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最終更新: 2026.09.09

楽天の回遊率とは|R-Karteで見る指標・目安の考え方と店舗トップ・カテゴリ・商品ページの回遊設計

楽天の回遊率とは|R-Karteで見る指標・目安の考え方と店舗トップ・カテゴリ・商品ページの回遊設計

楽天が公表するR-Karteの指標には、「回遊率」という独立した項目や計算式は示されていません。店舗運営では、店舗離脱率・参照元・転換率の3点で代用し、ページビュー・アクセス人数と合わせて閲覧量と移動の状況を捉えます。確認する画面はR-Karteの「データ分析>アクセス・流入分析>店舗トップページ/カテゴリページ/商品ページ」です。

本記事では、店舗内で比較や商品選びが進む状態を「回遊」とし、離脱率や転換率も合わせて評価します。閲覧ページ数の増加だけを目標にせず、欲しい商品を選びやすくなったかを確かめることが大切です。

楽天の回遊率とは

楽天の回遊率を改善するには、店舗独自の評価方法を決め、楽天が提供する指標と区別して運用します。

楽天の公式記事でも回遊率という言葉は使われますが、R-Karteの正式な集計仕様としての定義ではありません。店舗内では、次のように測りたいことと使うデータを対応させ、改善前後で同じ条件を使います。

測りたいこと本記事での評価方法注意点
閲覧量同じ対象・期間のPV÷アクセス人数店舗独自の参考比率であり、取得範囲の確認が必要
店舗内の移動自店舗ページを示す参照元の推移訪問者ごとの全経路を示すものではない
閲覧の終了カテゴリや商品ページの離脱関連指標画面ごとの正式な定義に従う
購入への貢献転換率・売上・客単価の推移閲覧量と合わせて判断する

PVはページの閲覧回数ですが、提供された情報だけでは、現行R-Karteの全画面での取得範囲は確定できません。利用時はRMSの管理画面で、対象ページ・期間・端末をそろえられるか、表示項目を確認します。

また、PV÷アクセス人数を、そのまま「ページ/セッション」や複数ページ閲覧者の割合とは呼べません。同じページの再表示も閲覧量に含まれ得るため、別の商品へ進んだかは店舗内参照と合わせて読みます。

R-Karteの回遊指標と定義

R-Karteの回遊に関わる項目名と集計定義を示した図。アクセス人数(ページ訪問開始から30分以内の訪問を1とカウントし、離脱から30分以上経過した再訪問は新たに1とカウント)、ユニークユーザー数(デバイスが異なっても同じユーザーは1人で日ごとの集計、期間全体の実人数とは限らず日次合算と月次値の同一視は避ける)、カテゴリページ(店舗直帰数・店舗離脱数・店舗離脱率=(直帰数+離脱数)÷アクセス人数・平均滞在時間)、商品ページ(直帰数・離脱数・離脱率・滞在時間は長いことだけで良否を決めない)、店舗トップ(表示人数・クリック人数・クリック率はRMSの表示値と項目説明を優先)、転換率(売上件数÷アクセス人数、商品ページでは通常購入+初回定期購入が対象)、客単価(売上÷売上件数、商品ページと店舗カルテでは対象が異なる)を並べた図

