GA4に離脱率がない？探索レポートでの出し方・直帰率との違いを解説

離脱率とは、あるページがセッションの最後に閲覧されたページ（＝離脱ページ）になった割合を示す指標です。GA4の標準レポートに「離脱率」という指標は用意されておらず、探索レポートで確認できる「離脱数」と「表示回数」から「離脱数÷表示回数×100」で算出します。

UA（旧Googleアナリティクス）では標準メニューから見られた離脱率が、GA4では見当たらず戸惑った方は少なくありません。仕様が変わった以上、迷うのは当然です。この記事の手順どおりに進めれば、ページ別の離脱状況を毎回迷わず確認し、「どのページから改善すべきか」を根拠を持って報告できるようになります。

この記事では、GA4に離脱率がない理由と探索レポートでの出し方、直帰率との違い、実データに基づく目安、離脱率が高いページの改善手順まで、スクリーンショット付きでわかりやすく解説します。

なお、GA4の初期設定やレポートの見方から確認したい方は、「GA4の使い方・設定の全体像」もあわせてご覧ください。

GA4に「離脱率」という指標はない？UAからの変更点

GA4の管理画面をいくら探しても、UAにあった「離脱率」の列は見つかりません。指標そのものが廃止されたわけではなく、「離脱数」という実数の指標に置き換わり、率は自分で計算する形に変わりました。まずは用語の定義から整理します。

離脱率・離脱数・離脱ページの定義（計算式）

Googleアナリティクスヘルプ「[GA4] 閲覧開始数と離脱数」では、離脱数は「あるページやスクリーンで 1 セッションの最後のイベントが発生した回数」と定義されています（出典：Googleアナリティクスヘルプ「[GA4] 閲覧開始数と離脱数」）。あわせて、本記事で使う3つの用語を整理すると次のとおりです。

• 離脱数：そのページがセッションの最後に閲覧されたページになった回数
• 離脱ページ：ユーザーがセッションの最後に閲覧したページ（＝サイトを去る直前に見ていたページ）
• 離脱率：ページの表示回数のうち、そのページが離脱ページになった割合

たとえばあるページの表示回数が1,000回で、そのうち400回がセッションの最後の閲覧だった場合、離脱率は40%です。

UAとGA4の「離脱率」の違い（指標対応表）

UAとGA4での離脱率まわりの扱いの違いは、次の表のとおりです。

GA4では計測の単位がイベント中心に変わり、「ユーザーがどれだけ能動的に関与したか」を示すエンゲージメント指標が主軸になりました。離脱の分析は「離脱数」という実数で行う設計になったため、率で見たい場合はひと手間かける必要があります。その具体的な手順を次の「GA4で離脱率を確認する方法（探索レポートでの出し方）」で解説します。

GA4で離脱率を確認する方法（探索レポートでの出し方）

ここからが本題です。GA4でページ別の離脱状況を見るには、標準レポートではなく「探索」機能を使います。設定は5ステップ・数分で完了します。

探索レポートで「離脱数」を表示する手順（5ステップ）

1. 「探索」から「自由形式」を開く：GA4の左メニューで「探索」をクリックし、テンプレートから「自由形式」を選択します。
2. 指標に「離脱数」と「表示回数」を追加する：変数パネルの「指標」右側の「＋」をクリックし、検索欄に「離脱」と入力して「離脱数」にチェックを入れます。続けて「表示回数」も検索してチェックし、「インポート」をクリックします。
3. ディメンションに「ページパスとスクリーンクラス」を追加する：同じく変数パネルの「ディメンション」右側の「＋」から「ページパスとスクリーンクラス」を検索して追加します。
4. 行と値に設定する：「タブの設定」で、行に「ページパスとスクリーンクラス」、値に「離脱数」「表示回数」をドラッグ（またはドロップダウンから選択）します。
5. 集計期間を設定して表を確認する：変数パネル左上で期間を指定すると、ページ別に離脱数と表示回数が並んだ表が表示されます。

