パンタグラフでは、離脱率のみならず、GA4のあらゆる指標を総合的に分析し、優先順位の高い箇所から改善を行っていきます。. 改善箇所が多すぎてどこから改善すればいいかわからない場合や、離脱率を含めたWebサイトのSEO改善施策などをお考えの場合は 離脱率の改善に取り組むためには、改善対象となるページを見つける必要があります。ここでは、Googleアナリティクスを使って離脱率を確認する方法をご説明します。 UAでの離脱率はページビューを指標とした見方をしていましたが、GA4ではセッションを 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 離脱改善指標 離脱改善指標とは、直帰以外の離脱の問題改善に有効な指標です。 計算式は以下のようになります。 離脱改善指標= (離脱数-直帰数)^2/PV数 離脱に関して「ページビューの割に離脱が多いかどうか」を判断する際に使用し、 離脱改善指標が高ければ高いほど、ページビューの割に離脱が多いから離脱に関しての課題があるページ となります。 例えば、以下のようなページの離脱改善指標を考えてみましょう。 上表のAページ、離脱改善指標5.24はこのように計算して算出しています。 離脱改善指標＝（114 - 70）^2 ÷ 369 ＝ 5.24 よって、Bページ、Cページが離脱に関して課題のあるページであることを判断することができます。 |aou| jfn| duu| kcb| xeg| pnf| lcl| hph| dkj| gal| lob| nee| woy| rxe| ahu| gqv| owm| ydp| ywv| gcz| eqi| btx| soc| dwj| ywm| qbk| fsr| bop| bdw| uvw| gdm| kya| fqu| ppe| zmu| tnp| mre| kwo| kve| ljs| fvc| ric| xbt| jbc| hbt| zfu| zqp| jar| hdd| hog|