LINEのブロック率の平均と下げる9施策|配信頻度と出し分けの最適解を解説
- 2026/09/05
- 2026/09/05
LINE公式アカウントの友だちは増えているのに、配信するたびにブロックが積み上がり、実際に届く人数が伸び悩んでいると感じるマーケティング担当者の方も多いのではないでしょうか。
ブロック率の平均を基準に自社の水準を診断し、配信頻度とセグメントの出し分けを設計し直せば、友だちを減らさずにリード獲得と商談化を伸ばせます。
そこで今回は、LINEのブロック率の平均値と計算方法を整理したうえで、ブロック率を下げる9つの施策と、配信頻度および出し分けの最適な設計手順を解説します。
この記事を読めば、ブロック率の考え方から自社水準の判定、原因の特定、9施策の実行、診断コンテンツを使ったセグメント設計までを一通り理解できるようになりますので、ぜひ参考にしてください。
この記事の監修・運営情報
運営企業:ラーナーズ株式会社 Interviewz(インタビューズ)/ヒアリングDXブログ編集部
監修:Interviewz プロダクトチーム(ヒアリング・診断コンテンツ設計の支援実績をもとに監修)
専門領域:BtoB/BtoCのヒアリング設計、アンケートUX、診断コンテンツによるCVR改善
インタビューズ編集部は、診断型ヒアリングツール「Interviewz(インタビューズ)」を開発・提供するチームです。BtoB企業のリード獲得支援やLINE公式アカウントの運用改善に携わってきた実務知見をもとに、アンケート設計、セグメント配信、ナーチャリングの現場で再現できる情報を発信しています。
LINEのブロック率とは?配信を拒否された友だちの割合

ブロック率は、LINE公式アカウントの健全性を測るもっとも基本的な指標です。友だち数だけを追いかけていると、実際に情報が届く母数が縮小していることに気づけません。まずは定義と計算式、そして混同されやすい関連指標との違いを整理します。
ブロック率の計算式は「ブロック数÷友だち数」
そもそもブロック率はどのように求めるものなのでしょうか。ブロック率とは、LINE公式アカウントを友だち追加したユーザーのうち、メッセージの受信を拒否した人の割合のことです。計算式は「ブロック率(%)=ブロック数÷友だち数(累計)×100」で表されます。友だち数が5000人で、そのうち1200人がブロックしている場合、ブロック率は24%です。実務では月次で数値を記録し、単月の値ではなく3か月から6か月の推移で判断することをおすすめします。単月では季節要因やキャンペーンの影響を受けやすく、施策の良し悪しを正しく評価できないためです。
ターゲットリーチはブロックを除いた実配信母数
ブロック率と並んで管理画面に表示されるターゲットリーチは、何を意味しているのでしょうか。ターゲットリーチとは、ブロックしていない友だちのうち、実際にメッセージを配信できる対象者数のことです。友だち数が5000人でブロックが1200人であれば、ターゲットリーチはおおむね3800人前後になります。LINE公式アカウントの課金は配信通数に対して発生するため、ブロックされた友だちには配信されず費用も発生しません。つまりブロック率が高いこと自体が直接コストを増やすわけではなく、問題は届けられる母数が痩せていく点にあります。獲得単価をかけて集めた友だちが配信対象から抜け続けている状態を、機会損失として捉えることが重要です。
管理画面の「分析」から3ステップで確認できる
自社のブロック率はどこで確認すればよいのでしょうか。LINE公式アカウントの管理画面では、ブロック数と友だち数が標準機能として記録されています。手順は、管理画面にログインして「分析」タブを開き、「友だち」を選択し、期間を指定して友だち追加数とブロック数を確認する流れです。期間は前日、7日前、30日前などから選べるため、配信日とブロック発生日を重ねると、どの配信が離脱を招いたかを特定できます。実務では、配信ごとにブロック増加数を記録するスプレッドシートを用意し、配信内容と離脱数を1対1で紐づける運用にすると改善の精度が上がります。
| 用語 | 意味 | 実務での使い方 |
|---|---|---|
| 友だち数 | 累計で友だち追加されたユーザー数 | 獲得施策の成果を測る |
| ブロック数 | 受信を拒否したユーザー数 | 配信設計の健全性を測る |
| ブロック率 | ブロック数÷友だち数×100 | 他社水準との比較に使う |
| ターゲットリーチ | 実際に配信できる対象者数 | 売上や商談の母数として使う |
| アクティブ率 | ターゲットリーチ÷友だち数×100 | 資産の目減りを把握する |
LINEのブロック率の平均は約30%が目安

自社の数値が高いのか低いのかは、比較対象がなければ判断できません。ここでは公開されている調査データをもとに、全体平均、商材別、友だち数別、配信頻度別のベンチマークを整理します。自社のアカウント特性にもっとも近い区分を基準線として採用してください。
全体平均は約30%で中央値は27%前後
一般的なLINE公式アカウントのブロック率はどの程度なのでしょうか。株式会社ソーシャルプラスが友だち数1000人以上のアカウントを対象に集計した調査では、ブロック率の平均値が29.7%、中央値が27.0%と報告されています。複数の運用支援会社が公開している目安も20%から30%のレンジで一致しており、30%前後が実質的な業界標準と考えて差し支えありません。平均値が中央値を上回っているのは、一部に40%を超える高ブロック率のアカウントが存在し、平均を押し上げているためです。自社が30%を超えている場合は、配信設計そのものを見直す段階にあると判断できます。
