LPの離脱率は一定の平均値が存在し、その水準と比較することで自社の状態を客観的に把握できます。
広告によって流入は増えているにもかかわらず、商談や売上につながらない場合、離脱率の高さがボトルネックになっている可能性があります。単なる数値の確認にとどまらず、その背景にある構造や要因を把握することが重要とされています。
特に、近年は広告運用の高度化により流入数は確保できている企業が増えている一方で、LP上でのユーザー体験が最適化されていないことで、成果に結びつかないケースが増加しています。このような状況では、単純な改善ではなく、離脱が発生する根本的な構造を理解することが不可欠です。
本記事では、LP離脱率の平均や目安を整理したうえで、離脱の原因と改善方法を解説し、AIによる動的な顧客対応という新たなアプローチまで体系的に説明します。
この記事の内容
LP（ランディングページ）離脱率の平均値
LP（ランディングページ）の離脱率は、業界や商材、ユーザーの意思決定プロセスによって大きく異なります。そのため、一律の基準で「高い・低い」を判断するのではなく、一定の目安と自社の状況を踏まえた相対的な評価が重要です。
一般的に、LPの離脱率は70％〜90％程度がひとつの目安とされています。90％を超える場合は、ファーストビューや導線設計、コンテンツ内容に課題がある可能性が高く、改善の余地が大きい状態といえるでしょう。（参考：https://www.sender.net/blog/landing-page-statistics/）
ただし、この数値はあくまで参考値に過ぎません。高単価で検討期間が長い商材では初回訪問での離脱が増えやすく、逆に低単価で即決されやすい商材では離脱率は低くなる傾向があります。
そのため、離脱率は「平均と比較する指標」というよりも、業界・商材・流入経路などを踏まえたうえで、自社の改善余地を見極めるための指標として活用することが重要です。
【業界別】LPの平均値
LPの離脱率は業界によって大きく異なり、特に「BtoB」と「BtoC」で傾向が分かれます。
BtoBでは意思決定に時間がかかるため比較的離脱率は低めになりやすく、BtoCでは直感的な判断が多い一方で競合比較も多いため、離脱率は高くなる傾向があります。
ここでは、それぞれの特徴と平均値の目安を紹介します。
BtoB企業向けのLP離脱率平均
BtoB向けLPの離脱率は、60％〜85％程度が目安とされています。
BtoBでは意思決定に複数人が関与するケースが多く、初回訪問は情報収集に留まることが一般的です。そのため、1回の訪問でコンバージョンに至らず離脱しやすく、BtoCと比べて離脱率が高めに出る傾向があります。
特に以下のような特徴があります。
・論理性や信頼性が重視される
・導入事例や実績が意思決定に影響する
・資料請求や問い合わせなど「中間CV」が重要
SaaSやコンサルティングなどの分野では、比較検討を前提とした閲覧行動が多く、コンテンツの質と導線設計が離脱率に大きく影響します。
関連記事：【2026年最新】BtoBのWebサイト最適化とは？CVRを劇的に改善する「AIエージェント」活用戦略
BtoC企業向けのLP離脱率平均
BtoC向けLPの離脱率は、40％～70％程度が目安とされています。
BtoCでは個人の判断で購入まで完結するため、直感や感情に訴える設計が重要です。一方、競合との比較が前提となる領域では、ページを開いた瞬間の印象が離脱の判断に直結します。
主な特徴は以下の通りです。
・ビジュアルやコピーの第一印象が重要
・価格や特典などの即時訴求が効果的
・流入元（SNS・広告）との整合性が離脱率に直結
特にECや美容、不動産などの分野では、広告や検索結果で抱いた期待とLPの内容が一致していない場合、ファーストビューの時点で離脱が発生しやすくなります。
離脱率の目安と目標設定
離脱率の目安は、単純な平均値との比較だけで判断できる指標ではありません。離脱率はページの役割やユーザーの行動目的によって評価基準が変わるため、評価基準もそれに応じて変える必要があります。
例えば、LPのようにコンバージョンを目的としたページでは、問い合わせや資料請求などの次の行動へ遷移させることが前提となります。そのため、離脱率が高い場合は、導線設計や訴求内容がユーザーの期待と一致していない状態です。
一方で、情報収集を目的としたページでは、ユーザーが必要な情報を取得した時点で離脱が発生します。この場合の離脱は、目的達成後の自然な行動であり、必ずしも改善対象とはなりません。
また、離脱率は流入経路によっても評価が変わります。広告流入と自然検索流入では、ユーザーの関心度や検討段階が異なるためです。
広告流入の場合は、すでに特定の課題やニーズを持った状態で訪問するため、離脱率が高い場合は訴求内容やUI、CTA設計が期待に応えられていません。ファーストビューやオファー設計の改善が必要です。