R-Karteでは、アクセス人数、直帰数、離脱率、参照元を、それぞれの項目名と集計定義に沿って読みます。

項目名定義・算出方法読み方の注意
アクセス人数ページ訪問開始から30分以内の訪問を1とカウント離脱から30分以上経過した再訪問は、新たに1とカウント
ユニークユーザー数デバイスが異なっても同じユーザーは1人として扱った人数(日ごとの集計)期間全体の実人数とは限らず、集計単位に注意
平均滞在時間(秒)カテゴリページに滞在した平均時間1秒以内に離脱した場合は0と表示
滞在時間商品ページに滞在した平均時間長いことだけで良否を決めない
店舗直帰数店舗内で1ページビューしかなかった訪問数店舗内の別ページへ移動した訪問は含まない
店舗離脱数対象カテゴリが店舗内で最後に訪問したページとなった数店舗直帰数と区別して確認
店舗離脱率(店舗直帰数+店舗離脱数)÷アクセス人数カテゴリページの指標
直帰数1回の訪問で1ページビューしかなかった訪問数別ページへ移動した訪問は含まない
離脱数対象商品ページが訪問した最後のページとなった数商品ページの閲覧終了を把握
離脱率(直帰数+離脱数)÷アクセス人数商品ページの指標
表示人数店舗トップの当該パーツを表示させた人数アクセス人数ベースで集計
クリック人数店舗トップの当該パーツをクリックした人数アクセス人数ベースで集計
クリック率パーツ表示者のうち、クリックして画面遷移した人の割合記載式は「クリック数÷表示回数」
転換率売上件数÷アクセス人数商品ページでは通常購入+初回定期購入が対象
客単価売上÷売上件数商品ページと店舗カルテでは対象が異なる

ユニークユーザー数は、共通説明では日次の延べ人数、商品ページでは日・月ごとの集計と説明されています。商品ページの個別項目には日内の重複処理も記されているため、日次合算と月次値の同一視は避けます。

クリック率は説明文と計算式が併記されているため、独自に計算し直して同じ値と決めつけず、RMSの表示値と項目説明を優先して比較します。

楽天の回遊率の目安と平均値

楽天の回遊率は、一律の目標値を置くよりも、条件をそろえた自店舗の実績を基準に改善を判断します。

楽天市場の店舗に共通する回遊率や離脱率の標準値、回遊施策の標準的な改善幅は、公開情報では確認できません。R-Karteの公開案内に掲載された画面の数値もサンプルであり、自店舗の目標値には転用しません。

比較対象の項目名確認できる内容注意点
月商別平均値(同サブジャンル内)所属サブジャンル内の月商別平均値回遊関連の全項目に提供されるとは限らない
サブジャンルTOP10 平均当月売上金額が上位10店舗の平均値所属店舗が10店舗未満なら「-」と表示
自店舗の前年・セール比較前年同日や選択したセール期間との比較価格・在庫・広告などの違いも記録
  1. 通常期間とセール期間を分け、流入の性質が近い期間同士で、改善前後の数値を比較します。
  2. PC、スマートフォンのブラウザ、楽天市場アプリを分け、端末構成の変化も確認します。
  3. 店舗内参照と離脱率に加えて転換率を並べ、商品選びと購入の両方が進んだかを判断します。

楽天の店舗内回遊を作る導線一覧

楽天の店舗内回遊を作る導線一覧を示した図。店舗トップ(品ぞろえを案内する入口、用途別カテゴリ・主力商品・特集、パーツの表示人数・クリック人数・クリック率と参照元「店舗トップ」)、カテゴリ(商品を絞り込む売り場、用途や容量などの比較軸、平均滞在時間・店舗離脱率と参照元「店舗カテゴリページ」)、レフトナビ(実際に表示される共通領域、主要カテゴリや売り場への案内、遷移先のアクセス人数と設置元ページに対応する参照元)、関連商品(商品説明や比較情報の近く、代替品・比較候補・対応する付属品、参照元「店舗商品ページ」と遷移先の商品ページの転換率)、ディスカバリーレコメンデーション(店舗が設置する導線ではなく楽天側の面、楽天市場アプリの発見ページ、関心に応じた商品・コンテンツ、参照元と到着商品の転換率)、組み合わせ販売(利用条件に適合する商品の購入導線、一緒に使う商品をまとめて買い物かごへ入れる案内、対象商品の売上件数・客単価・詳細分析の同梱情報)。公式の必須配置ではなく設計提案であり、参照元はページ単位の分類でクリックだけを示すものではなく、専用の計測値がない導線は設置変更と遷移先の変化で効果を推測することを注記した図