商材別では人材と化粧品が高く日用品が低い
業種によってブロック率にどれほど差があるのでしょうか。同じ調査によると、商材ごとのブロック率には15ポイント以上の開きがあります。人材が平均38.4%ともっとも高く、化粧品が36.6%、健康食品が33.9%と続きます。一方でその他会員サービスは21.5%、趣味やレジャー、エンターテインメント分野は21.7%、日用品は22.3%と低い水準にとどまります。人材や化粧品でブロック率が高いのは、目的が達成された時点で情報を受け取る理由がなくなる商材特性によるものです。転職が決まった求職者や、購入を完了した顧客に同じ訴求を送り続ければ、離脱は避けられません。自社が高ブロック率になりやすい商材であれば、目安を業界平均ではなく商材平均に置き換えて評価してください。
| 商材 | 平均値 | 中央値 | 評価の目安 |
|---|---|---|---|
| 人材 | 38.4% | 35.8% | 36%以下なら標準 |
| 化粧品 | 36.6% | 34.8% | 35%以下なら標準 |
| 健康食品 | 33.9% | 29.2% | 29%以下なら良好 |
| 医療・美容 | 33.8% | 37.0% | 34%前後が標準 |
| 不動産 | 31.8% | 30.1% | 30%以下なら良好 |
| アパレル | 30.7% | 27.6% | 28%以下なら良好 |
| 食品 | 27.8% | 22.8% | 23%以下なら良好 |
| 保険・資産運用・金融 | 22.7% | 24.0% | 23%以下なら良好 |
| 日用品 | 22.3% | 19.1% | 19%以下なら良好 |
| 趣味・レジャー・エンタメ | 21.7% | 18.8% | 19%以下なら良好 |
| その他会員サービス | 21.5% | 15.8% | 16%以下なら良好 |
| 全体 | 29.7% | 27.0% | 27%以下なら標準以上 |
友だち数が増えるほどブロック率も上がる
アカウントの規模はブロック率にどう影響するのでしょうか。同調査では、友だち数5000人未満のアカウントのブロック率が約22%であるのに対し、友だち数500000人以上のアカウントでは40%を超えると報告されています。規模が大きくなるほどブロック率が上昇するのは、友だち獲得の手段が広告やキャンペーンなど不特定多数に広がり、関心度の低い層が母数に混ざる比率が高まるためです。自社の友だち数が1万人規模であれば、25%前後を基準線に置くのが妥当です。逆に友だち数が数百人規模で30%を超えている場合は、規模の問題ではなく配信内容そのものに課題があると判断できます。
配信頻度が週3回を超えると悪化しやすい
配信の回数はブロック率にどのくらい効いてくるのでしょうか。運用支援会社が公開している目安では、週1回以下の配信でブロック率15%から25%、週2回で25%から35%、週3回以上で35%以上という傾向が示されています。モビルス株式会社が655名を対象に実施した調査でも、ブロックの理由の第1位は「情報配信の頻度が多すぎるから」で26.5%を占め、60代以上に限れば30.9%に達しました。頻度は単独でもっとも影響の大きい変数であり、改善に着手する際は最初に見直すべき項目です。ただし頻度を下げれば売上も下がるのではないかという懸念があるため、次章以降の出し分け設計とセットで検討してください。
自社のブロック率を評価する3つの判定基準

平均値を知っただけでは、自社が改善すべき状態なのか判断できません。ここでは、水準の判定、獲得経路による補正、単独指標に頼らない見方という3つの基準を示します。順番に当てはめれば、改善の優先度を客観的に決められます。
20%以下は良好で30%超は要改善
ブロック率は何%を目標に置けばよいのでしょうか。実務上の判定基準としては、20%以下であれば配信内容と友だち層が噛み合っている良好な状態、20%から30%であれば標準的な運用状態、30%を超えていれば早急な改善が必要な状態と整理できます。ただし前章のとおり商材差があるため、人材業界で32%であれば商材平均を下回っており、むしろ良好な水準です。自社の基準線を決める際は、全体平均と商材平均の2つを併記して社内共有すると、目標設定の議論がぶれにくくなります。
友だち獲得経路によって基準線を補正する
同じブロック率でも意味が変わるのはどのような場合でしょうか。友だち獲得の経路によって、登録者の関心度は大きく異なります。店頭やセミナー会場で説明を受けたうえで登録した友だちは関心度が高く、ブロック率は低めに出ます。一方でクーポンやプレゼント目当てで登録した友だちは、特典を受け取った時点で離脱しやすく、ブロック率が跳ね上がります。BtoBであれば、資料ダウンロードの完了画面から登録した層と、展示会でノベルティと引き換えに登録した層では、3か月後の残存率が倍近く変わることも珍しくありません。獲得経路別にブロック率を分解して集計すると、どの経路の質を改善すべきかが明確になります。
ブロック率単独ではなく3指標のセットで見る