一方で、自然検索流入では、情報収集や比較検討段階のユーザーも多く含まれます。そのため、一定の離脱は前提となり、コンテンツの網羅性や内部導線によって回遊を促す設計が重要になります。
このように、離脱率は固定された基準値で評価する指標ではなく、「ページの目的」「流入経路」「ユーザーの検討段階」を踏まえて解釈する必要があります。
そのうえで、自社LPの役割を明確に定義し、達成すべき行動に対して適切な水準を設定し、改善を進めることが重要です。
LP離脱率が高い3つの原因
LPの離脱率が高くなる原因はさまざまですが、多くは「デザイン」「コンテンツ」「構造（メカニズム）」の3つに集約できます。個別の問題として捉えるのではなく、ユーザー体験全体の中でどこに課題があるのかを整理することが重要です。
ここでは、代表的な原因を3つの観点に分けて解説します。
【デザイン】視覚的ストレスと情報の非効率性
LPのデザインはユーザーが最初に接触する領域であり、ここでストレスを感じるとコンテンツを読む前に離脱されてしまいます。特にページの読み込み速度が遅い場合、ユーザーは表示を待たずに離脱する傾向が強く、内容以前の問題として機会損失が発生します。
また、スマートフォンでの閲覧が主流となっている現在において、モバイル最適化が不十分なLPは致命的です。文字の読みにくさや操作のしづらさといった小さな違和感が積み重なることで、ユーザーは無意識のうちにストレスを感じ、ページから離れてしまいます。
さらに、CTA（行動喚起）の設計が不明確な場合「次に何をすればよいのか」が分からず、検討意欲があっても行動につながらないまま離脱が発生します。このように、デザインやUIの不備はユーザーの思考を止め、離脱を引き起こす直接的な要因となります。
【コンテンツ】提供情報とユーザー期待のミスマッチ
LPにおいて最も多い離脱原因のひとつが、ユーザーの期待と提供される情報のズレです。
ユーザーは広告や検索結果を通じて一定の期待を持ってページに訪れますが、その期待とLPの内容が一致していない場合「求めていた情報ではない」と判断され、すぐに離脱されてしまいます。
特にファーストビューで価値が伝わらない場合、ユーザーは続きを読む理由を見出せません。
また、コンテンツ自体が分かりにくかったり、専門用語が多く理解しづらかったりすると、読み進めること自体が負担となり途中離脱につながります。
ユーザーは必要な情報を素早く得たいと考えているため、情報の整理や伝え方が不十分なLPは、それだけで離脱されやすい構造になってしまいます。
コンテンツは単に情報量を増やせばよいのではなく「期待に応えているか」「理解しやすいか」という観点で設計することが重要です。
【メカニズム】静的な構造の限界
LPは基本的に、あらかじめ用意された情報を一方向に提示する「静的な構造」で設計されています。
しかし、実際のユーザーはそれぞれ異なる関心や検討段階を持っており、すべてのユーザーに同じ情報を同じ順序で提示することには限界があります。
その結果、自分にとって必要な情報が見つからなかったり、関心のない内容が続いたりすると、ユーザーは途中で離脱してしまいます。特に、流入経路ごとに異なるニーズに対応できていない場合、このズレはさらに顕著になります。
また、多くのLPは一度作成すると更新頻度が低く、ユーザーのニーズや市場環境の変化に柔軟に対応できないという課題も抱えています。
こうした構造的な制約により、ユーザーごとに最適な体験を提供できず、結果として離脱率の高さにつながります。
LP離脱率を改善する4つの方法
LPの離脱率を改善するためには、単発の修正ではなく、ユーザー体験全体を最適化する視点が重要です。
この一連の取り組みは「LPO（ランディングページ最適化）」と呼ばれ、ユーザーのニーズに合わせてLPの構成や要素を改善し、コンバージョン率を高めるマーケティング手法を指します。
LPOの目的は、ユーザーの途中離脱を防ぎ、最終的な問い合わせや購入といった成果につなげることにあります。
そのためには、ファーストビューから入力フォームに至るまで、各接点での離脱要因を一つずつ解消していく必要があります。
ここでは、LP離脱率を改善するための代表的な4つの方法を解説します。
①即離脱を防ぐ「ファーストビューと表示速度」の最適化
ユーザーはページを開いた直後の情報をもとに、そのまま閲覧を続けるかを判断します。そのため、ファーストビューでは「何のページか」「どのような内容が得られるか」を一目で理解できる状態にする必要があります。
また、ページの表示に時間がかかる場合、内容を確認する前に離脱が発生します。表示速度の遅延は、それだけでユーザーの閲覧意欲を低下させる要因となるため、訴求内容の明確化とあわせて改善が不可欠です。
