訪問

Webサイト分析における訪問は、Webサイトのパフォーマンスやマーケティング施策を分析するうえで最も重要な要素の1つです。訪問は通常、Webサイトへのアクセス量を測る指標として使用されます。

Webサイト分析における訪問の定義

たとえば、同じ人物が同じデバイスで1つのページに3回アクセスした場合、時刻や曜日が異なっていても、Webサイト分析では1人の訪問者による3回の訪問としてカウントされます。同様に、その人物が3回の訪問で3つのページを閲覧し、複数のCTAをクリックして、eコマースサイトで購入を完了した場合も、3回の訪問としてカウントされます。

訪問について理解を深めるため、具体的な例を見てみましょう。

衣料品店を訪れたとします。これは1回目の訪問としてカウントされます。次に、いくつかの商品を見て、店員に価格を尋ね、最後にその店で商品を購入します。これらの操作はすべて、1回の訪問中に行われたものとみなされます。

同じ衣料品店を訪れて、価格を尋ねたとします。これは1回目の訪問としてカウントされます。次に、近くの店に立ち寄って30分過ごした後、最初の店に戻って商品を購入します。これは2回目の訪問とみなされます。この場合、訪問は合計2回です。1人の訪問者による訪問は複数回になる場合がありますが、Webサイト分析では訪問者数が訪問数を上回ることはありません。

Webサイト分析で訪問の指標を確認できる場所

訪問の指標は、左側のパネルにある多くの［集客］レポートや［行動］レポートで確認できます。

たとえば、以下の図に示すように、［集客］→［チャネル］レポートでは、Webサイトへの訪問者を獲得した経路別に訪問件数を表示するデータ表を確認できます。

Webサイト分析で訪問が終了するタイミング

メモ：

• 直接リンクからアクセスした訪問者は、Webサイト分析では新しい訪問としてカウントされません。
  

• ユーザーが30分以内に戻ったか、30分後に戻ったかにかかわらず、キャンペーンが変更されるたびに既存の訪問は終了し、新しい訪問が開始されます。
  

Webサイトで訪問指標を追跡する重要性

訪問とは、訪問者がサイト上で活動した回数を表します。訪問者がオンラインマーケティング施策にどのように反応しているか、また施策が効果を上げているかを把握するうえで、追跡できる最も重要な指標の1つです。訪問数が増加している場合、より多くの人が情報を求めてサイトを訪れ、再訪していることを示します。ただし、訪問指標では、Webサイト上の個々の訪問者は識別されません。訪問と訪問者の違いについては、次のセクションで説明します。

先月の訪問数とその前月の訪問数を比較するとします。訪問指標を監視して分析することで、次のような疑問への答えを得られます。

基本的な疑問への答えが見つかったら、続けて次のような、より詳細な疑問を分析できます。

Webサイト分析における訪問と訪問者の違い

訪問とは、訪問者がWebサイトを操作している期間を指し、訪問者とは、Webサイトを操作している人を指します。一般に、訪問数は常に訪問者数を上回ります。たとえば、ある訪問者が同じデバイスから異なる時刻や日に3回Webサイトへアクセスした場合、訪問者数は1人、訪問数は3回として計測されます。
具体的な例を見てみましょう。

• たとえば、訪問者が初めてWebサイトにアクセスすると、Webサイト分析によってこの新規訪問者を識別するクッキーが設定されます。訪問者がWebサイトに5分間滞在し、いくつかのページを閲覧してサイトを離れ、30分以内に戻らなかった場合、1回目の訪問が完了したとみなされます。
  

• 次に、同じ訪問者が同じ日の後ほど、同じデバイスとブラウザーを使用して別の時刻にWebサイトへ再度アクセスしたとします。この場合、Webサイト分析ではその訪問者を再訪問者として認識します。その訪問者が再びWebサイトに数分間滞在し、いくつかのページを閲覧してサイトを離れた場合、もう1回の訪問が完了したとみなされます。
  

