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用語集:直帰率

9月 10, 2020
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直帰率は、ウェブサイトにアクセスしたが、さらに閲覧する代わりにウェブサイトを終了したユーザーの割合です。

この指標は、サイトの第一印象についてのアイデアを提供するため、特定のWebサイトにとって重要な場合があります。ランディングページがそこに着陸した訪問者の期待を満たしているかどうかを示します。直帰率が高い場合は、ランディングページまたはトラフィックソースのいずれかに問題がある可能性があります。

直帰率は次の式で計算できます:

具体例

  1. あなたが犬の飼い主のためのウェブサイトを持っているとしましょう。あなたは環境にやさしいドッグフードを販売しており、特定のプロモーションのオファーを含む特定のランディングページを作成しました。
  2. アフィリエイトパートナーにプロモーションを連絡すると、翌日に1000個の新しいものが表示されます。訪問数ですが、直帰率は99%です。 (つまり、100人の訪問者のうち99人が、それ以上閲覧せずにWebサイトを離れました。)
  3. あなたは本当に落ち込んでいます。その後、1000人の訪問者が猫のフォーラムから来ていたことが判明しました。あなたはパートナーの1人によって誤ってリンクされていました。

明らかに、そのフォーラムの人々が期待していたため、直帰率は高くなっています猫関連のものですが、あなたのウェブページに来ると、代わりに犬関連のものを手に入れました。トラフィックのソースが間違っていました。

  1. 時間の経過とともに、別のアフィリエイトパートナーが宣伝を開始しますあなたのウェブサイト。今回は正しく:犬の飼い主のために。広告には「環境にやさしいドッグフード!犬好きのための特別割引!今週のみ」と書かれています。
  2. 翌日、直帰率70%の新規訪問者がさらに1000人表示されます(つまり、10人の訪問者のうち7人が直帰します)。
  3. 直帰率70%は、まだ高くなる…調査を開始すると、20%の割引しか与えていないことがわかりました。同時に、競合他社の1つが同じ製品に対して40%を与えました。

これではこの場合、潜在的な顧客がランディングページであなたのオファーを十分に見つけていないため、直帰率が高くなります。より一般的には、今回はランディングページに問題がありました。

これを要約すると:

直帰率が高いということは、調査する価値のある問題があることを意味します。調査方法は?ユーザーテスト、ヒートマッピング、その他データ分析、常識、その他多くの方法。

しかし、それは次の大きな問題につながります。

直帰率の良し悪しは何ですか?

この質問に答えるには、直帰率に関する2つの一般的な誤解を解明する必要があります。

Mi sconception#1-直帰率はページで費やされた時間として定義されます

直帰率の定義は、入り口のページで費やされた時間と何らかの形で相関していると多くの人が考えています。それは真実ではない。訪問者がエントランスページに3秒または3時間費やしたかどうかは関係ありません。別のページにアクセスしない場合は、バウンスとしてカウントされます。もしそうなら、それは跳ね返りではありません!

誤解#2 –直帰率の良し悪しがある

最適な直帰率はさまざまな要因によって異なります。

たとえば、あなたはブログを持っています、おそらくあなたの訪問者は一度に一つの記事を読むようになるでしょう。上記を理解すると、目標(ブログ投稿を読む)が達成されたとしても、多くのバウンスが発生することがわかります。したがって、ブログでは、直帰率が80%であっても、許容可能な直帰率と見なすことができます。

一方、eコマースショップがあり、ユーザーに商品を閲覧してもらいたい場合は、それらをクリックして、製品リストをクリックします。したがって、eコマースショップの場合、直帰率80%は許容できない直帰率と見なすことができます。

これらは2つの小さな例にすぎませんが、最適な直帰率は多くの要因に依存することを完全に示しています。

  • ウェブサイトの種類
  • ビジネスの種類
  • ブランド認知度
  • 訪問者の種類
  • 競合他社
  • 価格
  • 製品タイプ
  • など…

履歴データに基づいて最適な直帰率を定義する必要があります(たとえば、昨年の平均直帰率)誤解を招くベンチマークではありません。また、さまざまなランディングページを評価し、他のビジネスではなく、相互に比較します。

直帰率を測定する方法は?

そこには多くの分析スイートがあります。 Google Analyticsは、最もよく知られているものの1つです。ただし、ページビューとクリックをログに記録すると、独自のデータベース(SQLなど)で直帰率を測定できることに注意してください。どちらを選択するかはあなた次第です!

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Tomi Mesterは、データアナリストおよび研究者です。彼はData36ブログの著者であり、オンラインデータアナリストのベストプラクティスを垣間見ることができます。 彼は、データサイエンス、ABテスト、オンラインリサーチ、データコーディングに関する投稿とチュートリアルを毎週書いています。

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