ブロック率が下がれば運用は成功したと言えるのでしょうか。配信を止めればブロックはほとんど発生しなくなりますが、それは成果ではありません。ブロック率は、アクティブ率、開封率、コンバージョン率とセットで評価する必要があります。コンバージョン率とは、配信を受けた人のうち資料請求や商談予約など目的の行動に至った人の割合のことです。ブロック率が3ポイント上がっても、商談化件数が1.5倍になっているのであれば、その配信は成功と評価できます。ブロックは避けるべき失敗ではなく、関心のない層が自然に離れた結果でもあるという前提に立ち、残った友だちの反応率を主指標に据えてください。
- 判定1:全体平均30%と商材平均の2つを基準線に置いているか
- 判定2:友だち獲得経路ごとにブロック率を分解しているか
- 判定3:アクティブ率、開封率、コンバージョン率を併記しているか
- 判定4:単月ではなく3か月以上の推移で評価しているか
- 判定5:配信日とブロック増加日を紐づけて記録しているか
上記は自社の評価体制を確認するチェックリストです。
ブロック率が高くなる7つの原因

改善に着手する前に、なぜブロックされるのかを構造的に理解しておく必要があります。原因は配信側の設計ミスと、友だち側の状況変化の2種類に分かれます。ここでは現場で頻出する7つの原因を、対策とあわせて整理します。
原因1 配信頻度が受け手の許容量を超えている
もっとも多いブロック理由は何でしょうか。前述のモビルス調査のとおり、配信頻度の多さが26.5%で第1位です。LINEはメールと異なり、家族や友人とのやり取りと同じ画面に通知が届きます。そのため1日に複数回の配信を受けると、私的な連絡が業務的な情報に埋もれる感覚が生まれ、心理的な負荷が一気に高まります。週4回以上の配信を続けているアカウントでは、配信開始から2週間でブロックが集中して発生する傾向があります。まずは週1回から2回への減便を1か月間テストし、ブロック増加数と売上の変化を並べて確認してください。
原因2 配信内容が友だちの関心とずれている
頻度を下げてもブロックが止まらないのはなぜでしょうか。配信内容が受け手の関心と噛み合っていないことが原因です。全友だちに同じ内容を送る一斉配信では、購入直後の顧客にも初回限定クーポンが届き、既に導入済みの企業にも新規向けの資料案内が届きます。関係のない情報を受け取り続けた友だちは、そのアカウントを自分に無関係なものと判断します。BtoBでは、役職や検討フェーズによって必要な情報がまったく異なるため、最低でも3つのセグメントに分けて出し分けるところから始めるのが現実的です。
原因3 特典目的で登録した友だちが定着していない
キャンペーン直後にブロックが急増するのはなぜでしょうか。友だち追加で割引や資料をもらえる導線では、特典の受け取りが目的化しやすく、受け取り完了と同時にブロックされます。ある調査では、インセンティブ経由で獲得した友だちの3割前後が1か月以内に離脱するという傾向も報告されています。インセンティブとは、行動を促すために提供する特典や報酬のことです。特典設計を否定する必要はありませんが、特典の受け取り後に次の価値を提示するステップ配信を用意しておかなければ、獲得コストが回収できません。
原因4 あいさつメッセージで期待値を設定していない
登録直後の離脱を防ぐには何が必要でしょうか。あいさつメッセージとは、友だち追加された直後に自動送信される最初のメッセージのことです。ここで配信内容、配信頻度、友だちであることのメリットを明示していないと、友だちは何が届くのか分からないまま最初の配信を受け取ります。想定と異なる内容が届けば、その時点でブロックされます。「週1回、火曜日の12時に業界ニュースと事例を配信します」と具体的に宣言するだけで、登録から1か月以内の離脱を明確に抑えられます。あわせて配信内容の希望を選んでもらう設問を置くと、初回からセグメント配信を実行できます。
原因5 配信時間帯が生活リズムに合っていない
同じ内容でも時間帯によって反応は変わるのでしょうか。開封率は時間帯によって大きく変動し、21時台がもっとも高く58.2%に達するという調査結果があります。次いで12時台、18時から19時台が高い水準です。逆に早朝や深夜0時以降の配信は、通知音そのものが不快な体験となり、内容に関係なくブロックを招きます。BtoB向けであれば、意思決定者が情報収集する時間帯として、平日の8時台と12時台、20時から21時台が有力です。3つの時間帯で同一内容を配信し、開封率とブロック増加数を比較するテストを1か月実施すれば、自社の最適解が見つかります。
原因6 一斉配信しか運用していない
配信の型が1種類しかない状態にはどのような問題があるのでしょうか。一斉配信のみで運用していると、配信のたびに全友だちが判断の場に立たされます。関心のある友だちにとっては有益でも、関心のない友だちにとっては毎回が離脱の機会です。前述のソーシャルプラス調査でも、必要なタイミングで必要な情報を届けるAPI配信を行っているアカウントは、配信なしのアカウントよりもブロック率が低いという傾向が示されています。APIとは、外部システムとLINEを連携させて自動配信などを行うための仕組みのことです。プッシュ型の一斉配信を減らし、リッチメニューなどのプル型導線に情報を寄せる設計が有効です。
原因7 BtoB特有の私用アカウント抵抗がある
BtoBでLINEを運用する際に特有の障壁は何でしょうか。多くのビジネスパーソンはLINEを私的な連絡手段として使っているため、業務情報が私用アカウントに届くこと自体に抵抗を感じます。とくに休日や夜間に営業色の強い配信が届くと、業務時間外の侵入と受け取られやすくなります。BtoBでは配信頻度を月2回から4回程度に抑え、平日の業務時間内に限定し、営業提案ではなく業務に役立つ情報提供を主軸に置くことでブロックを回避できます。商談化を狙う訴求は、診断や資料請求など友だち側の能動的な行動に紐づけて出すのが定石です。
