記事を直すとき、私は以前「なんとなく弱そう」という感覚に頼っていました。
ただ、感覚でリライトすると「どこを直すか」「なぜ直すか」の根拠がなく、改善のサイクルが回りません。
この記事では、直帰率・スクロール率・CTA率の3指標から修正タイプを判定する設計を整理します。
直帰率・スクロール率・CTA率を見れば、修正すべき箇所が「intro（冒頭）」「body（中盤）」「cta（末尾）」の3タイプに絞れます。
まずは自分のGA4を開いて、直帰率70%を超えている記事があるかどうかを確認してみてください。
なぜリライトを感覚で決めると迷うのか
リライトに取り組もうとしたとき、「この記事、なんか弱い気がする」という感覚でページを開いていませんか？
私がそうでした。ブログを始めた頃、記事数を増やすことだけに注力していました。アクセスが増えることを期待して、毎週新しい記事を追加し続けていたんです。リライトするという発想はあっても、「そこまでたどり着く余裕がない」という状態でした。
そして最終的に、一度サイト制作をあきらめてしまいました。
今振り返ると、あのときの問題は「記事を増やしていたこと」ではありません。「増やすことで改善できると思っていたこと」でした。リライトには判断基準が必要だと分かっていながら、自分ではそのフローを設計できていなかったんです。
感覚でリライトしてしまうと、何が起きるか。「直した気になる」けれど、何が変わったかを検証できません。根拠がないので、改善の方向性も曖昧なままです。結果として、手を入れたのに数字が変わらない、という経験を繰り返します。
リライトの目的は「より良くすること」ではなく「読者の行動が止まっている箇所を直すこと」です。感覚ではなく、どこで読者が離れているかを指標で特定することが先です。
判断基準がないと、「直す理由を1文で説明できない」状態になります。それが改善サイクルを止める最初の詰まりポイントです。
判断基準：直す前に「なぜこの記事を直すのか」を1文で言えますか？言えない → 指標を見るところから始めます。
見るべき指標は3つだけです
記事を直すときに、何を見れば迷わず判断できるのでしょうか？
複雑に考える必要はありません。見るべき指標は3つだけです。
① 直帰率（Bounce Rate）
サイトに来て、そのまま離脱した割合です。GA4では「直帰率」として確認できます。
② スクロール率（scroll_50 / scroll_90）
記事の50%まで読まれたか、90%まで読まれたかを計測した指標です。GTMでカスタムイベントを設定することで取得できます。
③ CTAクリック率
記事末尾のCTAボタンがクリックされた割合です。セッション数に対するCTAクリック数で計算します。
この3つだけで、記事の「どこで読者が離れているか」がほぼ分かります。
難しく感じる方もいるかもしれませんが、発想は単純です。読者が「入口で帰るのか」「途中で帰るのか」「最後まで読んだけど動かないのか」を見ているだけです。それぞれの離脱ポイントに対応した修正タイプが存在します。
私がアクセス解析からリライトへの流れを知ったのは、ノウハウとして学んでいた段階でした。ただ、当時は「そこまでたどり着けない」という状況でした。今回、AIを活用してサイトの記事数を積み上げることができたので、ようやくこのフローを実際に設計できる段階に来たと感じています。
GA4の画面を自分で見てもどこを改善すればいいか分からない、という感覚は正直なところよくあります。だからこそ、見るべき指標を3つに絞って、それをAIが自動分析する仕組みを作ることで、安心して改善に着手できる状態を目指しています。
判断基準：直帰率・スクロール率・CTA率の3つを確認していますか？どれか1つでも見ていない → まずGTMとGA4の設定から始めます。
intro・body・ctaに分けると修正箇所が見える
数字が取れたとして、それをどの修正に結びつければよいのでしょうか？
3つの指標が取れるようになったら、次は「どのタイプの修正か」を判定します。修正タイプは3つです。
これは絶対的な正解ではなく、私が改善対象を絞るために置いた初期基準です。サイトの規模や記事タイプに応じて、あとから調整していく前提です。
タイプ1：intro修正（冒頭の問題）
