公開後のLPを
AIで改善する
LP（ランディングページ）は公開してからが本番です。アクセス解析での現状把握、AIを使った改善案づくり、A/Bテスト、指標の読み方まで、公開後にLPの成果を伸ばすための改善サイクルを解説します。
Table of Contents
LPは公開してからが本番
LP（ランディングページ）は、公開した時点が完成ではなく、むしろスタートです。 どんなに丁寧に作っても、実際に訪問者がどこを読み、どこで離れていくかは、公開して数字を見るまで分かりません。 成果が出ているLPは、公開後に「計測して、直して、また計測する」というサイクルを回し続けているものがほとんどです。
この記事では、アクセス解析で現状を把握し、AIを使って改善案を素早く量産し、A/Bテストで検証して反映する——という一連の流れを、AIの活用を前提に整理していきます。
- 1
① 計測する
アクセス解析で、訪問数・離脱箇所・申し込み数などの現状を把握する
- 2
② 仮説を立てる
「ここで離脱が多いのはなぜか」を考え、直すべき箇所の見当をつける
- 3
③ AIで改善案を作る
コピーやレイアウトの改善案を、AIに複数パターン出してもらう
- 4
④ A/Bテストで検証する
元の案と改善案を訪問者に振り分け、どちらの成果が良いか比べる
- 5
⑤ 良かった案を反映する
数字で勝った案を採用し、また次の改善点を探す
ここがポイント
まず見るべき指標
改善の出発点は、感覚ではなく数字です。まずは次の4つの指標の意味を押さえ、自分のLPが今どういう状態かを把握しましょう。 具体的な数値は業種やLPの内容で大きく変わるため、他社の平均値を追いかけるより、自分のLPの数字が改善で良くなったかを見るのが基本です。
CVR（コンバージョン率）
訪問者のうち、申し込みや問い合わせなど目的の行動に至った割合。LPの成果を測る中心の指標
直帰率
最初のページを見ただけで何もせず離れた割合。高い場合はファーストビューが響いていない可能性
離脱率
各セクションやフォームのどこで訪問者が離れたか。ボトルネックの発見に使う
滞在時間・読了
どこまで読み進められているか。途中で急に離脱が増える箇所は改善の候補
注意
改善の優先順位
直したい箇所はいくつも出てきますが、すべてを同時にやると何が効いたか分からなくなります。 「成果への影響が大きく、手間が小さい」ものから着手するのが原則です。 一般的には、多くの人が最初に目にするファーストビューと、行動の最後の関門であるCTA・フォームが、成果に効きやすい箇所です。
| やり方 | 感覚で直す | データで直す |
|---|---|---|
| 直す箇所の決め方 | なんとなく気になった所を直す | 解析で離脱の多い箇所を特定して直す |
| 効果の判断 | 見た目が良くなった気がする | CVRや離脱率の変化で判断する |
| 進め方 | 一度に複数箇所を作り替える | 1要素ずつ変えて検証を積み重ねる |
- 影響が大きいのに手間が小さい改善から着手する
- 多くの訪問者が通る「上のほう」から順に見直す
- 離脱が急増している箇所を最優先で仮説を立てる
- 一度に変えるのは基本1要素にとどめる
AIで改善案を量産する
改善で時間がかかるのは「案を考えること」です。ここはAIが最も得意とするところで、キャッチコピーの言い換えやCTAの文言、レイアウトの構成案を一度に何パターンも出してもらえます。 人は「出てきた案から選び、テストにかける」ことに集中できます。
たとえば、ファーストビューのキャッチコピーを改善したいときは、次のように具体的な狙いを添えて依頼します。
このLPのファーストビューのキャッチコピーを改善したいです。
現状のコピーはこちらです：
「（今のキャッチコピーをそのまま貼る）」
- 想定読者：中小企業でLPの成果に悩む担当者
- 伝えたい価値：公開後の改善までAIで伴走できること
- トーン：誇張しすぎず、信頼感のある言い回し
上記をふまえ、方向性の異なるコピー案を5つ出してください。
それぞれ「何を狙った案か」を一言添えてください。使い方のコツ
A/Bテストの考え方
A/Bテストとは、元のLP（A案）と、一部を変えたLP（B案）を用意し、訪問者を振り分けて「どちらの成果が良いか」を比べる方法です。 どちらが優れているかを感覚で言い合うのではなく、実際の反応で決められるのが利点です。
- 1
① 変える要素を1つに絞る
コピー・ボタンの文言・画像など、比較したい要素を1つだけ決める
- 2
② A案とB案を用意する
元のままのA案と、その1要素だけを変えたB案を作る
- 3
③ 訪問者を振り分ける
同じ期間に、両方の案へ訪問者を分けて表示する
