LPのCVR・直帰率・離脱率の平均｜業界別の目安と改善基準

「LPのCVRの平均は2〜3%」——LPの数字を調べると、どのサイトでも同じ目安が出てきます。ですが、その2〜3%がいつ・誰の・何を測った数字なのかまで書いている記事は、ほとんど見当たりません。

CVR（コンバージョン率）だけでなく、直帰率や離脱率も「平均はどれくらい？」とよく聞かれます。しかしこの3つは、そもそも計測の母数も定義も違うため、他社の平均値をそのまま自分のLPに当てはめると判断を誤りやすい指標です。

ここからは、GMOトライハッチ株式会社でLP制作・CVR改善支援を行うチームの視点から、公開されている一次調査（WordStream・Unbounce・Googleアナリティクス公式）の数値を「調査年・対象つき」で整理していきます。そのうえで、平均値を「比較の出発点」として正しく使い、平均より悪いときにどの指標から手を付けるかまで判断できる状態を目指します。

この記事でわかること

LPのCVR平均が調査ごとにバラつく理由と、通説「2〜3%」の正しい扱い方
一次調査（WordStream 2017-2018／Unbounce 2024）に基づく業界別・経路別のCVR目安
直帰率・離脱率の定義の違いと、LPで直帰率が高くなりやすい理由・改善の入口

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LPの「平均CVR」はなぜ数字がバラつくのか

マケ子

平均CVRは調査ごとに母数が違うから、数字を比べる前に「何を測ったか」を必ず確認しましょう！

LPの平均CVRが記事ごとに違って見えるのは、それぞれの調査が「測っている対象」も「集計方法」も異なるからです。同じ「CVR」という言葉でも、広告経由のクリック全体を母数にしたものと、LP到達後の実データを母数にしたものでは、出てくる数字がまったく変わります。

通説「平均2〜3%」の正体

国内のLP関連記事では「CVRの平均は2〜3%」という目安が繰り返し登場します。この2〜3%という数字は、実務の肌感として広く共有されている一方で、出所の明確な一次調査に紐づいていないことが多いのが実態です。

そのため2〜3%は、「国内で広く言われている目安であり、特定の一次調査に基づく確定値ではない」ものとして扱うのが正確です。目安として頭に置くのは有効ですが、「うちは2%だから平均以下だ」と断定する根拠にはならない、という距離感が正確です。

「広告全体のCVR」と「LP単体のCVR」は別物

CVRを語るとき、混同されやすいのが計測範囲です。代表的なものだけでも次の3つがあり、数字の意味が異なります。

広告全体のCVR：広告クリック数に対するCV数の割合。LP到達前の離脱も分母に含まれるため、LP単体の実力より低く出やすい
LP単体のCVR：LPへの到達セッションに対するCV数の割合。LPそのものの説得力を測る指標
サイト全体のCVR：サイト全体の訪問に対するCV数の割合。回遊やリピートも含み、LPの評価には向かない

この記事の後半で紹介するWordStreamの数字は「広告全体のCVR」、Unbounceの数字は「LPの実データのCVR」です。同じ表に並べて単純比較できる数字ではないという前提を、まず押さえておいてください。

【一次データ】業界別・経路別のCVR平均

マケ子

WordStreamは広告全体、UnbounceはLP実データ。母数が違うので一本化せず、出典つきで別々に見ましょう！

CVRの目安を一次調査で確認します。ここでは性質の異なる2つの調査を、それぞれの調査年・対象を明記したうえで併記します。数字を1つの「平均」に丸めないことが、この2指標を正しく使うコツです。

経路別のCVR目安（WordStream・広告全体のCVR）

米国のWordStreamが公開したGoogle Ads Benchmarks（2017年8月〜2018年1月のデータ／米国クライアント14,197アカウント）によると、広告経由のCVRは検索広告で3.75%、ディスプレイ広告で0.77%でした。

検索広告：3.75%（購入意欲が顕在化した検索連動のため、相対的に高い）
ディスプレイ広告：0.77%（まだニーズが顕在化していない層に配信されるため、相対的に低い）

この数字は広告クリック全体を母数にしたCVRであり、LP到達後のCVR（LP単体の実力）ではない点に注意してください。同じLPでも、集客チャネルが検索かディスプレイかで到達ユーザーの温度感が違うため、CVRは大きく変わります。