上記のケースでは、Webサイト分析で追跡される指標は、訪問者1人、訪問2回です。したがって、1人の訪問者に複数の訪問が記録されることはありますが、訪問者数が訪問数を上回ることはありません。

平均滞在時間

Webサイト分析では、直帰率、ページビュー、目標の完了など、多くの指標を追跡してサイト上での訪問者の反応を測定できます。その中でも平均滞在時間は、訪問者がWebサイトにどのくらい滞在しているかをマーケティング担当者が把握するうえで、最も重要な指標です。本記事では、Webサイト分析における平均滞在時間の概要と算出方法、Webサイトにもたらす効果について説明します。

Webサイト分析における平均滞在時間と算出方法

平均滞在時間とは、訪問者がWebサイトを操作した平均時間です。Webサイト上の指定期間における全訪問の合計所要時間（時間、分、秒）を、訪問数で割って算出します。

訪問とは、Webサイト分析において、訪問者（新規訪問者と再訪問者の両方）がWebサイトのページを開いて操作した合計回数です。滞在時間とは、訪問者がサイトを操作した時間です。

次のユースケースでは、平均滞在時間の算出方法を説明します。

ケース01：訪問者が午後6時頃にWebサイトのホームページ（ページ01）へアクセスしたとします。ページを読み終えた後、午後6時05分頃に機能ページ（ページ02）をクリックして移動します。そのページで2分間過ごした後、2番目のページから離脱します。

この場合、訪問数は1回、ページ1の滞在時間は5分（ページ02の時刻 - ページ01の時刻）、ページ02の滞在時間は0分です。これは、Webサイト分析ではリンクのクリック、動画の再生、フォームへの入力など、訪問者が訪問の最後のページで何らかの処理を行った場合にのみ、そのページでの滞在時間が算出されるためです。訪問者がページにどれだけ長く滞在しても、処理を行わなければ、Webサイト分析ではそのページの滞在時間が「0」として計測されます。このため、平均滞在時間と平均ページ滞在時間の両方を確認することが重要です。

ケース02：同じ訪問者が午後6時頃にWebサイトのホームページ（ページ01）へアクセスしたとします。ページを読み終えた後、午後6時05分頃に機能ページ（ページ02）をクリックして移動します。午後6時07分まで動画を視聴した後、このページから離脱します。

この場合、訪問数は1回、ページ01の滞在時間は5分（ページ02の時刻 - ページ01の時刻）、ページ02の滞在時間は2分です（最後のページで動画を再生した2分間を加算）。

したがって、平均滞在時間は5 + 2 / 1 = 7分です。

ケース03：訪問者が午後6時頃にWebサイトのホームページ（ページ01）へアクセスしたとします。ページを読み終えた後、午後6時05分頃に機能ページ（ページ02）をクリックして移動し、何も操作せずに機能ページから離脱します。その後、同じ訪問者が午後9時頃に再びWebサイトのホームページ（ページ01）へアクセスし、ページを読んだ後、午後9時07分頃に機能ページ（ページ02）をクリックして移動します。午後9時10分まで動画を視聴した後、このページから離脱します。

この場合、訪問数は2回です。訪問01のページ01における滞在時間は5分、訪問01のページ02における滞在時間は0分です（最後のページで操作がなく、滞在時間を算出できないため）。次に、訪問02のページ01における滞在時間は7分、訪問02のページ02における滞在時間は3分です（最後のページで動画を再生した3分間を加算）。

Webサイト分析レポートでの平均滞在時間指標の確認場所

たとえば、下図のように、Webサイトへの訪問を促した経路別の平均滞在時間を示すデータテーブルを、［取得］→［経路］レポートで確認できます。

特定の期間における平均滞在時間を表示して比較するには、時間別のパフォーマンスグラフで、ドロップダウンメニューから［平均滞在時間］をクリックします。ここでは、この指標を日単位、週単位、月単位、年単位でも表示できます。