- 4
④ 十分なデータを待つ
件数が少ないうちは判断せず、傾向が読める量まで待つ
- 5
⑤ 勝った案を反映する
成果の良かった案を採用し、次のテスト対象を決める
1要素ずつが鉄則
ファーストビューの改善
ファーストビューとは、LPを開いて最初に目に入る画面のことです。ここで「自分に関係ある」と感じてもらえないと、読み進める前に離脱されてしまいます。 直帰率が高いときは、まずこの部分を疑うのが定石です。
キャッチコピー
「誰のどんな悩みを解決するか」が一目で伝わるか。抽象的すぎないか見直す
サブコピー
キャッチを補い、続きを読む理由を1〜2文で示せているか
メインビジュアル
内容と合っているか。読み手が自分ごととして想像できる画像か
最初のCTA
スクロールしなくても行動の入口が見えているか
- 5秒見ただけで「何のLPか」が伝わるか確認する
- スマホでファーストビューに収まる情報量になっているか見る
- コピー案をAIで複数出し、A/Bテストで選ぶ
- 直帰率が下がったかを数字で必ず確認する
CTA・フォームの改善
CTA（行動を促すボタン）とフォームは、成果が生まれる最後の関門です。ここで迷わせたり手間をかけさせたりすると、せっかく読み進めた訪問者を逃してしまいます。 フォームの各項目でどこの離脱が多いかを見ると、改善の手がかりが見つかります。
| 観点 | 離脱されやすい状態 | 改善した状態 |
|---|---|---|
| ボタンの文言 | 「送信」など事務的で動機が湧かない | 「無料で相談する」など行動後が想像できる |
| 入力項目の数 | 必須項目が多く負担が大きい | 本当に必要な項目だけに絞る |
| ボタンの見つけやすさ | どこを押せばいいか分かりにくい | 色や配置で行動の入口が明確 |
このLPの申し込みボタンの文言を改善したいです。
現状は「送信」です。
- 目的：無料相談の申し込みを増やしたい
- 想定読者：LPの成果に悩む中小企業の担当者
- 狙い：押した後に何が起きるか想像でき、心理的な負担が軽い言い回し
上記をふまえ、ボタン文言の候補を5つ、
それぞれの狙いを一言添えて出してください。フォームは短く
まとめ：小さく試し続ける
公開後のLP改善は、大きな作り直しよりも、小さな変更を計測しながら積み重ねることが成果につながります。 アクセス解析で弱点を見つけ、AIで改善案を量産し、A/Bテストで検証して反映する——このサイクルを止めずに回し続けることが、地味ですが最も確実な方法です。
AIは案づくりのスピードを何倍にもしてくれますが、最終的にどの案を採用するかは、数字と顧客の反応が教えてくれます。 まずは1つ、直帰率やCTAなど影響の大きい箇所から、小さなテストを始めてみてください。
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よくある質問
まずアクセス解析で「どこで離脱しているか」を確認し、影響の大きい場所から手をつけます。多くの場合、最初に目に入るファーストビュー（一番上の画面）と、申し込みボタンやフォーム周りが成果に直結します。感覚で全体を作り直すのではなく、数字で弱点を特定してから、そこに絞って改善するのが近道です。
A/Bテストとは、元のLP（A）と一部を変えたLP（B）を用意し、訪問者に振り分けて成果を比べる方法です。まずキャッチコピーやボタンの文言など「1つの要素」だけを変えたパターンを作り、一定期間どちらの反応が良いかを比較します。複数の箇所を同時に変えると、何が効いたのか判断できなくなるため、1回につき1要素が基本です。
アクセス数によって変わります。訪問者が少ないLPで数日だけ見ても、たまたまの差なのか本当の差なのか判断できません。ある程度の申し込み件数が集まるまで待つ必要があり、アクセスが少ない場合は数週間かかることもあります。焦って早い段階で結論を出さず、十分なデータが集まってから判断することが大切です。
AIは改善案を素早く量産したり、コピーの言い換えを大量に出したりするのは得意ですが、「どの案が自社の顧客に響くか」を最終判断するのは人とデータの役割です。AIで案を広げ、A/Bテストの結果で選ぶ、という組み合わせが現実的です。AIの提案をそのまま公開せず、必ず数字で検証する前提で使いましょう。
改善を続けるなら必要です。解析がないと、どこで離脱しているか・改善が効いたのかを判断できず、感覚だけの手直しになってしまいます。無料のアクセス解析ツールを設置しておけば、訪問数・直帰率・申し込み数といった基本的な指標を把握でき、改善の効果も数字で確認できます。まずは計測できる状態を整えることが出発点です。