LPOとは?成果につながる改善ポイントの見つけ方と成功事例

MOLTS編集部

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LPOとは?成果につながる改善ポイントの見つけ方と成功事例

LPOとは、「ランディングページの最適化(Landing Page Optimization)」のことを指します。広告運用を改善するために、LPOは重要な要素の一つです。

「広告のクリック率は良いのに、コンバージョンが増えない」「目標のCPAが達成できない」このような課題の原因は、広告の遷移先にあたるランディングページ(LP)の設計にあるかもしれません。

ユーザーが求める情報とずれている、広告とLPの内容が一致していない、などといった問題があると、ユーザーがコンバージョンに至らずに離脱する原因となります。

本記事では、LPOとは何かという基礎知識から、どういう場合に必要な施策なのか、また実際に行う場合の手順と見るべきポイントを、弊社の成功事例とともに紹介します。

LPOとは

LPのイメージ
LPイメージ

LPOとは、「Landing Page Optimization」の略称で、ランディングページ(LP)の最適化のことです。LPOにおいてのランディングページ(LP)とは、Web広告のリンク先に設定するコンバージョン(お問い合わせや資料請求・商品購入)を獲得することを目的として作られた専用のページを指します。

Web広告やオウンドメディアなどからランディングページに流入したユーザーを、いかに離脱させずにコンバージョンに繋げるか、このコンバージョン率(CVR)を改善させるための施策のことをLPOと呼びます。

例えば、以下のような施策です。

とあるLPでは、「資料請求」と「お問い合わせ」という2つのCTAが設けられていました。よりコンバージョン率をよくするためにアクセス解析を行ったところ、「資料請求」のコンバージョンが「お問い合わせ」に比べて高く、ユーザーは「直接問い合わせるよりも、まずは資料請求をしたい」と考えているということが想定されました。そこで、「資料請求」のCTAをより目立たせて、画面下に追従表示させたところ、コンバージョン率のアップに繋がりました。

改善の規模や内容は、その時々によって異なりますが、このようにLPを改善していくあらゆる施策全般をLPOと呼びます。

ランディングページの印象は0.2秒以内に決まる

ユーザーは、特定のページにアクセスした瞬間、即時にそのページの印象や良し悪しを判断します。実際に、アメリカのミズーリ工科大学が行った視線追跡の研究によると、ウェブサイトを閲覧する際に、ユーザーはわずか0.2秒でページの第一印象を決定していることがわかっています。

つまり、多くの広告費をかけてランディングページに集客できたとしても、ユーザーがそのページを見た瞬間に何かしらの理由でページのクオリティが低いと判断すれば、離脱してしまいます。結果的にCPA(獲得単価)が高くなってしまい、広告の費用対効果が合わなくなってしまいます。

そもそもどういう場合に、 LPOが必要なのか

LPOは、ランディングページに十分な流入があるのにも関わらず、コンバージョンが増えない、もしくはコンバージョン率が悪い時に実施します。そもそもランディングページへのアクセスが少ない場合は、LPO施策よりも、いかにして流入を確保するのかに注力すべきです。

広告とLPで成果を出すためには、LPを制作する時点でターゲット調査を行い、どのようなコンテンツをどの順番で載せ、どこにCTAを載せるのが最適かということを設計します。しかし、このような設計をせずにLPを制作した場合、コンバージョン率を大幅に改善するために、広範囲のLPOを行う必要が出てくる可能性があります。

逆に、しっかりとした設計を行った上でLPを作った場合でも、細かい部分でA/Bテストを行ってLPOをすることで少しずつコンバージョン率を上げていくということもあります。

LPと広告両方のクリエイティブが連動していることが重要

LPOというとLPの改善ばかりに目がいってしまいますが、LPと広告の両方のクリエイティブを連動させることが重要です。

魅力的な広告でユーザーを引き付けてクリックをしてもらえたとしても、LPが広告と連動していなければユーザーは違和感を持ち離脱してしまうからです。

例えば、ペット用品を販売しているページの広告に猫の写真が使われていたのにもかかわらず、LPのファーストビューで猫ではなく犬の写真が使われていたら、ユーザーは不満に思い離脱してしまいかねません。