探索レポートの基本操作や他のテンプレートの使い方についてさらに詳しく知りたい方は、「GA4探索レポートの作り方」をご覧ください。

離脱率を計算する（離脱数÷表示回数）

探索レポートには「離脱率」という指標そのものは用意されていないため、率で見たい場合は表示された数値から計算します。

• 個別に確認したいページが少なければ、表の数値をそのまま電卓で「離脱数÷表示回数×100」します
• ページ数が多い場合は、探索レポート右上のエクスポート機能でGoogleスプレッドシートに書き出し、「離脱数÷表示回数」の列を追加すると全ページ分を一括で計算できます

たとえば表示回数2,000回・離脱数900回のページなら、離脱率は45%です。毎回この計算をするのが手間な場合の自動化手段は、後述の「離脱率を毎月自動でモニタリングする方法（Looker Studioテンプレート）」で紹介します。

離脱ページ（離脱の多いページ）を特定する方法

離脱の多いページを特定するには、作成した表の「離脱数」列のヘッダーをクリックして降順に並べ替えます。サイトを去る直前に見られているページが上位に並びます。

ここで注意したいのは、離脱数が多いページ＝悪いページではないことです。表示回数が多いページは離脱数も自然と多くなります。改善対象の見極めには、実数（離脱数）と割合（離脱率）の両方を見る必要があります。判断基準は「離脱率が高いページの改善方法（優先順位のつけ方）」で詳しく解説します。

GA4の離脱率と直帰率の違い

離脱率とセットで混同されやすいのが直帰率です。GA4では直帰率の定義もUAから変わっているため、3つの指標の関係を表で整理します。

違いをつかむには、同じユーザー行動で数え方を比べるのが早道です。あるユーザーが「ページA→ページB」と2ページ見てサイトを離れた1セッションを例にすると、各指標のカウントは次のようになります。

• 離脱：最後に見たページBに離脱1がカウントされます（ページAの離脱は0）
• 直帰：2ページ以上閲覧しているためエンゲージメント セッションとなり、直帰にはカウントされません
• 表示回数：ページAに1回、ページBに1回がカウントされます

つまり直帰率は「セッションの入口での関与」を、離脱率は「各ページが出口になった割合」を測る指標です。入口の改善は直帰率、出口の改善は離脱率と、見る場面を分けて使います。なお、直帰率の分母となるセッションの数え方について詳しく知りたい方は、「GA4のセッションの定義」をご覧ください。直帰率そのものの見方や改善方法はそれだけで大きなテーマになるため、本記事では違いの整理までにとどめます。

離脱率の平均・目安はどのくらい？

「離脱率は◯%以下が正常」といった業界共通の基準値はありません。同じサイトの中でも、ページの役割によって離脱率は大きく開くためです。

実際に、当サイト（inhouse-plus.jp）のGA4 BigQueryエクスポートを2026年4月〜6月の3ヶ月間で実測した、ページタイプ別の離脱率は次のとおりです。

同一サイト内でも、離脱率は23%から81%まで開いています。ブログ記事の離脱率80.7%には「読んで疑問が解決し、満足して閉じた」ケースが多く含まれるため、一概に悪い数値ではありません。一方で、料金ページ（23.1%）やフォーム（34.9%）の離脱率が上がった場合は、コンバージョン直前の取りこぼしとして機会損失に直結します。

この実測が示すとおり、「業界平均◯%」との比較にはほとんど意味がありません。比較すべきは次の2つです。

• 自サイトの同じ役割のページ同士：記事は記事同士、製品ページは製品ページ同士で比べ、役割の割に離脱率が高いページを見つける
• 同一ページの時系列：先月と今月など期間で比べ、離脱率が悪化したタイミングと原因を特定する

BigQueryでGA4の”正確な離脱率”を算出する方法

探索レポートでの算出は手軽な一方、率の計算に毎回ひと手間かかります。GA4のBigQueryエクスポート（無料で設定可能）を使えば、SQL1本でページ別の離脱率まで一気に出せます。仕組みはシンプルで、セッション内で最後に発生したpage_viewイベントを「離脱」と判定し、ページごとに集計するだけです。

前の章のページタイプ別実測にも使った、当サイトで実運用しているSQLを読者向けに整形したものがこちらです。プロジェクトID・プロパティID・集計期間の3箇所を書き換えれば、そのまま使えます。

