Googleアナリティクスの滞在時間とは? 定義から見方まで解説!

アクセス解析|更新:2018.08.07|公開:2017.07.25

こんにちは。アクセス解析の人工知能「AIアナリスト」運営チームの藤田です。
今回紹介するテーマは、Googleアナリティクスの「滞在時間」についてです。

Googleアナリティクスの滞在時間は、サイトにユーザーがどれくらい滞在していたかを測る尺度です。これによりユーザーの興味度などを推測できるため、サイト改善のヒントを得る上で大切なデータと言えます。
ただ、Googleアナリティクスで計測される滞在時間の数値は、読み取り方に少し注意が必要です。ここをしっかり押さえておかなければ、せっかく確認してもサイトの状況を正しく理解できません。

そこでこの記事では、Googleアナリティクスの「滞在時間」について、定義から引っかかりやすいポイント、そしてデータの見方まで、分かりやすく解説していきます!

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目次

Googleアナリティクスの滞在時間とは

Googleアナリティクスの滞在時間とは、あるページあるいはサイトにユーザーがどのくらいの時間訪れていたのかを表す指標です。
具体的には、「平均セッション時間」と「平均ページ滞在時間」の2種類があります。

ただ実は、最後に訪問したページの滞在時間はGoogleアナリティクスが測定できないという注意点があるので気を付けましょう。

ちなみに、一概にGoogleアナリティクスで表示される滞在時間が長い方がいいとは言えません。
例えば、そのページがランディングページとなることが多ければ滞在時間が短いのは当然ですし、平均セッション時間が長いということはサイト内でユーザーが迷子になっている可能性もあるのです。
そのため「滞在時間」を分析する際には「相対比較」や「施策の前後比較」などが重要になってくると言えるでしょう。

以下では滞在時間について、「平均セッション時間」と「平均ページ滞在時間」のそれぞれについて詳しく解説していきます。

(関連記事:「AIが自動でサイト分析!GoogleアナリティクスのAssistant機能の実力は?」

平均セッション時間とは

平均セッション時間とはセッションの平均時間、つまりユーザーの一回のサイト訪問における滞在時間の平均ということです。

ただここで注意してほしいのは、各セッションにおいて最後に訪れたページの滞在時間は0として計算されてしまうことです。次のセッションの場合を考えてみましょう。

閲覧開始時刻 離脱時刻 閲覧ページ
12時30分 12時33分 ページa
12時33分 12時38分 ページb
12時38分 12時45分 ページc
(この後サイト外へ離脱)

Googleアナリティクスでは各ページの滞在時間は「該当ページの閲覧開始時刻と次に閲覧したページの閲覧開始時刻の差」で計算しています。
そのため、最後のページcについては次に閲覧したページがそのサイト内にないので、滞在時間を計算できなくなるのです。

上の表の場合で言うと、本当の滞在時間は15分なのに、Googleアナリティクス上ではページcの滞在時間を除いた8分が滞在時間として表示されます。

この結果、Googleアナリティクスの平均セッション時間は離脱の1ページ前のセッション時間の平均ということになります。

それではこのような場合はどうでしょう。

閲覧開始時刻 離脱時刻 閲覧ページ
12時30分 12時45分 ページa
(この後サイト外へ離脱)

ユーザーがページaを閲覧した後にすぐサイトから離脱した場合です。
この場合も、本当は15分サイトに滞在しているはずなのですが、便宜上0秒として表示されます。
なお平均セッション時間を計算する際もこのセッションは0秒として計算することになります。

平均ページ滞在時間とは

平均ページ滞在時間とは、ユーザーが特定のページあるいは一連のページを閲覧した平均時間のことを指します。
ここでも先ほどと同様、最後に閲覧したページに注意が必要です。

再び最初の例を取り上げます。

閲覧開始時刻 離脱時刻 閲覧ページ
12時30分 12時33分 ページa
12時33分 12時38分 ページb
12時38分 12時45分 ページc
(この後サイト外へ離脱)

ページの滞在時間は「該当ページの閲覧開始時刻と次に閲覧したページの閲覧開始時刻の差」でした。そのため今回Googleアナリティクスに表示される各ページの滞在時間は以下のようになります。

滞在時間 閲覧ページ
3分 ページa
5分 ページb
計測不可能 ページc

ページcについては次のページの閲覧開始時刻が分からないため、本当は5分間滞在しているのですが、計測不可能となります。

そのため、平均ページ滞在時刻を考える際も測定ができたページaとページbの値のみ計算に利用できます。

平均滞在時間が0秒になる現象

ちなみに皆さんはGoogleアナリティクスを見ていて、
「えっ平均滞在時間が0秒!?」
と驚いたことはありませんか?