| 原因 | 主な兆候 | 優先対策 |
|---|---|---|
| 頻度過多 | 配信翌日にブロックが集中する | 週1回から2回へ減便する |
| 内容のずれ | 開封率が20%を下回る | セグメント配信を導入する |
| 特典目的の登録 | 登録1か月以内の離脱が多い | ステップ配信で価値を継続提示する |
| 期待値未設定 | 初回配信でブロックが出る | あいさつメッセージを再設計する |
| 時間帯の不一致 | 特定時間帯だけ反応が悪い | 時間帯のABテストを実施する |
| 一斉配信のみ | 配信ごとに一定数が離脱する | リッチメニューでプル型に寄せる |
| BtoB特有の抵抗 | 休日配信で離脱が増える | 平日業務時間に限定する |
LINEのブロック率を下げる9施策

原因が整理できたら、次は打ち手です。ここでは効果と着手のしやすさを踏まえて9つの施策を並べます。すべてを同時に実行する必要はなく、上から順に着手すれば投下工数に対する改善幅がもっとも大きくなるように配列しています。
| # | 施策 | 期待効果 | 着手工数 | 効果が出るまで |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 配信頻度の最適化 | 大 | 小 | 1か月 |
| 2 | あいさつメッセージの再設計 | 大 | 小 | 2週間 |
| 3 | 診断コンテンツでの属性取得 | 大 | 中 | 1か月 |
| 4 | セグメント配信の導入 | 大 | 中 | 2か月 |
| 5 | ステップ配信の設計 | 中 | 中 | 2か月 |
| 6 | リッチメニューでのプル型導線 | 中 | 中 | 1か月 |
| 7 | 配信頻度の変更オプション提供 | 中 | 小 | 1か月 |
| 8 | 友だち獲得経路の見直し | 中 | 大 | 3か月 |
| 9 | 効果測定と改善サイクルの定着 | 大 | 中 | 3か月 |
施策1 配信頻度を週1回から2回に最適化する
最初に手をつけるべき施策は何でしょうか。配信頻度の見直しは、工数がもっとも小さく効果がもっとも大きい施策です。Lステップが2023年に1000人を対象に実施した調査では、適切な配信頻度として週1回程度と回答した人が39.2%で最多でした。BtoCの小売や飲食であれば週2回から3回、BtoBのSaaSや人材であれば月2回から4回が現実的な水準です。頻度を落とす際は配信本数を減らすだけでなく、1本あたりの情報密度を高めて価値を維持することが欠かせません。減便と同時に内容が薄くなれば、友だちにとっての価値も同時に下がってしまいます。
施策2 あいさつメッセージで配信内容と頻度を宣言する
登録直後の離脱をどう防げばよいのでしょうか。あいさつメッセージには、配信する情報の種類、配信頻度、曜日と時間帯、友だちであることのメリットの4点を必ず明記します。「毎週火曜12時に、BtoBマーケティングの最新事例と調査データを1本お届けします」と書くだけで、受け手は事前に受信の可否を判断できます。さらに、配信を希望する情報カテゴリを2つから3つ選んでもらう設問を置けば、初回からセグメントを持てます。あいさつメッセージは費用が発生しない配信枠であるため、改善のコストパフォーマンスが極めて高い領域です。
施策3 診断コンテンツで友だちの属性を取得する
セグメント配信をしたくても属性データがない場合はどうすればよいのでしょうか。診断コンテンツとは、いくつかの質問に答えると結果が表示される対話型のコンテンツのことです。「自社のLINE運用フェーズ診断」のように、友だちにとってメリットのある形で3問から7問を提示すれば、業種、役職、検討フェーズ、課題といった属性を自然に取得できます。アンケートという名目では回答率が下がりやすい一方で、診断という体裁であれば回答自体が友だちにとっての価値になるため、回答率が大きく変わります。取得した回答をタグとして保持すれば、翌週からセグメント配信を開始できます。
施策4 セグメント配信で情報を出し分ける
取得した属性はどのように配信へ反映すればよいのでしょうか。セグメント配信とは、友だちを属性や行動履歴で分類し、グループごとに異なる内容を配信する手法のことです。まずは「検討フェーズ」「業種」「導入済みか未導入か」の3軸から1つを選び、2つから3つのグループに分けるところから始めます。導入検討中の友だちには比較資料と事例、導入済みの友だちには活用のコツと新機能の案内というように内容を変えるだけで、開封率は目に見えて改善します。セグメントを増やしすぎると運用が破綻するため、最初は3グループ以内に抑えるのが定石です。
施策5 ステップ配信で登録直後の体験を設計する
登録から数週間の離脱をどう抑えればよいのでしょうか。ステップ配信とは、友だち追加からの経過日数に応じて、あらかじめ用意したメッセージを自動で順番に送る配信方法のことです。登録当日に自己紹介と診断、3日後に代表的な事例、7日後に課題別の解決策、14日後に個別相談の案内という流れを組めば、友だちは価値を段階的に受け取れます。特典目的で登録した友だちに対しても、特典受け取り後の3日間で次の価値を提示できるかが定着率を分けます。一斉配信の本数を増やさずに接触回数を確保できる点も、ブロック率の観点で有利に働きます。