判定条件：直帰率70%超 かつ scroll_50が40%未満
記事に来たけれど、半分も読まれずに離脱しています。これは冒頭で「自分に関係ない」と判断されているサインです。
直すべき場所は記事の入口です。H1直下に「この記事でわかること」を箇条書きで3点追加し、導入文を「読者の状況への共感→記事で得られる価値→読み続ける理由」の3行構造に再設計します。
既存記事の思想や文体は崩さず、「入口の看板だけ」を直すイメージです。
タイプ2：cta修正（末尾の問題）
判定条件：scroll_90が20%超 かつ CTA率が5%未満
最後まで読まれているのに、CTAが踏まれていません。記事の内容には満足しているけれど、次の一手が見えていない状態です。
直すべき場所はCTAの直前です。「このPDFで何が得られるか」を1〜2文で具体的に書き、「判断に迷っている読者が次の一歩を踏み出せる」文言に変えます。
ボタンのテキストや配置を変えるよりも、直前の誘導文を変える方が効果が出やすいです。
タイプ3：body修正（中盤の問題）
判定条件：scroll_50が60%超 かつ scroll_90が20%未満
冒頭は読まれているけれど、本文中盤で離脱しています。「読み始めたけれど続きを読む動機がなくなった」状態です。
直すべき場所は中盤のH2です。「ここまで読んできた読者が次に知りたいこと」を起点にH2を1本追加または再構成します。具体例・数値・判断基準を中盤に厚く入れることで、読み続ける理由を補強します。
– 直帰率70%を超えている記事がある → intro修正から着手します
– scroll_90が20%超えているのにCTA率5%未満の記事がある → cta修正から着手します
– scroll_50が60%超えているのにscroll_90が20%未満の記事がある → body修正から着手します
– どの条件にも当てはまらない記事がある → セッション数10件未満なら様子見でOKです
数字を見る目的は、AIに任せるためではありません
ここまで読んで「GA4の数字を見てAIに渡せばリライトしてくれる」という印象を持った方もいるかもしれません。ただ、少し立ち止まってほしいのです。
数字を見る目的は「AIにリライトを丸投げするため」ではありません。「どこを・なぜ直すかの判断を、自分が下すため」です。
私がこのパイプラインを設計したのも、AIに判断を任せたいからではありませんでした。GA4の画面を自分で見るよりも、データを整理した状態で判断できる方が安心できる、という理由でした。判断の主体は自分にあります。AIはその判断を支援するツールです。
もう少し言い換えると、数字は「判断を奪うもの」ではなく「判断の迷いを減らすもの」だと思います。直帰率70%という数字を見たとき、「introを直す」という判断は自分が下します。AIはその修正作業を手伝いますが、「なぜこの記事を直すのか」「どこを直すべきか」という責任は人間が持ち続けます。
そしてこの「判断の主体を人間に置く」という設計が、改善サイクルを再現可能にします。AIに丸投げした修正は、なぜうまくいったのかが分かりません。でも自分が判断したうえでAIに実行させた修正は、次の改善に繋げられます。
リライト指示をAIに出す前に「修正タイプ（intro/body/cta）」を自分で決めてください。タイプが決まっていない状態でAIに渡すと、「なんとなく全体を書き直した」のと変わらない結果になります。
もう一つ重要なことがあります。データが溜まっていない段階では、このフローは動きません。記事数があっても、セッション数が少なければスクロール率やCTA率は意味のある数値になりません。
「まずアクセスを集める」というフェーズと、「データを見て改善する」というフェーズは別です。私自身、現時点ではまだアクセスが少なく、改善フローが本格稼働できる段階にはたどり着いていません。ただ、フローを設計しておくことで、データが溜まったときにすぐ動ける準備ができている状態になっています。
これが「感覚リライト」とデータ判定の根本的な違いだと思います。感覚は準備できませんが、判断基準は事前に設計できます。
判断基準：リライト指示をAIに出す前に「修正タイプ」を自分で言えますか？言えない → 指標を見て分類するところからやり直します。