回遊導線は、設置場所ごとの役割を決め、案内する内容と確認する指標を対応させることで改善できます。

次の表は、楽天が案内する機能やページ構造を踏まえた設計提案であり、公式の必須配置ではありません。

導線どこに何を確認する指標
店舗トップ品ぞろえを案内する入口用途別カテゴリ、主力商品、特集への案内パーツの表示人数・クリック人数・クリック率、参照元「店舗トップ」
カテゴリ商品を絞り込む売り場用途や容量などの比較軸、商品への入口平均滞在時間(秒)、店舗離脱率、参照元「店舗カテゴリページ」
レフトナビ実際に表示される共通領域主要カテゴリや売り場への案内遷移先のアクセス人数、設置元ページに対応する参照元
関連商品商品説明や比較情報の近く代替品、比較候補、対応する付属品参照元「店舗商品ページ」、遷移先のアクセス人数・転換率
ディスカバリーレコメンデーション(店舗が設置する導線ではなく楽天側の面)楽天市場アプリの「発見」ページ関心に応じた商品・コンテンツの紹介参照元「ディスカバリーレコメンデーション」、到着商品の転換率
組み合わせ販売利用条件に適合する商品での購入導線一緒に使う商品をまとめて買い物かごへ入れる案内対象商品の売上件数・客単価、詳細分析の同梱情報

参照元はページ単位の分類なので、レフトナビや関連商品枠のクリックだけを示すとは限りません。専用の計測値がない導線では、設置変更と遷移先の変化を照らし合わせ、効果を慎重に判断します。

楽天の店舗トップページの回遊設計

店舗トップは、訪問者が用途や品ぞろえから行き先を選べる入口を整え、パーツごとの反応で改善します。

ギフトを扱う店舗なら、贈る相手や用途など、購入者が実際に使う探し方を入口の名称に反映します。バナーの訴求と移動先の内容をそろえ、クリックする前から何を探せるかが伝わるようにします。

  1. パーツの表示人数を確認し、案内したい入口が訪問者に見られているか、配置の課題を探します。
  2. クリック人数とクリック率を確認し、入口の名称や画像が商品選びに役立っているかを検討します。
  3. 遷移先のアクセス人数と転換率も照合し、入口の改善が購入検討につながったかを確かめます。

通常トップに反映したページのデータは合算されるため、ページ別の効果測定には期間限定設定が推奨されています。期間限定トップを上書きした場合は前後で別集計となるため、公開期間と変更内容を記録して比較します。

ターゲティング画像を出し分けた場合、「設定なし」はクリック人数のみ表示される場合があります。このとき表示人数とクリック率は0になるため、数値だけで誰にも見られていないとは判断しません。

楽天のカテゴリページとレフトナビの改善

カテゴリとレフトナビは、購入者が理解できる分類名を使い、目的の商品へ進める状態を整えます。

カテゴリ名に社内の管理用語をそのまま使わず、用途や商品種別など、初めての人にも分かる言葉を選びます。容量違いなら容量、使用場面の違いなら用途をそろえ、商品一覧で比較するための情報を整理します。

データの状態検討する仮説見直す内容
滞在時間が長く、店舗離脱率も高い候補の違いが分からず迷っている可能性分類名、比較情報、商品への入口
滞在時間が短く、商品への参照が増加必要な候補を早く選べた可能性遷移先商品の転換率
カテゴリのアクセス自体が少ない売り場への入口が見つかりにくい可能性店舗トップや共通メニューの案内

レフトナビは過去の公開資料で共通パーツとして案内されていますが、端末ごとの表示は実物で確認します。スマートフォンでも同じ位置に表示されると考えず、商品ページからカテゴリへ戻れる入口を確かめます。

楽天の商品ページと関連商品の回遊設計

商品ページでは、購入に必要な情報を整えたうえで、比較したい人と合わせ買いしたい人に行き先を示します。

閲覧者の迷い案内する内容文言の例
容量やサイズが合わない同シリーズの別商品別の容量を比較する
用途に合うか判断できない選び方の説明やカテゴリ用途から選ぶ
類似商品との違いを知りたい比較候補と違いの説明同じ用途の商品を見る
一緒に使うものを探したい対応する付属品や消耗品対応する付属品を見る