施策6 リッチメニューでプル型の導線をつくる
配信を減らすと接点まで減ってしまうのではないでしょうか。リッチメニューとは、トーク画面の下部に常時表示されるタイル状のメニューのことです。ここに資料一覧、事例集、料金、問い合わせ、診断といった導線を配置しておけば、友だちは必要なときに自分から情報へ到達できます。プッシュ型の配信を週1回に絞っても、プル型の導線が整っていれば接点は維持されます。実務ではリッチメニューのタップ数を月次で記録し、需要の高い項目を上段に配置し直す運用が効果的です。診断コンテンツをメニューに常設すると、配信を経由せずに属性データが蓄積されていきます。
施策7 配信停止ではなく頻度変更の選択肢を用意する
ブロックという最終手段を選ばせないためにできることは何でしょうか。友だちが「情報が多い」と感じたとき、選択肢がブロックしかない状態では離脱を止められません。配信メニューやリッチメニューに「配信頻度を月1回に変更する」「特定カテゴリのみ受け取る」という選択肢を用意すれば、友だち関係を維持したまま負荷だけを下げられます。メールマガジンでは一般的な仕組みですが、LINE運用では実装されていないケースが多く、導入するだけで競合との差がつきやすい施策です。頻度を落とした友だちも、ターゲットリーチには残り続けます。
施策8 友だち獲得経路を質の高い順に組み替える
そもそも離脱しにくい友だちをどう集めればよいのでしょうか。獲得経路ごとに3か月後の残存率を集計すると、質の差が数値で見えてきます。一般に、資料ダウンロードやセミナー申込の完了画面から登録した友だちは残存率が高く、単発の懸賞やプレゼント企画から登録した友だちは残存率が低く出ます。友だち数という総量目標を追いかけると質の低い経路に予算が流れやすいため、評価指標を友だち数から3か月後ターゲットリーチ数に置き換えることをおすすめします。指標が変われば、施策の選び方も自然に変わります。
施策9 効果測定と改善サイクルを月次で定着させる
改善を一過性で終わらせないためには何が必要でしょうか。配信ごとに、配信日、内容、セグメント、配信数、開封率、クリック率、ブロック増加数を記録するシートを用意し、月次で振り返る場を設けます。3か月分のデータが溜まれば、どの種類の配信がブロックを招き、どの配信が商談につながるかが定量的に判別できます。ブロック増加数が平均の2倍を超えた配信は再現しないというルールを運用に組み込むだけでも、年間のブロック率は着実に下がります。改善は個人の勘ではなく、記録と基準によって仕組み化してください。
▼診断コンテンツを使ってブロック率を下げる具体的な手順を知りたい方へ
👉 5ステップでできる診断コンテンツの作り方
配信頻度と出し分けの最適解を導く4ステップ
9施策のうち中核になるのは、頻度の最適化とセグメントの出し分けです。この2つは独立した施策ではなく、セットで設計してはじめて成果が出ます。ここでは現状把握から検証までを4つのステップに分けて解説します。
Step1 現状のブロック率と離脱タイミングを可視化する
設計の出発点は何でしょうか。まず直近6か月分の配信履歴とブロック数を1枚のシートに並べ、配信日とブロック増加日の対応関係を確認します。ブロックは配信の当日から翌日にかけて発生するため、どの配信が離脱を招いたかは比較的容易に特定できます。あわせて、友だち追加からブロックまでの日数を集計し、離脱が登録直後に集中しているのか、数か月後に分散しているのかを見極めます。登録から7日以内の離脱が全体の半分を超えていれば、原因は配信頻度ではなくあいさつメッセージと初期体験にあります。
Step2 セグメント軸を3つ以内に絞り込む
出し分けの軸はどう決めればよいのでしょうか。理論上はいくらでも細分化できますが、運用できる本数には限りがあります。BtoBであれば「検討フェーズ」「企業規模」「担当領域」の3軸が実用的です。この中から、配信内容がもっとも大きく変わる軸を1つ選び、2つから3つのグループに分けます。検討フェーズであれば、情報収集段階、比較検討段階、導入済みの3分類が扱いやすい単位です。軸を決めたら、各グループに対して「何を伝えると価値になるか」を1文で言語化してから、配信内容の企画に進んでください。
Step3 頻度を配信カレンダーに落とし込む
決めた方針をどう運用に定着させるのでしょうか。月間の配信カレンダーを作成し、全体配信とセグメント配信の本数を明示します。BtoBの標準的な設計例としては、全体配信を月2回、セグメント配信を月2回、ステップ配信を随時という構成が扱いやすい形です。この場合、個々の友だちが受け取る本数は月3回から4回に収まり、週1回程度の体感になります。友だち1人あたりの受信本数を管理指標にすることが重要で、配信本数の総量ではなく受信体感で頻度を管理してください。
Step4 ABテストで頻度と時間帯を検証する
設計した内容が正しいかはどう確かめるのでしょうか。ABテストとは、条件を1つだけ変えた2案を同時に配信し、結果を比較する検証手法のことです。友だちを無作為に2グループへ分け、片方には週1回、もう片方には週2回を1か月継続し、ブロック増加数とコンバージョン数を比較します。時間帯についても、12時台と21時台のように2案で比較します。検証で変える条件は必ず1つに限定し、最低でも1か月または各群1000人以上のサンプルを確保することが、判断を誤らないための条件です。