業界別のCVR目安（WordStream・広告全体のCVR）

同じWordStream調査の業界別の数字が、下表です。検索・ディスプレイともに「広告全体のCVR」であり、米国・2017-2018年のデータである点をふまえて、あくまで「業界による差の傾向」を読む用途で使ってください。

業界	検索広告のCVR	ディスプレイ広告のCVR
出会い・マッチング	9.64%	3.34%
法律	6.98%	1.84%
消費者サービス	6.64%	0.98%
自動車	6.03%	1.19%
金融・保険	5.10%	1.19%
旅行・宿泊	3.55%	0.51%
教育	3.39%	0.50%
医療・ヘルスケア	3.36%	0.82%
B2B	3.04%	0.80%
テクノロジー	2.92%	0.86%
Eコマース	2.81%	0.59%
不動産	2.47%	0.80%

出典：WordStream「Google Ads Benchmarks」（2017年8月〜2018年1月データ／米国クライアント14,197アカウント）。上表はすべて広告全体のCVRであり、LP単体のCVRではありません。

LP実データのCVR中央値（Unbounce・LP単体）

一方、LPそのものの実データを母数にした調査として、カナダのUnbounceが公開する「Conversion Benchmark Report（2024年版）」があります。41,000以上のランディングページ／4.64億以上のユニークビジター／5,700万以上のコンバージョンを集計したもので、次の数字が示されています。

全業界の中央値：6.6%
業界別のレンジ：おおむね3.8%〜12.3%

ここで重要なのは、Unbounceの6.6%は「LPに到達したユーザーを母数にした中央値」であり、WordStreamの「広告全体のCVR」とは母数が違うということです。数字だけ見るとUnbounceの方が高く見えますが、それは母数の取り方の違いであって、優劣ではありません。

平均CVRの数字を扱うときの注意

WordStream（広告全体・2017-2018・米国）とUnbounce（LP実データ・2024）は、母数も年次も国も異なります。両者を足して2で割ったり、「平均は◯%」と一本化したりすると、意味のない数字になります。それぞれ「何を測った、いつの、どこの数字か」を添えたまま参照するのが正しい使い方です。

なお、Unbounceの業界別レンジは、個別業界の内訳を断定引用できるだけの一次データがレポート本体側にあるため、ここでは「中央値6.6%・レンジ3.8〜12.3%」までの引用にとどめ、「◯業界のLP平均は△%」といった個別断定は行いません。

LPの直帰率の平均と「高くて当然」の理由

マケ子

LPは1ページ完結型だから、直帰率が高く出るのが構造上ふつう。数字の高さだけで慌てないでください！

直帰率については、CVRのように信頼できる横断的な一次ベンチマークが乏しいのが実情です。そのため「直帰率の平均は◯%」という断定は避け、まず定義を正しく押さえたうえで、LPで直帰率が高くなりやすい構造を説明します。

GA4における直帰率の定義

Googleアナリティクス（GA4）のヘルプによると、GA4の直帰率は「エンゲージメントが発生しなかったセッションの割合」と定義されており、エンゲージメント率の逆（直帰率＝100%−エンゲージメント率）にあたります。

エンゲージメントが発生したセッションとは、次の3条件のいずれかを満たすセッションです。

セッションが10秒を超えて継続した
キーイベント（旧コンバージョン）が発生した
ページビューまたはスクリーンビューが2回以上発生した

つまりGA4では、「10秒を超えて滞在した」または「キーイベントが起きた」だけでもエンゲージメント扱いになり、直帰にはカウントされません。

旧UA（ユニバーサルアナリティクス）との違い

ここで混乱を生みやすいのが、旧UA（ユニバーサルアナリティクス）の直帰率とは定義が違う点です。旧UAの直帰率は「1ページだけ見て、他ページへ遷移せずに離脱したセッションの割合」でした。滞在時間の長短は関係なく、他ページへ移動しなければ直帰でした。

旧UA：他ページへ遷移しなかったセッション＝直帰（滞在時間は問わない）
GA4：10秒超の滞在・キーイベント・2ページビュー以上のいずれも満たさなかったセッション＝直帰

この違いのため、同じLPでも旧UAとGA4では直帰率の数字が変わります。「他社の直帰率◯%」を比較する前に、それがどちらの計測基準の数字なのかを確認しないと、比較そのものが成立しません。