適切な平均滞在時間とは

1. Webサイトの訪問者は想定した対象者に合っているか
   
2. Webサイトの内容は有益か
   
3. 訪問者は探している情報を見つけられているか
   

訪問者と新しい訪問者

新しい訪問者とは、特定の期間に初めてWebサイトを訪れた人の数です。サイトを初めて利用するユーザーの使用感を改善したい場合、この指標を使用すると、新しい訪問者が最も多い、または少ない経路、目標達成率が高い、または低いページ、新しい訪問者の直帰率が上昇している箇所を詳しく把握できます。新しい訪問者指標に基づいてデータを分析すると、この訪問者セグメントのコンバージョンを増やして直帰率を下げるために、サイト内のどの内容をさらに最適化し、パーソナライズする必要があるかを把握できます。

Webサイト分析で新しい訪問者と再訪問者を識別して集計する方法

Webサイト分析では、Cookieに基づいて新しい訪問者と再訪問者を識別します。ユーザーがWebサイトにアクセスすると、Webサイト分析によってランダムに生成された文字列またはIDが訪問者のブラウザーにすぐ設定されます。同じブラウザーとデバイスを使用してWebサイトに再度アクセスすると、Webサイト分析によってCookie IDが検出され、そのユーザーが新しい訪問者か再訪問者かが判定されます。Cookieが既存のIDと一致する場合、そのユーザーは再訪問者と見なされます。一方、設定されたCookieが存在しない場合は、新しいCookieが作成され、新しい訪問者と見なされます。

訪問者がWebブラウザーに保存されたCookieを消去した場合や、別のデバイスまたはブラウザーからWebサイトにアクセスした場合、次回の訪問時にはWebサイト分析で新しい訪問者として分類されます。たとえば、あるユーザーが職場のデスクトップコンピューターからWebサイトにアクセスし、その後iPhoneから同じWebサイトに再度アクセスしたとします。Webサイト分析では、これを2件のセッションと2人の新しい訪問者として記録します。Webサイト分析において、「訪問者」と「セッション」はまったく異なります。これらは、Webサイト分析でWebサイトのパフォーマンスを追跡する際に特に推奨される指標です。

Webサイト分析レポートで訪問者と新しい訪問者の指標を確認する場所

訪問者指標は、左側のペインにある［取得］レポートと［行動］レポートのさまざまな場所で確認できます。

たとえば、下図のように、［取得］→［経路］レポートでは、Webサイトへの訪問につながった経路別の訪問者数をデータ表で確認できます。


特定の期間における訪問者データを表示して比較するには、期間別パフォーマンスグラフにアクセスし、ドロップダウンメニューから［訪問者］をクリックします。ここでは、この指標を日単位、週単位、月単位、年単位で表示することもできます。

Webサイト分析で訪問者指標を追跡する重要性

Webサイトの訪問者数は、誰もが最初に追跡したい指標の1つです。サイトにどの程度訪問者を呼び込めているか、そのうち新しい訪問者が何人いるか、最終的にどのように目標達成へ至ったかを確認することで、サイト内で効果を上げている内容と改善が必要な内容を特定できます。Webサイトで訪問者を追跡することが重要な理由は次のとおりです。

• 訪問者が多い流入元の分析
  Webサイト分析で訪問者数を追跡する最大の理由は、すべての流入元からサイトに到達したトラフィック全体の推定値と、流入元ごとの訪問者数の最高値および最低値を把握することです。この情報を利用すると、訪問者の活動が最も活発または低調な場所でオンライン上の存在感を高め、それらの流入元からサイトへのトラフィックをさらに増やすための施策を実施できます。

• 訪問者の関心を集めている、または失っているページの把握
  Webページの作成に多大な労力をかけても、サイトで予想数の表示やコンバージョンを獲得できない場合があります。訪問者数が最高または最低のページに基づいてWebサイト分析を追跡すると、新しく公開したページがより多くの訪問者を引き付けているか、サイト内の閲覧を促しているページはどれか、訪問者の離脱につながっているページはどれか、顧客がサイトのどの点を好み、どの点を好んでいないかを把握できます。これらの分析結果に基づき、パフォーマンスが上位のページで使用しているベストプラクティスを、パフォーマンスが低いその他のページにも適用することで、訪問者数と目標達成率を向上できます。
  