| 週 | 配信種別 | 対象 | 内容例 |
|---|---|---|---|
| 第1週 | 全体配信 | 全友だち | 業界の最新調査データ |
| 第2週 | セグメント配信 | 情報収集段階 | 課題整理のチェックリスト |
| 第3週 | 全体配信 | 全友だち | 導入事例のインタビュー |
| 第4週 | セグメント配信 | 比較検討段階 | 比較表と個別相談の案内 |
| 随時 | ステップ配信 | 登録7日以内 | 診断と初期ガイド |
▼セグメントを取得する診断コンテンツをゼロから設計したい方へ
👉 0からわかる診断コンテンツ作成ガイド
ブロック率の改善効果を測る5つの分析指標
改善の成否は、ブロック率だけでは判断できません。配信の質と事業成果を結ぶ指標を並べて追うことで、施策の是非を正しく評価できます。ここでは実務で使う5つの指標と、その読み解き方を整理します。
アクティブ率は友だち資産の目減りを示す
友だち数のうち、実際に届く割合をどう捉えればよいのでしょうか。アクティブ率とは、ターゲットリーチを友だち数で割った割合のことです。ブロック率の裏返しにあたる指標ですが、増加の方向で語れるため社内報告に向いています。友だち数10000人でターゲットリーチが7200人であれば、アクティブ率は72%です。獲得施策と維持施策の両方を評価するには、友だち数とアクティブ率を掛け合わせた実配信可能数を月次で追うのが実務的です。友だちが増えていてもアクティブ率が下がり続けていれば、獲得の質に問題があります。
開封率とクリック率は内容の適合度を示す
配信内容が合っているかはどこで判断できるのでしょうか。LINEでは開封率をインプレッション数から推計し、クリック率はメッセージ内のリンクタップ数から算出します。一般的な目安として、開封率は50%から60%、クリック率は3%から6%程度が一つの基準です。開封率が高いのにクリック率が低い場合は、冒頭の訴求と本文の内容がずれています。逆に開封率そのものが低い場合は、送信者名と最初の1行に課題があります。ブロック増加数と開封率を同じグラフに並べると、内容の適合度が直感的に把握できます。
離脱コホートは獲得経路の質を示す
いつ登録した友だちが離脱しているかをどう調べるのでしょうか。コホート分析とは、登録時期などの条件でユーザーを集団に分け、その後の行動を時系列で追う分析手法のことです。2026年1月に登録した友だちの3か月後残存率と、4月に登録した友だちの3か月後残存率を比較すれば、獲得施策の質の変化が見えます。展示会経由の残存率が62%、Web広告経由が41%という差が出れば、予算配分の判断材料になります。獲得単価だけでなく、残存率で割り戻した実質単価で経路を評価することをおすすめします。
| 指標 | 算出方法 | 目安 | 判断ポイント |
|---|---|---|---|
| ブロック率 | ブロック数÷友だち数 | 30%以下 | 商材平均と比較する |
| アクティブ率 | ターゲットリーチ÷友だち数 | 70%以上 | 実配信可能数で追う |
| 開封率 | インプレッション÷配信数 | 50%から60% | 冒頭訴求を検証する |
| クリック率 | クリック数÷配信数 | 3%から6% | 本文と導線を検証する |
| 3か月残存率 | 残存数÷同月登録数 | 60%以上 | 獲得経路を評価する |
▼回答が集まる設問設計のコツを押さえたい方へ
👉 ユーザーからの回答率の高いアンケートの作り方【6つのコツ】
ブロック率対策に使えるLINE関連ツール6選
施策を実行に移す段階では、標準機能だけで足りるかどうかの見極めが必要になります。セグメント管理や診断コンテンツの作成は、外部ツールを組み合わせたほうが早く形になります。ここでは目的別に6つのツールを比較し、それぞれの特徴を解説します。
| ツール | 主な役割 | 診断・ヒアリング | 向いている企業 |
|---|---|---|---|
| LINE公式アカウント標準機能 | 配信とリッチメニューの基本運用 | 簡易的な回答収集 | 運用を始めたばかりの企業 |
| Interviewz | 診断型ヒアリングによる属性取得 | ノーコードで診断を作成 | リード獲得と出し分けを両立したい企業 |
| Lステップ | ステップ配信とシナリオ管理 | 回答フォームで属性取得 | 高度なシナリオを組みたい企業 |
| Liny | 友だち管理とセグメント配信 | アンケート機能を搭載 | 顧客管理を重視する企業 |
| エルメ | 低コストでの配信自動化 | 簡易フォームに対応 | 小規模で運用を始める企業 |
| Social PLUS | ID連携と自社データ活用 | 外部データとの連携が中心 | 会員基盤を持つ大規模企業 |
LINE公式アカウント標準機能は最小構成の出発点
まずは標準機能だけでどこまで対応できるのでしょうか。LINE公式アカウントには、あいさつメッセージ、リッチメニュー、ステップ配信、簡易的な属性による絞り込み配信といった機能が用意されています。ブロック率の分析も管理画面から確認できるため、友だち数が数千人規模までであれば標準機能だけでも改善は進められます。ただし、友だち一人ひとりの回答内容をタグとして保持し、細かく出し分けるには機能が不足します。まず標準機能で3か月運用し、限界が見えた時点で外部ツールを検討する順序が無駄のない進め方です。
Interviewzは診断でリードと属性を同時に取得する