WITH pv AS (
  SELECT
    user_pseudo_id,
    (SELECT value.int_value FROM UNNEST(event_params)
      WHERE key = 'ga_session_id') AS session_id,
    event_timestamp,
    REGEXP_REPLACE(
      REGEXP_REPLACE(
        (SELECT value.string_value FROM UNNEST(event_params)
          WHERE key = 'page_location'),
        r'^https?://[^/]+', ''),
      r'[?#].*$', '') AS page_path
  FROM `プロジェクトID.analytics_プロパティID.events_*`
  WHERE _TABLE_SUFFIX BETWEEN '20260601' AND '20260630'  -- 集計期間
    AND event_name = 'page_view'
),
ranked AS (
  SELECT *,
    ROW_NUMBER() OVER (
      PARTITION BY user_pseudo_id, session_id
      ORDER BY event_timestamp DESC) AS rn
  FROM pv
  WHERE session_id IS NOT NULL
)
SELECT
  page_path,
  COUNT(*) AS pageviews,          -- 表示回数
  COUNTIF(rn = 1) AS exits,       -- 離脱数
  ROUND(COUNTIF(rn = 1) / COUNT(*) * 100, 1) AS exit_rate  -- 離脱率(%)
FROM ranked
GROUP BY page_path
ORDER BY pageviews DESC

SQLのポイントは次の3つです。

• セッションの識別：user_pseudo_id×ga_session_idの組み合わせで1セッションを識別します
• 離脱の判定：セッション内のpage_viewをROW_NUMBER()で時刻の新しい順に並べ、1件目（＝最後の閲覧）を離脱としてカウントします
• ページの名寄せ：page_locationからドメイン・クエリパラメータ・アンカーを除去し、同一ページのURL表記ゆれをまとめます

当サイトの実データ（2026年4月〜6月）での出力例は次のとおりです。

読み解きの例を挙げると、単発の疑問解決型記事（/marketing/utm-parameter/）の離脱率90.1%は「答えを得て満足して閉じた」結果であり正常です。一方、テンプレート紹介記事（/reporting/looker-studio-templates/）は61.9%と記事の中では低く、読者が次のページへ進んでいる、つまり役割どおりに機能していると読めます。

なお、SQLを書かずにページ別の分析を毎月自動で手に入れたい方向けの選択肢は、後述の「離脱率を毎月自動でモニタリングする方法（Looker Studioテンプレート）」で紹介します。

離脱率が高いページの改善方法（優先順位のつけ方）

離脱率のデータが取れたら、次は改善です。ただし「離脱率が高いページを上から順に直す」のは誤りです。ページの役割と組み合わせて、直すべきページを見極めます。

改善すべきページの見極め方（役割×離脱率マトリクス）

改善の優先順位は、「そのページの役割は回遊させることか、完結させることか」と「離脱率が自サイト平均より高いか低いか」の2軸で判断します。

考え方の軸は「コンバージョンへの距離」です。フォームや料金ページはユーザーが行動の一歩手前まで来ているため、離脱率の上昇がそのまま機会損失になります。逆にブログ記事の離脱には「読んで満足」が多く含まれるため、離脱率そのものより「関連記事やCTAへ何%進んだか」という誘導率で評価するほうが実態に合います。

離脱率を下げる5つの施策

改善対象のページが決まったら、次の5つの施策を優先度順に検討します。

1. 表示速度の改善：ページの表示が遅いと、内容を見る前に離脱されます。画像の圧縮・不要なスクリプトの削減から着手します。
2. 内部リンク・次のアクションの提示：読み終わった直後に「次に見るべきページ」がないと離脱につながります。本文の文脈に沿った関連ページへのリンクを、読了ポイントに設置します。
3. CTAの見直し：ボタンの文言がページの内容や読者の温度感と合っていないと素通りされます。ページの役割に合わせて訴求と位置を調整します。
4. 検索意図とコンテンツの整合：検索キーワードに対して内容がずれていると、冒頭で離脱されます。流入クエリを確認し、見出しと冒頭文を検索意図に合わせます。
5. フォームの改善（EFO）：入力項目の削減・エラー表示の改善・入力例の提示など、フォームページの離脱は1項目単位の改善が効きます。