LPは構造上、直帰率が高く出やすい

LP（ランディングページ）は、1ページの中で情報提供から申し込みまでを完結させる設計です。サイト内の他ページへ回遊させる前提がそもそもありません。

そのため、旧UAの定義では「他ページへ遷移しない＝直帰」となり、LPは構造的に直帰率が高く出ます。GA4でも、10秒以内に離脱し・キーイベントも起きなかったセッションは直帰になるため、ファーストビューで離脱されればやはり直帰率は上がります。

大切なのは、直帰率の絶対値の高さだけで一喜一憂しないことです。LPで見るべきは、「直帰したユーザーがCVに至らなかったのか、それとも読み進めた末に離脱したのか」という中身であり、そこはヒートマップやスクロール到達率で確認していきます。

直帰率と離脱率はどう違う？混同しやすい2指標の整理

マケ子

直帰率は「入口で終わったセッション」、離脱率は「そのページが最後になった割合」。似て非なる2指標です！

直帰率と離脱率は言葉が似ているため混同されがちですが、測っているものが違います。ここを整理しておくと、LPの数字を読み違えなくなります。

直帰率＝「そのセッションで見た唯一のページ」だった割合

直帰率は、あるページが「そのセッションの入口であり、かつエンゲージメントが起きずに終わったセッション」の割合を表します（GA4定義）。ユーザーが最初にそのページを開き、他に何も起こさず離脱したケースです。

LP単体の広告受け皿では、直帰率は「ファーストビューでどれだけ引き止められたか」の目安になります
直帰率が極端に高い場合、ファーストビューの訴求・表示速度・流入クエリとのズレを最初に疑います

離脱率＝「そのページが最後になったセッション」の割合

離脱率は、あるページを閲覧したセッションのうち、そのページが最後の閲覧ページになった割合です。入口かどうかは問わず、「どこで見終わったか」を測ります。

複数ページを回遊するサイトでは、フォームページの離脱率が高ければ入力途中の離脱を疑います
LPのように1ページ完結型の場合、離脱率は構造上ほぼ100%に近づくため、単体では改善指標になりにくいです

LP文脈での使い分け

1ページ完結のLPでは、離脱率は「そのページが最後になった割合」なのでほぼ全員が該当し、指標として動きが乏しくなります。そのためLP単体では、離脱率よりも「直帰率＋スクロール到達率＋CVR」を組み合わせて見るのが実務的です。

一方、フォームが別ページに分かれている構成や、複数ステップのLPでは、離脱率（＝どのステップで見終わったか）がボトルネック特定に役立ちます。フォーム離脱が多い場合は、入力項目数や必須項目の見直し（EFO）が改善の入口になります。

【2026年版】LPのEFO対策25選｜フォーム離脱を減らす実践チェックリスト集

【診断表】平均より悪いとき、どの指標から改善するか

マケ子

平均比較で終わらせず「どの症状か→最初に見る指標→改善アクション」の順で手を動かすのが近道です！

平均値は「自分のLPが標準からどれくらい離れているか」を掴む出発点にすぎません。実際に成果を動かすには、症状（どの数字が悪いか）から、最初に見るべき指標と改善アクションを逆算するのが効率的です。下表を診断の入口として使ってください。

症状（数字の傾向）	最初に見る指標	改善アクションの方向性
CVRが業界目安を明らかに下回る	ファーストビューの離脱率・オファーの訴求力	ファーストビューとオファー（特典・保証）の見直し。詳細はCVR改善記事へ
直帰率が極端に高い	流入クエリとLP内容の一致度・表示速度	ファーストビューの見出し・表示速度・流入経路とのズレを点検
フォームまで到達するが申込が少ない	フォームの入力完了率・入力項目数	入力項目の削減・必須項目の見直し（EFO）
数字は悪くないが伸び悩む	LP全体の設計・仮説検証の回し方	LPO（LP最適化）としてA/Bテストで全体設計を継続改善

CVR・直帰率が課題なら、まず改善の全体像を押さえる

「CVRが低い」「直帰率が高い」という症状は、ファーストビュー・オファー・導線のいずれかに原因があることがほとんどです。改善の打ち手を体系的に知りたい場合は、CVR改善の具体施策をまとめた記事を入口にすると、優先順位を付けやすくなります。