優先して見直す商品は、アクセス人数と離脱率だけで決めず、転換率や未購入アクセス人数も確認します。関連商品へ進む人が増えても購入が減った場合は、提案内容や購入操作の分かりやすさを点検します。

商品ページ分析の一覧はアクセス人数の多い上位10,000商品のため、一覧だけで全商品を評価しません。お気に入りと在庫のデータは端末別に集計されないため、端末を切り替えても同じ値が表示されます。

ディスカバリーレコメンデーションと組み合わせ販売

ディスカバリーレコメンデーションは来店の入口、組み合わせ販売は合わせ買いの操作を助ける機能です。

ディスカバリーレコメンデーションは、2025年11月20日に楽天市場アプリで本格提供が始まりました。「探す」タブの「発見」ページからの遷移は、同名の参照元として店舗内ページへの流入に計上されます。

店舗側では、紹介された商品やコンテンツへの到着後に、比較候補や対応商品へ進める導線を整えます。自店舗の商品ページからの移動は「店舗商品ページ」なので、発見機能からの流入とは分けて評価します。

組み合わせ販売は、複数商品をまとめて買い物かごに入れられる機能として、公開ガイドラインに記載されています。指定された禁止ジャンルの商品の組み合わせ登録や、別ジャンルに登録して制限を回避する行為は禁止です。

対象商品の適合性をRMSの管理画面で確認し、対応関係が分かる説明とともに合わせ買いを案内します。

R-Karteで回遊改善の効果を確認する手順

回遊改善の効果は、対象期間と集計条件をそろえ、導線の利用状況から購入結果まで順番に確認します。

分析画面日次の選択上限月次の選択上限・注意点
店舗トップページ分析最大31日間最大13か月、月初に前月までのデータを公開
カテゴリページ分析最大31日間最大13か月、月途中の月次更新なし
商品ページ分析最大32日間最大13か月、データ量により表示期間を自動短縮
  1. RMSの管理画面で対象期間とデータ更新日を確認し、分析画面間で比較できる期間をそろえます。
  2. 変更前の配置、リンク先、価格、在庫、広告を記録し、導線以外に変化した条件も残します。
  3. スマートフォンのブラウザとアプリで実際に操作し、文字の読みやすさと移動先を確かめます。
  4. パーツの反応と店舗内参照を確認したうえで、遷移先商品の転換率・売上・客単価を照合します。
  5. 閲覧量が増えた理由を仮説として整理し、購入が減った場合は比較情報や購入導線を見直します。

商品ページ分析は最大過去3年間を確認できますが、各データの提供開始時期によって取得範囲が異なります。カテゴリでは選択期間と実際の対象期間が一致しない場合もあるため、表示された対象期間まで確認します。

店舗トップの表示人数やクリック人数には、通信環境や端末などによる誤差が生じる場合があります。小さな差で配置の優劣を決めず、参照元と購入結果を含めた全体の傾向から改善を判断します。

よくある質問(FAQ)

楽天の回遊率で迷いやすい点は、指標の呼び方、参照元の区別、離脱と購入の関係を整理すると判断できます。

楽天の回遊率はどこで確認できますか

独立した回遊率の表示を探すのではなく、RMSの管理画面で店舗内参照や離脱関連の指標を確認します。

PVをアクセス人数で割れば回遊率になりますか

店舗独自の閲覧量の参考比率にはできますが、楽天公式の回遊率や複数ページ閲覧者の割合とは異なります。

商品ページの離脱率は低いほどよいですか

離脱率だけでは購入への貢献を判断できないため、同じ期間の商品ページの転換率と売上も確認します。

参照元から店舗トップ経由の購入経路が分かりますか

「店舗トップ」などの参照元は移動の手掛かりになりますが、集計値だけで訪問者の全経路は再現できません。

閲覧ページ数が減ったら回遊改善は失敗ですか

必要な商品へ早く到達できた可能性もあるため、転換率や購入内容も確認して施策の成否を判断します。

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楽天市場の月商を5年で200万円→2億円に伸ばした現場の実践者。売れるECの方程式にAIを重ね、EC事業者の「次の一手」に伴走しています。