改善の効果検証には、ページ別の離脱状況を毎月同じ形式で追いかけられるレポートが必要です。当社のGA4レポートテンプレートなら、改善対象ページの特定に使えるページ別分析が最初から用意されています。

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離脱率を毎月自動でモニタリングする方法（Looker Studioテンプレート）

探索レポートでの算出は、期間変更や再設定のたびに手間がかかり、担当者が変わると設定方法ごと失われがちです。毎月の報告に使うなら、Googleの無料BIツールであるデータポータル（旧Looker Studio）でGA4と接続したレポートを一度作り、以後は自動で最新の数値に更新される体制にするのが効率的です。

自分で一から作ることもできますが、テンプレートを使えば構築の手間そのものをなくせます。当社のGA4レポートテンプレートは、探索レポートを組まなくても、集客状況からページ別分析までの月次報告に必要なレポートが最初から揃っており、導入も数分で完了します。

テンプレートはWebアナリスト小川卓氏が顧問として参画し、20種類1,000ページ超のラインナップで実務のレポート業務を支えています。実物のデモレポートを無料で確認できるので、まずは自社の報告フォーマットに合うか見比べてみてください。

20種類のテンプレートの内容や価格を比較したい方は、「GA4レポートテンプレートの一覧・比較」をご覧ください。

GA4の離脱率に関するよくある質問（FAQ）

GA4の離脱率について、検索やAIへの質問で多い疑問に1問1答で回答します。

GA4で離脱率はどこで見られますか？

標準レポートにはありません。探索レポートの自由形式で、行に「ページパスとスクリーンクラス」、値に「離脱数」と「表示回数」を設定し、離脱数÷表示回数で算出します。具体的な手順は本記事の「GA4で離脱率を確認する方法（探索レポートでの出し方）」で解説しています。

GA4に離脱率という指標がないのはなぜですか？

GA4はセッション中心からイベント中心の計測に変わり、エンゲージメント指標が主軸になったためです。離脱の分析は「離脱数」という実数の指標で行う設計になっており、率が必要な場合は自分で計算します。

GA4の離脱率の計算式は？

離脱率（%）＝離脱数÷表示回数×100です。特定ページの離脱数と表示回数は、探索レポートの自由形式で確認できます。

離脱率と直帰率の違いは何ですか？

直帰率はエンゲージメントのなかったセッションの割合、離脱率はそのページがセッションの最後に閲覧された割合です。直帰率はセッション単位、離脱率はページの表示回数単位と、分母が異なります。

離脱率の目安・平均はどのくらいですか？

業界共通の基準値はありません。ページの役割によって適正値が大きく異なるためです（当サイトの実測では23%〜81%の開き）。自サイトの平均離脱率を基準に、とどまってほしいページの離脱率が平均を上回る場合に改善を検討します。

まとめ｜GA4の離脱率は「探索レポート＋計算」か「テンプレート」で確認する

最後に、この記事の要点を振り返ります。

• GA4に「離脱率」という標準指標はない：探索レポートで「離脱数」を出し、「離脱数÷表示回数×100」で算出します
• 直帰率とは分母が違う：直帰率はセッション単位（入口での関与）、離脱率はページの表示回数単位（出口になった割合）です
• 業界平均との比較は意味がない：当サイトの実測でも役割別に23%〜81%の開きがありました。比較すべきは自サイトの同役割ページと時系列です
• 改善は役割×離脱率で優先順位づけ：CVに近い料金・フォームページの高離脱を最優先し、記事ページは次ページへの誘導率で評価します

次のアクションとしては、まず探索レポートで自サイトのページ別離脱状況を一度算出してみてください。毎月の報告に組み込むならテンプレートでの自動化が近道です。GA4の指標や設定の全体像を体系的に押さえたい方は、「GA4の使い方完全ガイド」もあわせてご覧ください。

小林 浩之 | Hiroyuki Kobayashi( CEO & Marketer )

DeNAのデジタルマーケティング責任者として年間450億円を超えるECプラットフォームのマーケティングを担当。2014年に独立し、上場企業から資金調達後のスタートアップまでさまざまな企業のデジタルマーケティングのプロジェクトに関わり見識を広げた後、2018年3月に株式会社CALLOSUMを創業。