②読み進めたくなる「流入文脈に合わせたコンテンツ」の再構成
ユーザーが求めている情報が適切な順序で提示されていない場合、途中で離脱が発生します。
特に、流入時に想定している内容とLP内の情報にズレがある場合や、重要な情報が分かりにくい位置に配置されている場合、ユーザーは読み進める理由を失います。
そのため、ユーザーの期待に沿った情報を、理解しやすい順序で配置し、迷いなく読み進められる構成にする必要があります。
③コンバージョンを逃さない「CTAと入力フォーム（EFO)」の最適化
ユーザーが次の行動に進む段階の設計も、離脱に直結します。CTAの位置が分かりにくい、あるいは行動内容が明確でない場合、ユーザーは次に何をすべきか判断できず、そのまま離脱します。
また、入力フォームまでの導線が複雑であったり、入力の負担が大きい場合も、途中で離脱が発生します。そのため、行動までの導線をシンプルに設計し、入力負担を最小限に抑えることが必要です。
④効果測定とさらなる改善の実施
LPの改善は一度の対応で完了するものではなく、継続的に最適化するプロセスです。
ファーストビューやコンテンツ、導線などの各要素の改善後は、必ず数値で効果を確認し、その結果をもとに次の改善へとつなげます。
このように、各施策を単発で終わらせず、検証と改善を繰り返すことで、離脱率の改善とコンバージョンの向上を実現します。
AIエージェントでLPO施策を加速させる3つの活用方法
従来のLPOは、ユーザーの行動データをもとに仮説を立て、ページを改善していく「分析中心」のアプローチが主流でした。しかし、ユーザーの情報収集行動が高度化した現在では、それだけでは十分とはいえません。
そこで注目されているのが、AIエージェントを活用したLPOです。ユーザーとの対話を通じてリアルタイムにニーズを把握し、その場で最適な体験を提供することで、従来のLPOでは難しかったレベルでの最適化が可能になります。
ここでは、AIエージェントを活用してLPO施策を加速させる3つの方法を解説します。
①AI対話データを活用しユーザーニーズに即したコンテンツへ改善
従来のLPOでは、ヒートマップやアクセス解析といった行動データをもとに改善を行うのが一般的でした。しかしこれらのデータは「何が起きているか」は分かっても「なぜ離脱したのか」までは十分に把握できないという課題があります。
AIエージェントを活用することで、この課題は大きく変わります。ユーザーとの対話ログから「どのような情報を求めているのか」「どこで理解に詰まっているのか」といった具体的なニーズを直接取得できるためです。
このデータを活用することで、ファーストビューの訴求やコンテンツ構成の見直しといった従来の改善施策も、より精度の高い形で実行できるようになります。つまり、推測ベースの改善から、ユーザーの“生の声”に基づいた改善へと進化するということです。
その結果、インターフェース設計やコンテンツの最適化はよりユーザー志向に近づき、離脱率の低減とコンバージョン向上を同時に実現しやすくなります。
②AIエージェントによる”動的接客”の導入
従来のLPは、あらかじめ用意された情報を一方向に提示する「静的なページ」であり、すべてのユーザーに同じ体験を提供する構造でした。
しかしAIエージェントを導入することで、ユーザーごとに最適化された“動的な接客”が可能になります。
AIエージェントはユーザーの質問や行動を理解し、その場で最適な情報や導線を提示します。これにより、ユーザーは必要な情報に最短距離でたどり着くことができ、離脱を防ぎながらスムーズに意思決定を進めることができます。
ここで重要なのが、従来のチャットボットとの違いです。一般的なチャットボットはあらかじめ設定されたシナリオに沿って回答するため、想定外の質問には対応できないケースが多くあります。
一方でAIエージェントは、ユーザーの意図を理解しながら柔軟に回答を生成できるため、より自然で高度なコミュニケーションが可能です。
この違いにより、単なる問い合わせ対応ではなく「ユーザー理解→最適な提案→次の行動への誘導」までを一貫して担える点が、AIエージェントの大きな強みといえます。
関連記事：BtoBのLPO分析完全ガイド：CVRを劇的に改善する「AIエージェント」活用戦略
③チャット形式による低負荷な意思決定プロセスの構築
従来のLPでは、ユーザーは長いページをスクロールしながら必要な情報を自ら探す必要があり、この「情報探索の負担」が離脱の大きな要因となっていました。
AIエージェントを活用することで、この構造を大きく変えることができます。チャット形式でユーザーが質問を投げかけるだけで必要な情報が提示されるため、情報探索の手間をほぼゼロにすることが可能になります。
