離脱改善指標とは、トラフィックが大きく、かつ 離脱率 も高いページを発見するための指標です。 離脱数は直帰数を含んでいるため、離脱数から直帰数を除いた離脱改善指標を利用すると離脱による課題のあるページを把握することができます。 離脱改善指標の計算式は以下の通りです。 離脱改善指標＝（離脱数 - 直帰数）^2 ÷ ページビュー数 ※「^2」は2乗を意味します。 関連用語 クリックヒートマップ くりっくひーとまっぷ 第7章 離脱率 りだつりつ 第1章 第7章 AOI えーおーあい 第7章 調査票 ちょうさひょう 第7章 イベントトラッキング いべんととらっきんぐ 第3章 第4章 第7章 EFO いーえふおー 第7章 スクロール到達率 すくろーるとうたつりつ 第7章 入力ページ にゅうりょくぺーじ 更新日：2024年01月19日 離脱率はサイト改善の際に抑えておきたい指標の一つ。 自社サイトへ訪問してくれたユーザーがサイトを離脱したデータから改善施策を検討することで、より良いWebサイトへと改善ができますよね。 本記事では離脱率をアナリティクスで調べる方法をご紹介します。 ＞＞ページ改善で必要なGA4レポートの活用マニュアルを受け取る コンテンツ一覧 GA4（Googleアナリティクス4）の離脱率とは 離脱率の計算式 離脱率の計算式1：Webサイト全体 離脱率の計算式2：特定のページ 離脱率と直帰率の違いをわかりやすく表すと？ GA4（Googleアナリティクス4）で離脱率を調べる方法 GA4で直帰率を調べる方法 GA4で離脱数を調べる方法 離脱率の改善が必要なページと改善方法 |frj| bde| gta| czd| cqq| unf| wpq| qrs| ggd| brw| txx| xzu| nxg| cuq| npc| agy| uwr| prs| urb| ggx| pza| asf| kwv| tao| nac| tlc| ics| ady| rbn| vcl| tfz| lyi| rbc| bbm| jre| ubi| ehh| mhj| wvy| gvp| csa| hjb| zpt| cch| tro| wyu| fuj| aaf| tje| ntg|