  

• ビジネスに最適な訪問者セグメントの抽出
  適切な種類のデータをセグメント化することは、あらゆるビジネスの成功に不可欠です。Webサイト分析の高度なフィルターを使用すると、Webサイトを訪れる幅広い訪問者の中から、ビジネス要件に最も合う訪問者を特定できます。このように対象者を抽出することで、男性または女性の訪問者数、サイトへのアクセスに使用しているデバイスやブラウザー、居住地や勤務地など、要件に合った情報を収集できます。この情報を使用すると、対象となる訪問者の中から目標達成の可能性が高い人を特定し、それに応じてWebサイトの内容を調整できます。また、広告キャンペーンの対象者や、その対象者により響く広告文の作成方法も把握できます。

直帰率

Webサイト分析の直帰率とは

直帰率とは、訪問者が最初にアクセスしたページで何も操作せず、そのままWebサイトを離れた訪問の割合（%）です。つまり、訪問者が1ページだけを表示し、イベントを発生させたり、入口となったページから別のページをクリックしたりせずにサイトを離れた訪問の割合（%）を指します。このような単一ページの訪問では、最初のページを訪問した後にヒットが発生しないため、Webサイト分析ではセッションの時間に加算されず、セッションの時間は0秒になります。

単一ページの訪問とは、訪問者がWebサイトにアクセスし、同じページからすぐに離れる訪問です。「訪問開始」は、訪問者がサイト内の別のページを経由したのではなく、他のサイトからWebサイトにアクセスしたか、その他の訪問経路からそのページに直接アクセスしたことを示します。たとえば、ページAからサイトにアクセスし、そこからページBに移動した後、何も操作せず、設定した目標も達成せずにページBから離れた場合、ページBの直帰率にはカウントされません。これは、そのページへのアクセス元がサイト外の訪問経路ではないためです。

たとえば、Googleなどの検索エンジンの検索結果からWebサイトにアクセスし、ページの内容を5分間読んだ後、探している情報、商品、サービスが掲載されていないことに気づいたとします。そこで訪問者は検索結果に［戻る］ボタンをクリックして戻り、別のサイトを探します。Webサイト分析では、訪問者のこの行動は直帰と見なされ、サイトから直帰した訪問者の割合（%）が直帰率となります。

訪問者がWebサイトから離れる主なケースは、次のとおりです。

• 別のWebサイトへのリンクをクリックする
  

• ページ上の［戻る］ボタンをクリックする
  

• 新しいタブにWebページのURLを入力する
  

• ブラウザーまたはタブを閉じる
  

• 操作しないまま、訪問が自動的にタイムアウトするまで待つ
  

一般に、直帰率の指標から、訪問者がWebサイトの内容に興味を持っているか、サイト内のどのページを改善する必要があるかを把握できます。また、操作しにくいナビゲーション、ページの読み込み速度の遅さ、見栄えの悪さ、品質の低い内容や関連性のない内容など、サイトに大きな問題がないかも確認できます。

Webサイト分析での直帰率の計算方法

Webサイト分析では、Webサイト全体と個々のページの両方について直帰率が追跡されます。

 
Webサイトの直帰率は、サイト全体の単一ページの訪問数を、Webサイトのすべての訪問数で割って算出します。たとえば、1か月間にオーガニック検索からWebサイトへの訪問が合計1,000件あり、そのうち500件で訪問者がイベントを発生させたり、別のページに移動したりせずにサイトを離れた場合（単一ページの訪問）、Webサイトの直帰率は50%です。

一方、個々のページの直帰率は、特定のページでの単一ページの訪問数（同じページで訪問が開始して終了した件数）を、そのページへの合計訪問回数で割って算出します。たとえば、ホームページから直接アクセスした訪問が500件あり、そのうち100件で訪問者がイベントを発生させたり、サイト内の別のページへ移動したりせずに同じページで訪問を開始して終了した場合、ホームページの直帰率は20%です。