この変化は、単なる利便性の向上にとどまりません。受動的に情報を読む体験から、能動的に情報を引き出す体験へと転換されることで、ユーザーの理解度や納得感が高まり、意思決定がスムーズに進むようになります。
特にBtoB領域では、検討事項が多く意思決定に時間がかかる傾向がありますが、チャット形式によって必要な情報を段階的に取得できる環境を整えることで、検討プロセス全体の負荷を軽減し、コンバージョンにつながりやすい状態を作ることができます。
Mazrica Engage｜LP離脱率改善に役立つツール
LPの離脱率を改善するためには、単なるページの修正にとどまらず、ユーザーごとのニーズに応じた体験設計が求められます。しかし従来のLPOでは、静的なページ構造の制約から、すべてのユーザーに最適な情報提供を行うことは困難でした。
Mazrica Engageは、こうした課題を解決するために設計されたツールであり、AIエージェントによる対話型の顧客接点を通じて、LPを「動的な接客の場」へと進化させます。
特に、ユーザーとの対話を担うAIエージェントや、行動データを可視化する分析機能により、従来のLPOでは難しかった“リアルタイム最適化”と“顧客理解の深化”を同時に実現できる点が特徴です。
顧客対応エージェント「Hana」
Mazrica Engageの中核となるのが、AIによるWeb接客担当「Hana」です。ユーザーがサイト上で抱く疑問や関心に対し、自然な対話形式で回答を行いながら、最適な情報や導線へと誘導します。
従来のLPでは、ユーザーが自ら情報を探す必要がありましたが「Hana」が介在することでその負担が軽減されます。必要な情報をその場で取得できるため、離脱を防ぎながらスムーズに意思決定を進めることが可能になります。
また、ユーザーの質問内容や行動に応じて柔軟に対応できるため、静的なコンテンツでは対応しきれなかった多様なニーズにも対応できる点が大きな強みです。
日程調整・フォーム機能
コンバージョン直前の離脱を防ぐうえで重要なのが、入力や申し込みにおける負荷の軽減です。Mazrica Engageでは、チャット上で日程調整や問い合わせ対応が完結するため、従来のフォーム入力に比べてユーザーのストレスを大幅に軽減できます。
これにより、入力途中での離脱を防ぎながら、自然な流れでコンバージョンへとつなげることが可能になります。特にBtoB領域では、問い合わせや商談設定までのハードルが高いため、このようなスムーズな導線設計はCVR向上に直結します。
エンゲージメントレポート機能
Mazrica Engageのもう一つの特徴が、ユーザーとの対話データをもとにしたエンゲージメントレポートです。従来のアクセス解析では把握できなかった「ユーザーが何を知りたかったのか」「どこで理解に詰まったのか」といった情報を可視化できます。
これにより、LPのどの部分に情報不足があるのか、どの訴求がユーザーに刺さっているのかを具体的に把握できるため、改善施策の精度が大きく向上します。
単なる数値分析ではなく、ユーザーの意図まで踏み込んだ分析が可能になることで、より本質的なLPOを実現できます。
ダッシュボード機能
収集されたデータはダッシュボード上で一元管理され、CVRやユーザー行動、エンゲージメント状況などを俯瞰的に把握できます。
これにより、マーケティング施策の効果をリアルタイムで確認しながら、改善の優先順位を判断することが可能になります。また、営業やマーケティングチームとの連携にも活用できるため、組織全体での意思決定の質を高めることにもつながります。
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まとめ
LPの離脱率改善においては、ファーストビューやコンテンツ、CTAといった従来のLPO施策に加え、ユーザー体験そのものを見直すことが重要になっています。
特に現代のユーザーは、必要な情報を自ら探すのではなく「対話を通じて最短で理解する体験」に慣れつつあります。そのため、従来のような静的なLPだけでは、こうしたニーズに十分に応えることが難しくなっています。
AIエージェントを活用した動的な接客は、この課題を解決する有効な手段です。
ユーザーごとに最適な情報をリアルタイムで提供し、離脱を防ぎながらコンバージョンへと導く仕組みは、これからのLPOにおいて不可欠な要素といえるでしょう。
Mazrica Engageは、こうした次世代のLPOを実現するための有力な選択肢です。
AIエージェントによる対話、データに基づく改善、そしてスムーズなコンバージョン導線を一体化することで、LPの成果を大きく引き上げることが期待できます。
CVRを改善する「Mazrica Engage（マツリカエンゲージ）」
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