最適なLPOでCVRを改善｜ユーザーを離さないLPの作り方

web広告に携わる方なら一度は耳にしたことがある「LPO」。

LPOについて名前だけは聞いたことがあるもの

「LPOが何かはなんとなく知っているが、具体的に何をするかが分からない…」
「LPOの意味は知っているけど、必要なのかな...？」

と感じているweb広告関係者の方向けに、本記事では「LPOの必要性」と「何をすれば良いのか」を解説します。

⬇︎LPOに限らずさまざまなWeb広告改善事例を掲載しています。

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｜LPOとは

LPOとは「Landing Page Optimization」の頭文字をとった言葉で、LPの最適化を意味します。

LPをターゲットのニーズに合わせて最適化することで、CVRは上がります。
では、どのような取り組みをすればCVRは上がるのでしょうか。web広告においての、購入までの行動を分解してみましょう。

｜導線から考えるクリエイティブとLPの役割

人は何かを購入する時には必ず【興味を持つ→購入意欲が高まる→購入する】というステップを踏みます。

実店舗で購入する場合・Web広告で購入する場合はそれぞれどのような行動を取るでしょうか。図にして整理してみましょう。

実店舗で購入する場合

web広告で購入する場合

LPOのキーワードとなる広告（クリエイティブ）・LPには明確な役割があります。

つまりLPOとは、web広告上でターゲットに対し「興味を持たせる」「購入意欲を高める」ための取り組み。

言い換えると、ユーザーの購入までの動きを細かく分析し、LPにさまざまな工夫を加えてCVRを上げることですね。

｜肝はターゲットのニーズ

では、どのようにしたら「興味を持たせる」「購入意欲を高める」ことができるのでしょうか。

それは「ターゲットのニーズ」を把握することです。

• プロテインをweb広告で販売したいA社
• プロテインの購入を検討しているBさん

を例に「どうすればA社で販売しているプロテインをBさんに購入してもらえるか」を考えてみましょう。

〜A社が販売しているプロテインの情報〜

〜プロテインの購入を検討しているBさんの情報〜

〜web広告での販売設計〜

B社からするとAさんはドンピシャのターゲットで買ってほしい層。
では、A社の訴求の場合Bさんはプロテインを購入するでしょうか。

……答えは「購入しない」可能性が高いです。

なぜなら、Bさんは広告を見て興味を持ちますが

• 口コミで高評価なこと
• 大容量でないこと

に当てはまらないと判断したからです。

直球に言うと「クリエイティブで興味を持ったが、LPを読んでも購入意欲が高まらなかった」ため。LPとターゲットのニーズが合っておらず、LPO対策が不十分な可能性があります。

このようにどんなに広告ターゲットを集客できても「買う/買わない」の判断は、ターゲットのニーズにあっているかどうか「LP」で左右されます。極端な話、ターゲットのニーズの数だけLPが必要。合わせ込むために訴求のシナリオ改善をしていかないといけません。

web広告運用する時に忘れてはいけないのは、ターゲットが「何に反応するのか」「何を知ったら問い合わせ/購入をしてくれるのか」という視点です。

さて、B社はどのようにCVR改善をするのが効果的でしょうか。

｜ABテストを制する者は、LPOを制す

ターゲットのニーズを把握するときによく利用されるのが、ABテストです。

先ほどもお伝えした通り、ニーズの分だけLPを用意し、訴求のシナリオ改善をしていかないといけません。そして、その訴求が「当てはまる」「当てはまらない」の結果を定量のデータで判断しましょう。感覚でABテストをすると失敗します。

ニーズの数 = 訴求の数になるので、web広告を運用する時に必要なLPは複数本になることがほとんど。ターゲットのニーズを見つけ出すことが、LPのABテストの肝になります。

そして、ABテストを高速で回せば回すほど仮説の検証スピードが上がります。「LPは良いものを1本持っておけばOK」ではなく、運用データを解析しながらブラッシュアップしていきましょう。

先ほど例に挙げたA社は、広告（クリエイティブ）に合わせLPも3本作成し運用することで、LPをターゲットのニーズに合わせた最適化ができます。

〜Before〜

〜After〜

これこそが、LPOです。

｜ABテストあるあるに陥らないために

しかし一方でweb広告を運用したことがある方は、こんなことを一度は思ったことがあるのではないのでしょうか。

「ABテストを始めたものの、レポート作成するのが大変」

「レポート作成に手一杯で、肝心な分析が疎かになってしまう」

…そうです。これはweb広告運用者がABテストをする際によく陥る悩み。

「クリエイティブによっても遷移してくるユーザーが違うから、クリエイティブ×LPの数値を見よう！」

と考える方も多いかもしれません。

クリエイティブ×LPを掛け合わせたレポートを作成するためには

1. パラメーターのルールを作成
2. クリエイティブにパラメーターを設定
3. LPにパラメーターを設定
4. 該当のクリエイティブ、LPからのCV数を測定
5. パラメーターを元に掛け合わせを確認

という煩雑な作業が必要。

このレポートのおかげで「興味を持たせられたか」「購入意欲を高められたか」を定量で把握できるので、チェックを怠るわけにはいきません。ABテストをデータではなく感覚で作業を始めたら、仮説が検証されません。

では、どうしたら作業時間や作業ストレスを最小限に抑えることができるのでしょうか。

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