ブログで判断できない原因を構造的に整理したい方は、判断設計の基本を整理するも合わせて読んでみてください。
判断基準を持つと、リライトは作業ではなく改善になります
判断基準があると、リライトの前後で何が変わると思いますか？
感覚でリライトしていたとき、私は「記事を直す作業をしていた」状態でした。何が変わるかを確認する手段もなく、直したことで気分は落ち着くけれど、改善のサイクルが回っている感覚がありませんでした。
3つの指標と修正タイプの判定が設計できると、リライトの性質が変わります。「何を変えたら、何が変わるか」という仮説がある状態で手を入れられるようになるからです。
今の私がこのフローを設計しているのは、アクセスが溜まった段階で「すぐ改善を始めるため」です。データを待ちながら、仕組みを先に作っておく。これが、以前の私が取れなかった設計の発想でした。
記事を増やし続けていたあの頃は、リライトのための指標も、修正タイプの判定基準も持っていませんでした。だから迷って、疲れて、やめてしまいました。今は違います。判断基準があるので、「どの記事を」「なぜ」「どこを直すか」が、データを見た瞬間に決まります。
リライトで迷っている方は、まずGA4で直帰率70%を超えている記事を1本探してみてください。そこからintroを直す。それだけで、「感覚ではなく設計でリライトする」という最初の一歩になります。
仮説検証サイクルを継続的に回していきたい方は、ブログ改善が続かない原因と仮説→検証サイクルの作り方も参考にしてください。
- GA4のデータが少なくてスクロール率が取れません。どうすればいいですか？
-
セッション数が10件未満の記事は、スクロール率の判定対象から外してください。データが少ない段階での判定は誤差が大きく、判断の根拠になりません。その記事はまずアクセスを集めることを優先し、3ヶ月後に再判定するのが現実的です。
- intro・body・ctaの全部に問題があるように見えます。どこから直せばいいですか？
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優先順位はintro→body→ctaの順です。冒頭で離脱されると、中盤も末尾も関係なくなります。直帰率70%超の記事があれば、必ずintroから着手してください。1つ直したら再計測→次のタイプへ進む、という1ステップずつの設計が最もサイクルが回りやすいです。
まとめ
ここまで読んで、自分のサイトのどの記事から手をつければよいか、少しイメージが持てましたか？
リライトの判断基準は、感覚ではなく3つの指標で決まります。
- 直帰率70%超・scroll_50 40%未満 → intro修正（冒頭の入口を直す）
- scroll_90 20%超・CTA率5%未満 → cta修正（末尾の誘導文を直す）
- scroll_50 60%超・scroll_90 20%未満 → body修正（中盤のH2を再構成する）
そして、修正タイプを決めるのはAIではなく自分です。データを整理してもらいながら、判断の主体を自分に置く。それがこのフローを設計した理由でした。
今日できる3つの行動：
- GA4を開いて、直帰率が70%を超えている記事を1本特定する
- その記事のscroll_50をGTMで計測できているか確認する（設定がなければ今日設定する）
- scroll_50が40%未満なら「intro修正」と決めて、H1直下に「この記事でわかること」を3点書き加える
設計があれば、データが溜まるのを待ちながら準備ができます。判断基準を先に持っておくことが、改善サイクルを回し続けるための最初の設計です。
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リライトだけでなく、記事作成・導線設計・改善判断で迷う局面が続いている場合は、まず「判断の順番」を見える形にしておく必要があります。無料PDFでは、記事やサイト改善で迷ったときに何から確認すればよいかを整理できるチェックリストを用意しています。感覚に頼らずに次の一手が決められる状態を、まず手元に置いておいてください。
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