Webサイト分析レポートで直帰率を確認する場所

レポートの直帰率指標は、［集客］タブと［行動］タブ（左側の欄）で確認できます。

たとえば、［集客］→［参照元／メディア］レポートでは、訪問経路別の直帰率を示すデータ表を確認できます。
個々のページの直帰率を確認するには、［行動］→［すべてのページ］をクリックすると、以下のように、Webサイトのすべてのページと各ページの直帰率を示すデータ表が表示されます。

指定した期間におけるWebサイト全体の直帰率を表示して比較するには、［時間別パフォーマンス］グラフにアクセスするため、ドロップダウンメニューから［直帰率］指標をクリックします。この指標は、日、週、月、年単位でも確認できます。

良好な直帰率の目安

一般に、Webサイトの直帰率は26%から70%の範囲になります。ただし、ページの目的、事業や業界の特性、訪問経路、Webページのデザインなど、さまざまな要因によって異なります。たとえば、ページの目的が訪問者にニュースレターを購読してもらうことで、そのページの直帰率が高い場合、コンバージョンを向上させるためにページの最適化が必要になることがあります。一方、ページの目的が投稿を読むことやアドレスを確認することだけであれば、訪問者がそれ以上操作せずにタブを閉じ、その結果、直帰率が高くなっても不自然ではありません。

したがって、事業の特性によっては、直帰率が高いことも低いことも、Webサイトの成果を示す肯定的または否定的な指標になり得ます。分析を最大限に活用するには、直帰率を、セッションの時間やページでの滞在時間など、サイト上の他のエンゲージメント指標とあわせて評価することが重要です。これにより、利用者がページやサイトをどのように使用しているか、サイトを離れるまでにどのくらい滞在しているか、さらに、特定のページやサイトが訪問者の期待に応え、コンバージョンにつながっているかを把握できます。

Webサイトの直帰率の追跡の重要性

直帰率の追跡は、Webサイトの成果を測定するためのもう1つの重要な指標です。Webサイトの直帰率を測定する利点は、次のとおりです。

• 直帰率が高い訪問経路の特定
  マーケティング担当者は通常、さまざまな方法でWebページを宣伝し、Webサイトへのトラフィックや目標達成を促します。直帰率を基に各訪問経路からのユーザーのエンゲージメントを把握し、Webサイトからの直帰が最も多い訪問経路と最も少ない訪問経路を確認することで、マーケティング経路とWebサイトでの体験をより適切に連携させる方法を検討できます。たとえば、メールマガジンからWebページを訪れるユーザーは、ソーシャルメディア経由のユーザーよりも直帰率が低い傾向にあるとします。これは、すでにブランドを知っている可能性が高いためです。ソーシャルメディアでWebページを積極的に宣伝している場合は、今後直帰率を下げて成果を向上させるために、何を改善すべきかを判断できます。
  
  

• ユーザー体験に問題があるページの特定
  訪問経路やページ内容の品質に問題がないにもかかわらず、ページの直帰率が高くなることがあります。これは通常、訪問者がページのデザインを使いにくいと感じた場合や、ページの読み込み速度が遅い場合に発生します。たとえば、訪問者が新しくリリースされた機能について知るためにWebサイトの集客用ページを訪れた直後に、広告、ポップアップアンケート、メール登録ボタンを次々と表示したとします。この場合、訪問者はさらに詳しく調べたいのに、煩わしい販売案内によって妨げられるため、直帰率が高くなることが予想されます。また、ページごとの直帰率を指標として分析することで、問題のあるページを特定し、UXデザインの見直しを開始して、Webサイトを操作しやすく、より魅力的なものにできます。