LPのCVR改善完全ガイド｜原因診断から優先順位付け・ABテストまでの実践ロードマップ

フォーム離脱が課題なら、EFOから着手する

フォームまで到達しているのに申し込みが少ない場合、原因はLP本文ではなく入力フォームにあります。入力項目の多さ・エラー表示の分かりにくさ・必須項目の設計を見直すEFO（入力フォーム最適化）が、費用対効果の高い改善になりやすい領域です。

個別施策の先にある「LPO（LP全体最適化）」

個別の指標改善を一通り回したら、次はLP全体を仮説検証で継続改善するLPO（ランディングページ最適化）の視点が必要になります。ファーストビュー・オファー・フォームを部分ごとに直すだけでなく、A/Bテストで全体設計を最適化していく段階です。LPO全体設計の考え方は、LPO対策の総合ガイドとあわせて進めるのが効果的です。

スワイプ型LPは指標の見方が違う

マケ子

スワイプ型LPは直帰率より「完読率」や「スライド到達率」で読む。指標体系そのものが縦長LPと別なんです！

近年増えているスワイプ型LP（スマホで横・縦にスワイプして読み進める、SNS投稿のようなUIのLP）は、従来の縦長LPとは指標の見方が変わります。GMOトライハッチ株式会社でスワイプ型LPの制作・分析を支援するなかでも、縦長LPと同じ物差しで直帰率を見ると判断を誤る、という点を繰り返し実感しています。

完読率・スライド到達率で読む

縦長LPが「スクロール到達率」で読み進み具合を測るのに対し、スワイプ型LPは「何枚目のスライドまで到達したか（スライド到達率）」「最後まで読み切ったか（完読率）」という、スライド単位の指標で読むのが実務的です。

スライド到達率：各スライドの到達率を見ることで、どのスライドで離脱が集中しているかを1枚単位で特定できます
完読率：最後のスライド（CTA手前）まで到達した割合。完読率が低ければCTA以前の構成に、完読率が高いのにCVが低ければCTA自体に課題があると切り分けられます

これらはあくまで指標の考え方であり、業界横断の平均値として一次調査が存在する数字ではありません。そのため「完読率の平均は◯%」といった断定はせず、自社LPの過去データやA/Bテストの相対比較で読むのが前提になります。

スワイプ型LP単体の指標は自社基準で追う

スワイプ型LPは、1枚1メッセージでテンポよく読ませる構造上、直帰率や離脱率といった従来指標がそのままでは意味を持ちにくくなります。スライド到達率・完読率を計測できるツールで、「先週の自LPと比べてどうか」「A案とB案でどちらが到達率が高いか」という相対評価に切り替えるのが有効です。スワイプ型LPの作成・分析ができるツールとしてはSwipeKit byGMOのような、スライド単位の到達率を計測できるものを使うと、指標の考え方をそのまま運用に落とし込めます。

まとめ：平均値は「比較の出発点」であり、見るべきは自サイトの推移

マケ子

他社平均は出発点。本当に大事なのは自LPの推移とCV数との相関を追い続けることなんです！

LPのCVR・直帰率・離脱率の「平均」を扱うときに最も大切なのは、その数字がいつ・誰の・何を測ったものかを確認し、自分のLPと母数が合っているかを見極めることです。

本記事のまとめ

CVRの平均は調査ごとに母数が違う。WordStream（2017-2018・米国・広告全体のCVR）は検索3.75%/ディスプレイ0.77%、Unbounce（2024・LP実データ）は中央値6.6%と、性質の異なる数字を一本化しない
通説「2〜3%」は国内で広く言われる目安であり、特定の一次調査に基づく確定値ではない
直帰率・離脱率は横断的な一次ベンチマークが乏しく、「平均◯%」を断定できない。GA4の直帰率＝エンゲージメントなしセッションの割合で、旧UAとは定義が異なる
LPは1ページ完結構造ゆえ直帰率が高く出やすい。数字の高さより「どこで離脱したか」の中身を見る
平均比較は出発点にすぎない。本当に見るべきは自サイトの推移とCV数との相関で、症状に応じてCVR改善・EFO・LPOへと打ち手を進める

平均値との比較で「平均以下だ」と落ち込むより、自サイトの数字を継続的に記録し、施策の前後でどう動いたかを追う方が、改善には直結します。GMOトライハッチ株式会社では、LP制作からCVR改善・スワイプ型LPの分析まで一気通貫で支援しています。改善の全体像を体系的に把握したい方は、まず資料をご覧ください。