雑記ブログの直帰率が90以上と数値が高くても大丈夫な2つの理由解説

B!

こちらは雑記ブログを運営していて直帰率が高くて悩んでいる方向けの記事です。

 

直帰率が80%~90%と高いとなんだか不安になりますよね。

 

でも大丈夫です。

雑記ブログの場合は直帰率は高くても問題ないです。

 

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解説動画

直帰率とは?

直帰率とは、

「初めてあなたのサイト内のページに訪問した後に、

あなたのサイト内の他のページに行くことなく

ブラウザを閉じたり別のドメインのサイトへ移動」を表す用語です。

 

つまり、あなたのサイトに訪問したけど、1ページのみで終了してしまった場合を指します。

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一般的に理想の直帰率は何%?

一般的なサイトが回遊することを前提に考えるなら30~40%を目指す人が多いです。

キーワードに引っかかって訪れた読者に対して

読者が想定していた内容や満足する質を与えて回遊してもらう。」

 

例えばお菓子メーカーのサイトとかは

読者に興味関心を持たせるために次のようなコンテンツを作ることが多いです。

 

  1. 発売中の商品の紹介
  2. 実施中のキャンペーン紹介
  3. 商品のカロリーなど紹介
  4. お菓子を使ったレシピ紹介
  5. 商品のコンセプト紹介

とそのお菓子の商品に興味関心を持ってもらうことを前提に作られています。

 

こういったサイトは確かに直帰率が低いほうがたしかに魅力的です。

ただ雑記ブログはちょっと違います。

 

雑記ブログの理想的な直帰率は?

一般的なサイトでは直帰率はもとめられますが、

雑記ブログの場合は、回遊が目的ではないと考えています。

 

というのも雑記ブログはいろんな記事を書くため

1ページ完結型になりやすいです。

 

なので1ページ読んで読者の悩みを解決できたら、

「離脱」or「もしくはアフィリエイトを貼ってそちらに誘導」してしまいます。

 

なので、雑記ブログに関しては直帰率を気にする必要はありません。

 

ただし、直帰の理由がこの2つの以外の場合改善が必要です。

  1. 読者の悩みを解決出来たから離脱
  2. アフィリエイトを貼ってそちらに誘導

 

雑記ブログで直帰率の改善が必要な場合

改善が必要な場合は次のとおりです。

  1. そのコンテンツ自体が有益でなかった。
  2. 読者の求めている情報と違った。

 

ではこの2つを確かめるためにはどこをみたらいいでしょうか。

それは滞在時間です。

 

雑記ブログで直帰率の高いぺージを判断するなら「滞在時間」

直帰率が高いぺージの良し悪しを判断する上で参考になる数値の一つに「滞在時間」です。

 

滞在時間は、そのぺージと次に訪れたぺージとの差分の時間になります。

 

Googleアナリティクスでは「直帰した読者の滞在時間そのもの」はわかりません。

でもそのページのと次に訪れたぺージとの差分の時間ならわかります。

 

つまり

1.そのコンテンツ自体が有益でなかった。
その場合の滞在時間は短くなるはずです。

 

また同様に
2.読者の求めている情報と違った。

 

こちらも滞在時間は短くなると考えられます。

 

つまり直帰率が高くても滞在時間が長ければ、読者にしっかり読まれているぺージだと推測することはできます。
なので直帰率が高く、かつ滞在時間が短いぺージがあれば改善する必要があると考えられるでしょう。

直帰率・滞在時間以外での雑記ブログでの評価方法

雑記ブログ上で直帰率と滞在時間の他にもう一つだけちぇっくするべきところがあります。

 

それはコンバージョンCV)です。

 

先程もお伝えしましたが

雑記ブログは

「アフィリエイトを貼ってそちらに誘導」

することが多いブログです。

 

なのでこのCVが高ければ

いくら直帰率が高くても滞在時間が短くても

CVしたいページへ遷移できているので必ずしも悪いとはいえません。

 

まとめ

雑記ブログの直帰率が悪くて落ち込んでいたあなた。

直帰率1つだけみるのではなく色んな要素もみてみましょう。

  1. 滞在時間
  2. クリックされたCV

 

なんかを見てみるとあなたの雑記ブログのページ問題が見えてくるかもしれません。

 

一つの要素で見るのではなく複数の要素を組み合わせ見ることでより具体的な改善案が見えてきます。

 

よく使われることでいうと

「木を見て、森を見ず」な状態にならないよう気をつけてくださいね。

一本一本の木に注意を奪われると、森全体を見ないこと

事物の末梢的部分にこだわりすぎて、本質や全体をとらえられないことのたとえです。

 

このように単純に直帰率だけではわからないこともあります。

他のデータと組み合わせながらどうしたらよいかに判断してみてください。

 

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