もちろん、これはユーザーがサイトを訪問した瞬間に離脱したということではありません。

今までの説明からピンと来たかもしれませんが、これはユーザーがサイトの1つのページだけ閲覧して他のページに移動した、つまり直帰した場合を表していることになります。
訪問ユーザーの全員が直帰したページは、実際の滞在時間に関わらず平均滞在時間が0秒になってしまうのです。

(関連記事:「プロが厳選!絶対に入れておきたいアクセス解析ツール4選」

練習問題で理解度チェック!

それでは実際に平均セッション時間、平均滞在時間を練習問題で計算してみましょう!

問題:以下の3回のサイト訪問において、平均セッション時間、そして3回の訪問における平均ページ滞在時間を調べましょう。

【1回目の訪問】

閲覧開始時刻 離脱時刻 閲覧ページ
8時40分 8時45分 ページa
8時45分 8時52分 ページb
8時52分 8時57分 ページc
(この後サイト外へ離脱)

【2回目の訪問】

閲覧開始時刻 離脱時刻 閲覧ページ
11時13分 11時18分 ページc
11時18分 11時19分 ページb
11時19分 11時21分 ページa
(この後サイト外へ離脱)

【3回目の訪問】

閲覧開始時刻 離脱時刻 閲覧ページ
14時59分 15時2分 ページb
(この後サイト外へ離脱)

まずは平均セッション時間を計算します。
1回目の訪問の滞在時間は8時40分から8時52分の差をとった12分、同様に2回目の訪問は6分となります。3回目の訪問はページbしか閲覧されていないため測定不可能、便宜上0分とするのでした。

そのため平均セッション時間は

(12+6+0)÷3=6 

という計算になり、6分が正解です。

次に各ページの平均ページ滞在時間です。
まずはページaについてです。
各訪問のページ滞在時間は以下のようになります。

訪問時期 滞在時間
1回目 5分
2回目 計測不可能
3回目 訪問なし

2回目の訪問は最後に閲覧されているため計測不可能となります。
このため1回目の訪問のみ考慮され、

5÷1=5

という計算となり、5分になります。

次にページbについてです。
各訪問のページ滞在時間は以下のようになります。

訪問時期 滞在時間
1回目 7分
2回目 1分
3回目 計測不可能

3回目の訪問は最後に閲覧されているので計測不可能となります。
そのため1回目と2回目の訪問の滞在時間のみ考慮され、

(7+1)÷2=4

という計算となり、4分になります。

最後に、ページcです。
各訪問のページ滞在時間は以下のようになります。

訪問時期 滞在時間
1回目 計測不可能
2回目 5分
3回目 訪問なし

1回目の訪問は最後に閲覧されているため計測不可能となります。
そのため3回目の訪問の滞在時間のみ考慮され、

5÷1=5

という計算となり、5分になります。

いかがでしたか?
意外と複雑です。少しずつ慣れていきましょう!

(関連記事:「Googleアナリティクスだけじゃない!?サイト改善方法がわかるツール 7選」

レポートの見方

最後に実際にGoogleアナリティクスのどこで平均セッション時間と平均滞在時間が調べられるか確認しましょう。

まずは平均セッション時間の見方です。
Googleアナリティクスの左のバーの「ユーザー」の項目の中にある「概要」を選択してみましょう。

「サマリー」と表示されたタブの中に「平均セッション時間」の項目があり、ここから確認できます。

平均セッション時間

次に平均ページ滞在時間の確認方法です。
今度はGoogleアナリティクスの左のバーの「行動」の項目の中にある「概要」を選択してみましょう。

「サマリー」と表示されたタブの中に「平均ページ滞在時間」の項目があり、ここから確認できます。

平均ページ滞在時間

(関連記事:「Googleアナリティクスのユーザー必見!レポート自動作成ツール6選」

まとめ

これまで平均ページ滞在時間、平均セッション時間について解説してきました。
滞在時間の考え方は一見単純そうですが、最後に閲覧したページの滞在時間が考慮されていない関係でなかなかに複雑な算出方法になっていました。

Googleアナリティクスの滞在時間の測定方法をしっかり押さえて、サイトのデータを正確に理解していきましょう!
また、サイトのデータが見えてきたら、本来の目的であるCV数増の施策を立てていきましょう。

「Googleアナリティクスのデータから具体的な施策に落とし込むのが難しい」という方は、AIアナリストを使いましょう。
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この記事を書いた人

藤田 麻莉子

東京大学在学中のインターン生。マーケティングチーム所属で、趣味は吹奏楽。

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