ブロック率は、友だち登録者のうち、自社アカウントをブロックしているユーザーの割合です。計算式は次のとおりです。

管理画面の「分析」メニューから確認できます。

また、配信コストを考える際は、友だち総数ではなく、実際に送信対象となる人数を見る必要があります。ブロック済みユーザーは配信対象外となるため、友だち総数と配信可能な人数は一致しません。
そのためブロック率の高さ自体が直接的な配信コスト増になるわけではありません。ブロック率を気にすべき理由は、コストではなく「自社の配信が顧客にどう受け取られているかの代理指標」だからです。

LINEヤフー for Business 公式note掲載の調査では、調査対象アカウントの全体平均は約36%、業種別でも概ね30〜40%のレンジで、業種間の差は大きくないことが報告されています。

実務的な判断軸は次の2つです。

• 自社の過去推移との比較：先月比、半年前比、1年前比でどう動いているか
• 内訳での比較：流入経路別、セグメント別、配信内容別でどう違うか

「全体で30%」よりも、「店頭QRコードからの友だちは20%、Web広告経由は45%」のように内訳で見たほうが打ち手につながります。社内での説明も、「業界平均より高い／低い」よりも「Web広告経由のブロック率が高く、ここを改善すれば全体が下がる」のほうが具体的に伝わります。

ブロック率が上昇する要因は多岐にわたりますが、突き詰めると次の2つに集約されます。

友だち追加の動機は、初回クーポン、初回送料無料、会員登録特典などのインセンティブに偏りやすい傾向があります。インセンティブ目的で登録したユーザーに、その後も同じ訴求（クーポン中心、新商品告知中心）を送り続けると、特典を使い切った時点で関心が薄れ、ブロックされます。

具体的なシナリオで考えるとわかりやすいです。

• アパレルブランドが「友だち追加で初回10%OFFクーポン」で友だちを獲得
• ユーザーは初回購入時にクーポンを使う
• その後、「新作入荷」「セール告知」「人気商品ランキング」が週1で届く
• 3ヶ月後、購入タイミングにないユーザーは離反する

これは配信頻度や時間帯の問題ではなく、獲得時の期待値（インセンティブが欲しい）と、その後の配信内容（クーポンを使った後は普通の販促）の構造的なズレです。週1配信に絞っても、内容のズレが残っていれば同じ顧客に離反される結果は変わりません。

確認の仕方：友だち追加経路ごとのブロック率を出します。流入計測パラメータや追加経路別のリッチメニュー設定などで、登録経路を識別できるようにしておきます。「クーポン目当ての登録者ほどブロック率が高い」のは想定の範囲ですが、その差が極端な場合は、初回フォロー後の配信を経路別に分ける設計が必要です。

化粧品ブランドを例にとります。

• 乾燥肌の悩みで来店・購入した顧客に、脂性肌向けのアイテム訴求が続く
• すでにスキンケアセットを購入した顧客に、初回購入者向けキャンペーンが届く
• 既に類似商品を買った顧客に、関係のないカテゴリの新商品案内が届く

いずれもユーザーから見れば、ブロックは合理的な判断です。「役に立たない情報を遮断する」という普通の行動が起きているだけです。

この問題は配信頻度を下げても解決しません。むしろ頻度を下げると、たまに届く配信が「自分と関係ない情報」だったときの落胆が大きくなります。

確認の仕方：購買履歴と配信内容のマッチングを確認します。たとえば直近購入カテゴリ別に、配信したメッセージのカテゴリ分布を集計します。「乾燥肌向け商品を購入した顧客に対する直近3ヶ月の配信で、乾燥肌向けコンテンツが何割含まれていたか」が出れば、ズレの大きさが具体的に見えます。

このズレを縮めるには、購買履歴に基づくセグメント配信が必要になりますが、それにはLINE上のユーザーIDと自社会員IDの紐づけが前提です。多くの企業はこの段階で「そもそもLINE友だちの誰が会員なのか分からない」という問題にぶつかります。

配信頻度はブロック要因になり得ます。ただし、頻度だけを下げても、獲得時の期待値や顧客状態とのズレが残っていれば根本改善にはなりません。

実際に起きているのは、原因1と原因2が放置されたまま、無理に頻度を保とうとして配信内容が薄くなる、という状態です。

• 週2配信でも、内容が顧客にとって価値があればブロックは抑制される
• 月2配信でも、毎回インセンティブの繰り返しならブロックされる
• カゴ落ち通知や再入荷通知のような行動連動型の自動配信は、ユーザーの関心が高い瞬間に届くため、一般的な販促配信より受け入れられやすい

判断軸はこうなります。

• 週1で価値ある配信が出せないなら、隔週に落とす
• 配信枠を埋めるための配信なら、やらない
• 「これは受け手にとって役に立つか、楽しめるか」を1つでもクリアしているか配信前にチェックする

頻度を下げること自体が施策ではなく、頻度に見合う情報価値を出せているかの議論が本質です。

打ち手に入る前に、最低限揃えたいデータを優先順位順に挙げます。

他にも、友だち数の月次推移、配信通数の推移、配信あたりブロック発生数（率ではなく実数）、セグメント別の配信反応など見るべき指標はありますが、上記3つが揃わない状態で他の指標を眺めても打ち手にはつながりません。