• SEO（検索エンジン最適化）順位向上のためのページ最適化
  Webサイトへのオーガニック検索トラフィックを増やせない場合、Webページの直帰率を追跡することで、SEO（検索エンジン最適化）の問題点を間接的に把握できます。たとえば、訪問者が自動車保険について検索してブログページにアクセスしたにもかかわらず、記事が自動車ローンの金利についての説明から始まっていたとします。この場合、訪問者の期待に応えられず、ページの直帰率が高くなります。この分析を基に、ページ内容とキーワードの不一致など、特定のページで直帰率が高くなる原因となるSEO（検索エンジン最適化）の問題を調査し、適切なターゲットキーワードを使用して目的のユーザーをページに誘導できます。

ページの平均滞在時間

Webサイト分析におけるページの平均滞在時間とその計算方法

ページの平均滞在時間とは、訪問者がWebサイト内の特定のページに滞在した平均時間です。次の計算式で算出されます。

ページの平均滞在時間 = ページでの合計滞在時間／（ページビュー数 - 離脱数）

• ページでの滞在時間は、そのページにアクセスしてから次のページに移動するまでの時間差です。たとえば、訪問者が午前10時にページAにアクセスし、午前10時5分にページBを開いた場合、ページAでの滞在時間は5分です。
  

• ページビュー数は、訪問者がページを閲覧した回数です。
  

• 離脱数は、訪問者がその特定のページからWebサイトを離脱した回数です。
  

この指標を追跡すると、訪問者がWebサイト内のどのページに最も長く、または最も短く滞在しているか、どのページが訪問者にとって最も魅力的で価値があるかを把握できます。この指標を追跡すべき重要なページには、ホームページ、ブログページ、登録ページ、機能ページ、その他Webサイト上の目標達成を追跡するページなどがあります。

ページの平均滞在時間に基づいてエンゲージメントを分析する際は、Webサイト分析では、訪問者がWebサイト訪問時の最後のページ（離脱ページ）に滞在した時間は測定されないことに注意してください。たとえば、訪問者がブラウザーのウィンドウやタブを閉じるか、URL欄に別のWebサイトを入力してWebサイトから離脱した場合、Webサイト分析ではこのページの平均滞在時間を追跡できません。

理解を深めるため、次の2つのケースを見てみましょう。

ケース1。

1. 訪問者がWebサイトのページAにアクセスし、20秒滞在した後にクリックしてページBを開きます。
   

2. 訪問者はページBで動画を30秒間視聴します。
   

3. その後、ブラウザーを閉じ、ページBからWebサイトを離脱します。
   

ページAの平均滞在時間 = 20／（1 - 0）= 20秒

ページBの平均滞在時間 = 0／（1 - 1）= 00秒。

ケース2。 

したがって、計算式は次のとおりです。

ページAでの平均時間=35÷（2-0）=15秒

ページBでの平均時間=30÷（1-0）=30秒

ページCでの平均時間=50÷（1-0）=50秒。

Webサイト分析レポートでページでの平均時間を確認する場所

サイト内のすべてのページについて、ページでの平均時間を一覧表示したデータテーブルは、［行動］→［すべてのページ］レポートで、以下の図のように確認できます。

また、ドロップダウンメニューから［期間別のパフォーマンス］グラフの［ページでの平均時間］をクリックすると、指定した期間におけるページでの平均時間を表示して比較できます。ここでは、この指標の推移を日別、週別、月別、年別の各間隔で確認することもできます。

Webサイトのページでの平均時間を追跡する重要性

Webサイトに毎日非常に多くの訪問者がアクセスしていても、その訪問者が内容に反応しなければ、ビジネスにつながる質の高い見込み客を獲得する機会を逃してしまいます。ページでの平均時間を追跡すると、次の重要な取り組みに役立ちます。

• 人気のあるページの種類を特定する
  記事の長短など、さまざまな種類のWebページや、訪問者がサイトに長く滞在するデザインを把握すると、対象者とブランドに最適なものを確認できます。たとえば、サイトにさまざまなブログ記事があり、訪問者がテキストのみの記事よりも、インフォグラフィックやイラストを含む記事に長く滞在している場合は、画像、写真、動画などの視覚的な内容を追加してWebページを改善することを選択できます。この処理により、ユーザーの反応と訪問者のページでの滞在時間を向上できます。
  