属性データの取得と商談獲得を同時に進めたい場合はどうすればよいのでしょうか。Interviewz(インタビューズ)は、専門知識がなくても診断型のヒアリングコンテンツを作成できるツールです。ノーコードとは、プログラミングの記述なしにシステムを構築できる仕組みのことです。友だちに数問の質問へ答えてもらうだけで、業種、課題、検討フェーズといった情報を取得でき、その回答内容に応じた結果画面を出し分けられます。回答という価値ある体験を提供しながら、セグメント配信に必要なデータを蓄積できる点が、単なるアンケートツールとの決定的な違いです。
Lステップは複雑なシナリオ設計に向く
シナリオ配信を細かく作り込みたい場合の選択肢は何でしょうか。Lステップは、ステップ配信の分岐やタグ管理、流入経路分析などを備えたLINEマーケティングツールです。友だちの行動に応じて配信内容を分岐させる設計ができるため、長期のナーチャリングに向いています。ナーチャリングとは、見込み顧客との関係を段階的に育てて商談化につなげる活動のことです。機能が豊富な分、設計と運用に一定の工数がかかるため、専任担当者を置けるかどうかが導入判断の分かれ目になります。
Linyは友だち情報の管理と絞り込みに強い
顧客情報を軸に配信を管理したい場合はどうでしょうか。Linyは、友だち情報の収集と管理、条件による絞り込み配信を得意とするツールです。回答フォームやアンケートで取得した情報をもとに、細かい条件で対象者を抽出できます。既存の顧客管理と連動させながらLINE運用を進めたい企業に適しています。導入にあたっては、どの情報をどの粒度で取得するかを事前に設計しておくことが、運用開始後の手戻りを防ぐ鍵になります。
エルメは小規模から始めやすい
予算を抑えて自動化を始めたい場合の選択肢はあるのでしょうか。エルメは、ステップ配信や予約管理などの機能を比較的低コストで利用できるツールです。小規模事業者や、まず自動化の効果を確かめたい部門での試験導入に向いています。機能の範囲は上位ツールより限定的ですが、あいさつメッセージの最適化やステップ配信の導入といった効果の大きい基本施策は十分に実行できます。運用が軌道に乗ってから上位ツールへ移行する進め方も現実的です。
Social PLUSは会員基盤との連携に適する
自社の会員データとLINEをつなげたい場合はどうすればよいのでしょうか。Social PLUSは、LINEアカウントと自社サービスのIDを連携させ、購買履歴などの自社データをもとにした配信を可能にするサービスです。ECサイトや会員制サービスを運営し、購買データが蓄積されている企業に適しています。ID連携とは、異なるサービスのアカウント同士を紐づけて同一人物として扱う仕組みのことです。すでに保有しているデータを配信の出し分けに活用できるため、大規模な友だち基盤を持つ企業ほど効果が大きくなります。
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診断コンテンツでブロック率を下げる活用シーン3選
診断コンテンツは、ブロック率の改善とリード獲得を同時に進められる数少ない手段です。ここでは実務で成果につながりやすい3つの活用シーンを、設計のポイントとあわせて紹介します。いずれも既存の配信設計に追加する形で導入できます。
シーン1 友だち追加直後の診断でセグメントを取得する
登録直後の友だちに最初に何を届けるべきでしょうか。あいさつメッセージの直後に3問から5問の診断を置き、業種、担当領域、いま抱えている課題を選択式で回答してもらいます。診断結果として、その課題に対する解決の方向性と関連資料を提示すれば、友だちは登録直後に具体的な価値を受け取れます。設問は5問以内に収め、すべて選択式にして自由記述を最初の設問に置かないことが、離脱を防ぐ設計上の鉄則です。取得したタグは、翌週以降のセグメント配信でそのまま利用できます。
シーン2 診断結果に応じた出し分けで商談化率を高める
取得した属性はどのように商談へつなげればよいのでしょうか。診断結果で「情報収集段階」と判定された友だちには基礎的な解説記事とチェックリストを、「比較検討段階」と判定された友だちには比較表と個別相談の案内を配信します。同じ月に配信する本数は変えずに内容だけを変える設計であるため、配信頻度を増やさずに反応率を高められます。診断結果ごとに配信テンプレートを用意しておくと、運用工数を増やさずに出し分けを継続できます。営業への連携も、診断結果をそのまま引き継げば初回商談の質が上がります。
シーン3 休眠層への再エンゲージメントに使う
反応がなくなった友だちにはどう向き合えばよいのでしょうか。3か月以上クリックのない友だちには、通常の営業配信ではなく「現在の状況を教えてください」という趣旨の短い診断を送ります。回答があれば関心が残っていると判断でき、回答がなければ配信対象から外す判断ができます。休眠層に営業色の強い配信を続けることは、ブロックを誘発するもっとも典型的な行動です。再エンゲージメント配信は四半期に1回までに限定し、価値提供を主眼に置く設計にしてください。
- 設問数は3問から5問に収める
- 最初の設問は必ず選択式にする
- 診断結果は課題の言語化と次の一手をセットで提示する
- 取得した回答は必ずタグとして保持する
- 結果画面から資料請求や相談予約への導線を用意する
ブロック率改善とリード獲得を両立するならInterviewz(インタビューズ)がおすすめ!

