新規事業を立ち上げ、プロモーションやマーケティングを始めるとき、主要な媒体として多く用いられるのが自社サイトの「ランディングページ(LP)」だと思います。
ですが、LPをどのようにして最適化していけるか、より有効なものにしているか分からず、お困りの方も多くいらっしゃると思います。
そこで今回は、LPをいかにして最適化し売り上げに繋げていけるかを、Ptengineを使った手法をもとに紹介していきます。
LPOとは?最適化することが向くサイトは?
LPの最適化はマーケティングやプロモーション戦略の大きな武器となりますが、すべての商材に効果的とは限りません。
今回は、どのようなサイトがLP最適化に適しているか、そして「LP最適化って何?」と疑問に思っている方に向けて、基本から解説します。
ランディングページ最適化(LPO)とは
そもそも「ランディングページを最適化する」とはどういうことでしょうか?
ランディングページを最適化することを「LPO(Landing Page Optimization)」と呼びます。
具体的な方法としては
・LP内のナビゲーションを分かりやすくする
・キャッチコピーでページ内容を簡潔に伝える
・検索キーワードや時間帯に応じ、表示するコンテンツを自動的に変更する「LPOツール」の活用
などがあります。
LPOツールは、例えば「商品名 比較」で検索したユーザーには自社商品の強みを、また「商品名 通販」で検索したユーザーには購入方法を示すページを表示するといったことが可能になり、Webサイトの目的達成に効果を上げます。
直帰率改善に効く!
ユーザーにとってのLPOのメリットは、目的の情報が探しやすくなること。そして、運営者にとっては「直帰率の改善」が直接的な効果です。
直帰率とはLPからすぐに帰ってしまったユーザーの比率のことで、一般的な商業サイトでは50%以下であれば優秀なサイトだと言われます。
仮に直帰率が70%以上だったとすると、100人のうち70人がすぐ帰っていると考えるともったいないですよね。
LPOを通じてユーザーに重要な情報を“提案”することで、サイト滞在時間を伸ばし、直帰率を改善することが可能になるのです。
LPOがあまり効果がないサイト、あるサイト
LPOが効果を発揮するのは、流入率が既に高いサイトです。反対に、流入率が低いサイトには、LPOよりもSEO対策の方が適しています。自社サイトが現在どのような状態にあるかをしっかり把握し、必要な施策を見極めることが重要。
私の経験上、ECサイトや資料請求を目的とした商用サイトはLPOに最適です。LPOは、冒頭で説明したとおり、ユーザーを望むページへ誘導する手法。サイト運営者がコンテンツを提案することで、商品の購入やお問い合わせ、見積もりの申込数を増やすのに役立ちます。
A/BテストでLPOをしてみよう!
では、具体的にLPOを行う際、どのようなアプローチが有効なのでしょうか?私のおすすめは「A/Bテスト」を用いた検証手法です。
ここでは、A/Bテストの基本的な考え方や準備、そしてその活用方法について掘り下げていきます。
A/Bテストとは
そもそもLPOにおけるABテストとは何でしょうか?
A/Bテストとは、Webサイトの主要な要素である
・トップイメージ
・ヘッドラインのキャッチコピー
・Call-to-Actionボタンのデザイン
…など
これらを複数のパターンでテストし、最も効果的なものを見つける方法です。
重要なのは、テストする要素以外の条件を一定に保つこと。これにより、どのパターンが最もコンバージョン率を高めるかを検証し、効果的なものを実際のページに採用する。これが「A/Bテスト」です。
A/Bテストの前提条件を確認
A/Bテストを実施するためには、一定量のユーザーが必要です。少ないユーザー数では、テスト結果が偶然の範囲に収まる可能性があります。一日に1000ユーザー程度の流入がある場合、A/Bテストの信頼性が高まります。
しかし、LPへの流入が少ない初期段階ではどうすればいいのでしょうか?ここで役立つのが、A/Bテスト解析エンジンです。
今回は、LPOに適したA/Bテストエンジン「Ptengine」を使った解説を行います。
Ptengineを使ってLPOをしてみよう
これまでLPOの基本や効果について見てきました。ここからは、A/Bテストを行うためのツール「Ptengine」の使用法に焦点を当てていきます。
新規事業を立ち上げたばかりの段階では、どうしても少数のサンプルで検証を回さなければならなくなりますが、そんな時に活躍する「Ptengine」。使い方をしっかりおさえておきましょう。
Ptengineとは
Ptengineはランディングページの多変量テストを簡単に実行できるツールのこと。
これを使用することで、タイトル、見出し、画像、文言などの要素を簡単に変更し、その効果を測定するA/Bテストができるんです。
Ptengineのストロングポイントはなんといっても、ノーコードで、シンプルかつ迅速に検証を回していけるという点でしょう。ノーコードの操作だけで、ページ内容の一部を変更したテストや、リダイレクトテスト、ポップアップや固定バーのテストができます。
また、データ分析の方法として「ベイズモデル」を採用しており、少ないサンプル量で勝敗結果をスピーディーに導き出すことが可能になっています。
そのほか、蓄積データを機械で学習し、最もコンバージョン率が高いであろう最適なバージョンを表示する機能もあり、大変便利です。
PtengineでのA/Bテスト
まずは、各広告ソースのトラフィックを追うことから始めましょう。
・トラフィックが多い
・直帰率が高い
・コンバージョン率が低い
などのソースを特定し、関連のメインランディングページを確認します。
またヒートマップにて、ランディングページがどのように見られ、クリックされ、異なるコンテンツの関心度などの詳細を確認することができます。
ヒートマップは以下の画像のような感じで表示されます。
色が黄色や赤色になっていくほど多く注目されているポイントです。わかりやすく視覚化されているので、どこを重点的に対策していけばいいか、よくわかりますね。
このような材料をもとに、検証案を立てPDCAサイクルを回していくことが出来ると、自然とLPOが出来てくるに違いありません。
Ptengine公式サイト:https://www.ptengine.jp/blog/ab-testing/beginners-guide-to-a-b-testing/
まとめ
LPOはツールを使わずに行うと、多くのサンプル数が必要になったり、コードの組み替えや分析が複雑になったりします。料金はかかってきてしまいますが、立ち上げ初期の勢いそのままに売り上げを上げていくためにもPtengineのようなツールを使うことは有効な選択肢になります。今回の記事を参考にツールを有効活用して成果を上げていきましょう!
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