  

• Webページの検索順位を評価する
  検索エンジンでの順位は、Webサイトの内容が世界中でどの程度表示され、人気を得ているかを示す指標です。そのため、ページでの滞在時間が長く、ページでの時間の指標が高い人気ページは、質の高いトラフィックをWebサイトに呼び込み、オーガニック検索結果で上位に表示される可能性が高くなります。パフォーマンスの高いページのリストを利用すると、使用すべきキーワードや、今後より良い結果を得るためにパフォーマンスの低いその他のページで修正すべき問題を分析できます。たとえば、タイトルで顧客の課題を取り上げたブログ記事は、読者の注意をすぐに引きつけるため、特定の問題を解決しようとしていない記事よりも、ページでの時間が長くなることがあります。
   

• パフォーマンスやコンバージョン率の低いページを優先的に特定して最適化する
  ページでの平均時間を測定するもう1つの主な理由は、サイト内でパフォーマンスやコンバージョン率の低いページに関する技術的な問題をすばやく特定して修正するためです。特定のWebページでページでの平均時間が非常に長くても、目標達成率が低い場合があります。原因として、クリックされにくいCTAボタンのデザイン、対象者が関心を失ってページからすぐに離脱するほど遅いモバイルブラウザーでのページ表示速度、または何度スクロールしても必須情報がページに表示されないことなどが考えられます。ビジネス目標の達成に貢献するページを特定して最適化することで、ユーザー体験と目標達成率を向上できます。

ページでの平均時間と平均滞在時間の違い

Webサイト分析レポートを分析する際は、サイトの1回のセッションにおける平均滞在時間と、サイト内の1ページにおけるページでの平均時間を把握することが重要です。どちらの指標もサイトでの時間と訪問者の反応を測定するものに見えますが、計算方法は異なります。

例を挙げて詳しく見てみましょう。

1. 訪問者がサイトのページAにアクセスします。次に、ページAに50秒間滞在した後、クリックしてページBを開きます。
   

2. 訪問者はページBで動画を55秒間視聴した後、ページCに移動します。
   

3. 最後に、訪問者はブラウザーを閉じてページCから離脱します。
   

ここでは、Webサイト分析で平均滞在時間とページでの平均時間を算出する方法を説明します。

平均滞在時間の計算式は次のとおりです。セッション時間の合計／セッション数

ページAでのセッション時間 = ページB - ページA = 50 - 00 = 50秒、ページBでのセッション時間 = ページC - ページB = 1:45 - 50 = 55秒、ページCでのセッション時間 = 0です。Webサイト分析では、次のページにタイムスタンプがなく、このページの時間を計測するための基準がないため、ページCでの時間を特定できません。

したがって、平均滞在時間 = 50 + 55 + 0 / 1 = 105秒 = 1分45秒です。

ページでの平均時間の計算式は次のとおりです。ページ滞在時間／（ページビュー – 離脱数）

ページAでの時間 = ページB - ページA = 50 - 00 = 50秒、ページBでの時間 = ページC - ページB = 1:45 - 50 = 55秒、ページCでの時間 = 0です。ここでも、Webサイト分析では、訪問者がこのページで何の操作もせずにWebサイトを離れるため、ページCでの時間を特定できません。

したがって、計算結果は次のとおりです。

ページAでの平均時間 = 50／（2-1） = 50秒

ページBでの平均時間 = 55／（1-0） = 55秒

ページCでの平均時間 = 00／（1-1） = 00秒です。

ページでの平均時間を確認する際は、ページのページビューが多くても、離脱数も多い場合、ページ滞在時間の合計が高い割合（%）にはならないことに注意してください。平均滞在時間には、ページで発生した直帰も含まれるため、意思決定のための明確な指標とは見なされないことがあります。

ただし、制限はあるものの、ページでの平均時間と平均滞在時間は、追跡する指標としてまったく信頼できないわけではありません。実際、離脱率と直帰率が低ければ、Webサイトのパフォーマンスを把握するうえで、かなり正確な指標となります。