのは悪いことですか？ 低すぎるということはありますか？ デジタル分析のほとんどの分野と同様に、解決策は複雑です。

直帰率が高いことは必ずしも悪いことではありません。 直帰率の割合は、Web サイトのカテゴリや種類によって異なります。 優れたビデオ コンテンツを含む Web サイトは、通常、視聴者を長時間サイトに留まらせ、電話番号などの簡単な詳細を取得したい人は、すぐにジャンプする傾向があります。

直帰率は何を測定しますか?

バウンスとは何かについて、全員が同じページにいることを確認することから始めましょう。 Web サイトでの 1 ページのセッションは、バウンスと呼ばれます。 これは、ユーザーがサイトの 1 ページにアクセスした後、Google アナリティクス サーバーが追跡する追加のリクエストを行わずにサイトを離れたことを示します。

Google アナリティクスは、すべての単一ページ セッションをすべてのサイト セッションで割って、ウェブサイトの平均直帰率を計算します。 これは、ユーザーが離脱する前に 1 ページだけ読んだセッションの割合です。 簡単に言えば、訪問者がサイトを離れる頻度を示します。

今このブログ記事を離れる場合、平均直帰率が高いということは、訪問者がサイトに関心を持っていないことを示しているため、負の値であると考えるでしょう。 ケースは現在クローズされています。

しかし、それはそれほど簡単ではありません。

直帰率が高いことが必ずしも悪いことではない場合

高い平均直帰率は、ユーザーの目標、コンテンツの種類、サイトへのアクセスに使用するデバイス、Google アナリティクスの設定など、さまざまな要因に応じて、有利にも不利にもなります。 Web サイトの平均直帰率を、これらの他の要因と切り離して見てはいけません。

その理由を理解するには、平均直帰率に影響を与える次の要素を検討してください。

一部のユーザーは、単一の目的を持っています。

ヘルスケア企業であるため、ユーザーはさまざまな理由でサイトにアクセスします。 新しいプロバイダーを探したり、出産センターを調べたりするとき、彼らは多くのページを探索している可能性があります.

一方、他の人は、医療記録リクエストフォーム、COVID-19 予防接種情報、またはナースラインの電話番号にすばやくアクセスするだけでよい場合があります。 このような状況ではバウンスが一般的ですが、それは必ずしも悪いことではありません。

平均直帰率を見るときは、この測定値が危険かどうかを判断する前に、直帰の原因となっている素材の種類を考慮することが重要です。

プロのヒント:通常、平均直帰率よりもページ滞在時間のほうが重要です。 たとえば、サービス ラインの Web サイトの直帰率が高いことを懸念している場合があります。 ただし、人々があなたのページに多くの時間を費やしていることに気付いた場合、彼らはあなたの資料を読んで、それ以上進むことなく必要な情報を見つけたために離れている可能性があります.

人気のあるページでは、高い直帰率が一般的です。

患者ポータル、オンライン請求書支払い、キャリア ポータルなどの重要なページがサードパーティ ベンダーによって管理されていて、メイン サイトとは異なるドメインを使用している場合、訪問者が直帰する可能性があります。 したがって、これらのサイトでの高い直帰率は、ユーザーがページのターゲットを絞った行動を促すフレーズ (CTA) に従ったことを示しているだけであり、これは良いことです。

平均直帰率には、サイトのすべてのページが考慮されていることに注意してください。 サイトの直帰率は、直帰率が高く、頻繁に使用されるページによって歪められます。

プロのヒント:全体的な直帰率を考える代わりに、特定のページの直帰率を調べてください。 高い直帰率が必要なページもあれば、そうでないページもあります。 状況によっては、直帰率が高い場合、ユーザー エクスペリエンスが悪いか、ユーザー エンゲージメントが不足していることを示している可能性があります。 サプライヤー ディレクトリのランディング ページは一例です。 高い直帰率は、顧客がサプライヤーを探す次のステップに進んでいないことを示している可能性があります。

モバイル デバイスを使用しているユーザーは、閲覧する可能性が低くなります。

Web ブラウジング パターンは、モバイル ユーザーとデスクトップ ユーザーの間で異なります。 デスクトップの訪問者は、クリックしてサイトを調査する傾向がありますが、モバイル ユーザーはより目標志向です。

プロのヒント:モバイル ユーザーとデスクトップ ユーザーの数、および平均直帰率を忘れずに考慮してください。 通常、平均直帰率が高いほど、モバイル ユーザーが多くなります。

Google アナリティクスのフィルターに注意を払うことが重要です。

平均直帰率は、Google アナリティクス アカウントで設定した基準の影響を受ける場合があります . たとえば、病院の公衆 Wi-Fi が、訪問者がインターネットを使用するときに Web サイトに自動的にリダイレクトする場合、調査結果は歪曲される可能性があります。

直帰率の上昇は、内部トラフィックを除外していないことや、Web サイトを従業員のデフォルトのブラウザー ホームページとして設定していることが原因である可能性もあります。

プロのヒント:データを改善する方法の詳細については、病院の Wi-Fi に関する以前のブログ記事を参照してください。

平均直帰率を完全に無視することを提案しているわけではありません。 ただし、サイトの成功または失敗の唯一の決定要因としてそれを当てにしないでください。 Google アナリティクス アカウントから学べることはたくさんありますが、1 つの指標だけを個別に検討する必要はありません。

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直帰率の高いページのパフォーマンスの測定

では、場合によっては高い直帰率が許容できることがわかったので、Web サイトが適切に機能していることをどのように確認できるでしょうか? ヒート マップの実装は素晴らしいアプローチです。 これにより、一定時間、ユーザーがページをどのように操作しているかを確認できます。 スクロールの深さやクリック位置などを確認できれば、ページで何が起こっているのかをよりよく把握できます。 ヒート マップは、ユーザーが CTA に応答している (求人に応募している) ためにページを離れていることを確認し、ユーザーが探しているコンテンツの種類を示します (患者ポータルに登録するためのボタンを選択するのではなく、ログインするためのボタンを選択します)。また、ユーザー エクスペリエンスの悪さ (怒りのクリック、電話番号が表示されるほどスクロールしない) に関するフィードバックを提供します。これらはすべて、ユーザーが直帰する理由の 1 つです。