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西尾勝太

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西尾 勝太

#楽天SOY 2年連続#楽天NATIONS講師#NATIONS AIエバンジェリスト#AI×EC

金融系システム会社で10年以上、システムとデータに向き合う現場経験を積む。その後、家業でもある75年続く老舗化粧品店にジョインし、EC事業の立て直しに着手。

広告に頼らず、商品ページ・レビュー・リピート導線を一つずつ磨き込む地道な運営で、楽天市場の月商を5年で200万円から2億円へと100倍に成長。2024年・2025年と2年連続で楽天ショップ・オブ・ザ・イヤーを受賞し、楽天NATIONS講師として全国の店舗運営も支援してきた。

「現場で結果を出す人が、もっと創造的な仕事に時間を使えるように」

その思いから、売れるECの方程式にAIを掛け合わせたEC特化型AIエージェント「ラクリプ」を開発。

いまも一人のプレイヤーとして店舗に立ちながら、ECに携わる事業者の「次の一手」に伴走し続けている。

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CAREER TIMELINE

数字と熱量で塗り替えた、EC×AIの軌跡

  • SYSTEM ERA金融系システム会社で10年以上の実戦経験を積む
  • EC ERA START75年続く老舗化粧品店にジョイン。EC事業の改革に着手
  • 2024楽天月商を5年で200万→2億へ。楽天ショップ・オブ・ザ・イヤー受賞
  • 2024-楽天NATIONS講師に就任。短期で15店舗中13店舗の売上2倍を達成
  • 2024-花王など大企業向けECセミナーで熱狂を呼ぶダントツ講師として登壇
  • 2025EC事業者向け200名規模のAIセミナーを開催。100名超のECコミュニティ「COD」を運営
  • 2025株式会社ラクダを創業。EC特化型AIエージェントサービス「ラクリプ」をリリース
  • 2025楽天ショップ・オブ・ザ・イヤー 2年連続受賞
  • 2026.01楽天新春カンファレンスでAIをテーマに登壇
  • 2026.03楽天NATIONS AIエバンジェリストに就任
  • 2026.04AI×EC勉強会で約250名規模のオンライン勉強会を主催
  • 2026.08楽天グループ最大級のビジネスイベント「Rakuten AI Optimism」に登壇。三木谷社長とセッションを行う
  • NOWラクリプは継続契約400社に到達。Chrome拡張「ラクリプウォーク」も1,000ユーザーが利用中

HONORS & POSITIONS

主要な受賞・公職

01楽天SOY 2年連続受賞2024・2025年 楽天ショップ・オブ・ザ・イヤーを連続受賞。EC業界でも稀有な実績
02楽天NATIONS講師短期で15店舗中13店舗の売上2倍を達成
03NATIONS AIエバンジェリスト2026年3月就任。AI×ECの最前線を牽引
04楽天新春カンファレンス登壇2026年1月、AIテーマで登壇
05ECコミュニティ「COD」運営EC事業者100名超のコミュニティを主宰。AI×ECの知見を継続発信
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07大手企業講演に継続登壇花王をはじめとする企業の社内講演に継続的に登壇
08Chrome拡張「ラクリプウォーク」楽天店舗運営を支援する拡張が1,000ユーザーへ。現場ツールとして支持が拡大
09株式会社やよい 副社長75年続く老舗化粧品店の副社長として実店舗を運営し、人材育成に注力

MESSAGE

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私自身、朝から晩まで受注処理やページ修正に追われ、「本当にやりたい企画に手が回らない」もどかしさを、現場で何年も味わってきました。AIは、その時間を事業者の手に取り戻すための道具です。派手な魔法ではなく、日々の一手間を静かに肩代わりしてくれる相棒——ラクリプをそんな存在に育てていきます。

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西尾 勝太

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