特に会員ID連携率と購買カテゴリ別の友だち分布は、ブロック率の文脈ではあまり議論されませんが、最重要です。これがないと「誰がブロックしたのか」「ブロックされても問題ない顧客なのか、リピート顧客が離れたのか」が判断できません。LINE公式アカウントの標準機能で取得できる属性情報（みなし性別・年齢・地域・OS）は推定値であり、購買履歴に基づく出し分けには別途ID連携の仕組みが必要です。

LINE友だち数とブロック率しか見えていない状態は、配信先名簿の中身が分からないまま送り続けている状態です。ブロック率の議論をするには、まず名簿の解像度を上げる必要があります。

ここからが実務の中心です。打ち手を時間軸で整理しますが、各打ち手には前提条件があるため、それも合わせて記載します。

友だち追加直後に届くあいさつメッセージは、開封率が極めて高い接点です。ここで「どんな内容を、どれくらいの頻度で配信するか」を明示しておくと、その後のブロックを抑制できます。

具体的には、次の3点を盛り込みます。

通知オフの案内はやや逆説的に見えますが、ブロックされると今後一切リーチできなくなる一方、通知オフでもトークルームにはメッセージが届くため、完全に接点を失うブロックよりはリーチ余地が残ります。離脱の選択肢を「ブロック」ではなく「通知オフ」に誘導することで、長期的なリーチを確保できます。

直近1〜2ヶ月の配信を一覧化し、次の比率を確認します。

多くの企業では、インセンティブ系と商品情報に偏りがちです。原因1と原因2の温床です。ナレッジ系・ブランド系を意図的に組み込むことで、販促一辺倒の印象を弱め、ブロック率の低下に効くケースがあります。

配信のたびに次の3点を確認する仕組みを作ります。

3点のうち1つもクリアしないなら、配信を見送ります。

最初から細かいセグメントを切る必要はありません。例として3区分を挙げます。

それぞれに対する配信内容を変えます。

店頭QRコードから登録したユーザーと、Web広告経由で登録したユーザーでは、自社理解の深さが違います。それを無視して同じあいさつメッセージ・同じステップ配信を送るのは効率的ではありません。

リッチメニューやステップ配信を流入経路別に分けることで、初期離脱（＝早期ブロック）が抑えられます。

ここから本格的な打ち手になります。会員ID連携ができていれば、購買履歴に基づいたセグメント配信が可能になります。

前提条件：購買履歴ベースのセグメント配信や出し分けには、LINE上のユーザーIDと自社会員IDの紐づけが必要です。会員ID連携ができていない状態では、LINE標準機能のみなし属性（推定性別・年齢・地域）ベースの粗い分類しかできず、効果も限定的になります。

中期施策に着手する段階で、多くの企業は「セグメント配信を導入したいが、そもそも誰が会員なのか分からない」という壁にぶつかります。ID連携の仕組み化を並行で進める必要があります。

ここまで来ると、ブロック率は「下げる対象」ではなくなります。配信先名簿の質を上げ続けた結果として、ブロック率は自然に落ち着きます。

設計すべきは次のような領域です。

たとえば、店舗で頻繁に購入する優良顧客にLINEで一斉配信を送り続ける必要はありません。店舗接点で十分にコミュニケーションが取れているからです。一方、ECで一度だけ購入してそれ以来反応のないユーザーには、LINEが最後の接点になっている可能性があります。同じ「LINE友だち」でも、LINEの役割は顧客ごとに異なります。

長期施策の本質は、LINEを「全員に同じ情報を送る配信チャネル」から、「顧客の状態に応じた接点を提供するCRM接点」に組み替えることです。

前提条件：経営判断とシステム投資が必要です。短期・中期の打ち手を試した上で、効果の限界が見えてから着手するのが現実的です。

ここまで打ち手を整理してきましたが、最後に強調しておきたいことがあります。

それは、ブロック率を目的化すると、改善が目的とズレやすいということです。

期間中のブロック発生数は、配信を絞ることで減らせる場合があります。配信頻度を月2に落とせば、短期的なブロック発生数は減る場合があります。反応の悪いセグメントへの配信を止めればブロック率は下がります。しかし、これは配信の機会そのものを削っているだけで、売上にもLTVにも貢献しません。

本来見るべきは、ブロック率単体ではなく、次の組み合わせです。

そして、ブロック率の中身を分解する視点が必要です。同じ「30%」でも、中身が違えば意味が違います。

「ブロック率が30%です」という数字は、この内訳が見えなければ意味を持ちません。

逆に言えば、配信先名簿の中身（誰が、いつ、何を買い、今どんな状態か）が見えていれば、ブロック率が多少高くても問題にならないケースがあります。たとえば、店舗で頻繁に購入する優良顧客がLINEをブロックしていても、店舗での売上影響は限定的なケースがあります。ただし、新商品認知や来店促進など、別の役割で寄与していた可能性は別途検討が必要です。

ブロック率の議論は、最終的には「LINEを誰のための接点として位置づけるか」という設計の議論に行き着きます。

最後に要点を整理します。

次に取るべきアクション例も3つに整理しました。

これらが揃ってはじめて、ブロック率の数字に意味が出ます。LINEを「全員に同じ情報を送るチャネル」から「顧客データと接続したCRM接点」へ組み替えていくスタートとして、ブロック率の観点を使ってみてください。

※出典：LINEヤフー for Business 公式note「【業界別実績付き】LINE公式アカウントにおけるブロック率について考える」