配信頻度の最適化とセグメントの出し分けを実行するには、友だちの属性データが不可欠です。Interviewz(インタビューズ)は、診断型のヒアリングによってその課題を解決するツールです。ここでは、ブロック率の文脈でどのように役立つのかを整理します。
ノーコードで診断コンテンツを作成できる
属性取得の仕組みを作るには開発が必要なのでしょうか。Interviewzでは、管理画面から質問と分岐、結果画面を設定するだけで診断コンテンツを作成できます。エンジニアの工数を確保できない事業部門でも、設問設計に集中したまま公開まで進められます。LINEのリッチメニューやあいさつメッセージに診断へのリンクを設置すれば、既存の運用フローを変えずに導入できます。施策の検証サイクルを社内で完結させられる点が、改善スピードに直結します。
回答データをセグメント配信の材料として活用できる
取得した回答はどのように配信へ反映できるのでしょうか。診断の回答は属性データとして蓄積され、検討フェーズや課題別のグループ分けに利用できます。全友だちへ同じ内容を送る運用から、グループごとに内容を変える運用へ移行できるため、配信本数を増やさずに一人あたりの適合度を高められます。結果として、ブロック率を抑えながら開封率とコンバージョン率を引き上げる方向へ配信全体を寄せられます。営業部門に回答内容を共有すれば、初回商談のヒアリング工数も削減できます。
14日間の無料トライアルで検証できる
導入前に効果を確かめる方法はあるのでしょうか。Interviewzでは14日間の無料トライアル期間が用意されており、実際に診断コンテンツを作成して回答を集めるところまで試せます。検証の進め方としては、1本目の診断を友だち追加直後の導線に設置し、回答率と取得できた属性の内訳を確認する形が実務的です。2週間で回答率と離脱率の初期データが揃うため、本格導入の判断材料を短期間で用意できます。
| 課題 | Interviewzでの解決アプローチ | 期待できる変化 |
|---|---|---|
| 属性データがない | 診断で回答を取得する | セグメント配信を開始できる |
| 一斉配信しかできない | 回答タグで対象を絞り込む | 配信の適合度が上がる |
| 登録直後に離脱する | 初回接触で価値を提供する | 初期の離脱を抑えられる |
| 商談化しない | 結果画面から相談へ導線を引く | 質の高いリードが増える |
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よくある質問(FAQ)

ここでは、LINEのブロック率について実務でよく寄せられる質問をまとめます。判断に迷いやすい論点を中心に、実務で使える基準を示します。自社の状況に近い項目から確認してください。
Q1. LINEのブロック率の平均はどのくらいですか?
A. 全体では平均29.7%、中央値27.0%というデータが公開されており、20%から30%が一般的なレンジです。ただし商材による差が大きく、人材は38.4%、日用品は22.3%と15ポイント以上の開きがあります。自社の水準を判断する際は、全体平均ではなく商材平均を基準線に置いてください。
Q2. ブロックされると配信費用はどうなりますか?
A. ブロックした友だちにはメッセージが配信されないため、その分の配信費用は発生しません。LINE公式アカウントの料金は配信通数に応じた従量課金であり、スタンダードプランでは月額15000円で30000通まで配信できます。費用が増えるわけではありませんが、獲得コストをかけた友だちに情報を届けられなくなるため、機会損失という観点で捉える必要があります。
Q3. 配信頻度は週何回が最適ですか?
A. BtoCの小売や飲食であれば週2回から3回、BtoBのSaaSや人材であれば月2回から4回が現実的な水準です。1000人を対象とした調査では、週1回程度が適切と回答した人が39.2%で最多でした。重要なのは配信本数の総量ではなく、友だち1人あたりが受け取る本数であるため、セグメント配信を含めた受信体感で管理してください。
Q4. ブロック率を下げるために最初にやるべきことは何ですか?
A. 配信頻度の見直しとあいさつメッセージの再設計から着手してください。この2つは工数が小さく、2週間から1か月で効果が確認できます。あいさつメッセージには、配信する情報の種類、頻度、曜日と時間帯、友だちであることのメリットを明記します。そのうえで、診断コンテンツによる属性取得とセグメント配信へ進むのが効率的な順序です。
Q5. ブロック率が高いままでも成果が出ていれば問題ないですか?
A. 商談化件数や売上が伸びているのであれば、ブロック率が高いこと自体を失敗と捉える必要はありません。関心のない層が離れた結果として、残った友だちの反応率が高まっている状態は健全です。ただし、ターゲットリーチが継続的に減少していると将来の配信母数が痩せていくため、アクティブ率と3か月残存率をあわせて監視してください。
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まとめ
ここまで、LINEのブロック率の平均値から改善の実務までを整理しました。最後に要点を振り返り、明日から着手できる順序を示します。数値の把握、原因の特定、施策の実行という流れで進めてください。
LINEのブロック率は全体平均が29.7%、中央値が27.0%であり、20%から30%が一般的なレンジです。商材によって差が大きく、人材は38.4%、日用品は22.3%と15ポイント以上の開きがあるため、自社の水準は商材平均と比較して判断してください。友だち数が増えるほどブロック率は上昇し、配信頻度が週3回を超えると35%以上に達しやすくなります。ブロックの理由として最多だったのは配信頻度の多さで26.5%を占めており、まずは週1回から2回への減便とあいさつメッセージの再設計から着手するのが効率的です。
そのうえで、診断コンテンツによる属性取得、セグメント配信、ステップ配信、リッチメニューによるプル型導線という順に施策を積み上げれば、配信本数を増やさずに一人あたりの適合度を高められます。評価にあたっては、ブロック率単独ではなく、アクティブ率、開封率、クリック率、3か月残存率を並べて追い、友だち数ではなく3か月後のターゲットリーチ数を目標指標に置き換えることが改善の分かれ目になります。
次のアクションとしては、直近6か月の配信履歴とブロック増加数を1枚のシートに並べる作業から始めてください。離脱が登録直後に集中しているのか、特定の配信に紐づいているのかが見えれば、優先すべき施策は自ずと定まります。属性データが不足していてセグメント配信に踏み出せない場合は、Interviewz(インタビューズ)の診断コンテンツを友だち追加直後の導線に設置する方法が有効です。14日間の無料トライアルを利用すれば、回答率と取得できる属性の内訳を短期間で検証できます。
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Interviewz(インタビューズ)をご活用いただくことで以下のことが解決できます。
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• チャットボット
• アンケートツール
• カスタマーサポートツール
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