このように、コンバージョン率が悪い場合はLPだけではなくLPと広告の連動性に注目する必要があります。

LPOとEFOとの違い

エントリーフォーム一例

LPOとよく似たワードに「EFO(Entry Form Optimisation)」があります。EFOは、入力フォームの最適化を指します。つまり、ランディングページで、エントリーフォームまで到達しているにもかかわらず、コンバージョンに至らない場合に実施するべき施策です。

せっかくランディングページが読まれたのに、入力フォームが分かりにくい、入力項目が多く面倒といった理由で離脱されてしまうのは大変勿体ないことです。もし入力フォームに課題があることを発見したら、LPO施策と並行して、進める必要があるでしょう。

ちなみに、「LPにはフォームを埋め込む」というのがコンバージョン率を下げないポイントの一つです。ユーザーは1ページ遷移するたびに10%程度離脱していると言われています。LPから、お問い合わせボタンを押してフォームページに行く形だとそれだけで10%離脱してしまう恐れがあるということです。

LP自体にフォームが埋め込まれている形であれば、離脱率も低くなり、コンバージョンしたいと思っているユーザーが行動を起こしやすくなります。近年成果の出ているLPのほとんどが、このフォーム一体型であるといっても過言ではありません。

LPOの手順と改善すべきポイント

ここからは、実際にLPOの手順と改善すべきポイントについて解説します。現状の数値が悪いからといって、闇雲に改善していくことは、かえって成果を悪化させることにも繋がります。まずは、課題がどこにあるのかを明確にした上で、適切な改善施策を見つけましょう。

前提:ターゲット理解ができていないLPでは成果を出せない

先述の通り、本来はLPを制作する時点でターゲット調査を行って、ターゲットがどんな情報を知りたいと思っているのか、どういう不安を持っているのかなどを理解した上で、ターゲットが悩みを解決し、納得してコンバージョンできるようなストーリーを設計します。

しかし、たまに見かけるのがターゲットの思考や検討プロセスを考えずに、コーポレート・サービスサイトやパンフレットにある情報だけ羅列したようなLPです。

LPOでは細かな問題点などを抽出・分析していきますが、そもそもこのターゲット理解ができていない場合はターゲット理解からやり直し、LPを制作し直すか、大幅に改修する必要があります。

ターゲットはどんな情報を求めているのか、どんな情報があればボトルネックを解消できるのかをまずは仮定し、それをLPに反映した上で広告を運用して、データをチェックしましょう。

STEP1:現状の課題を抽出する

Googleアナリティクス等のアクセス解析ツールを用いて、現状の課題を抽出します。Googleアナリティクスでは、どのCTAがクリックされたのか、ということや広告別の直帰率・コンバージョン率を見ることができます。

例えば、特定の広告において直帰率が高いのであれば、広告とLPに統一性がないということが考えられます。

LPの見られ方に関する課題を抽出する際には、ヒートマップツールを活用しましょう。ヒートマップツールについて詳しくは後述しますが、ユーザーがページのどこを集中的に見ているか、またどこで離脱しているのかを一目で確認することができます。

STEP2:課題に対して、仮説を立てる

STEP1で抽出した課題に対して、なぜこのような現象が起きているのか、その仮説を立てます。例えば、先のファーストビューで離脱されているという課題を発見した場合、以下のような仮説を立てることができます。

  • ページの読み込み速度が遅く、表示前に離脱されている
  • ファーストビューで表示されるキャッチコピーやイラストが、ユーザーが期待していたものと違う
  • 何の商品やサービスなのかが分からない
課題仮説
ファーストビューの離脱率が高い
(=そもそも読まれていない)
ページの読み込み速度が遅く、表示前に離脱されているファーストビューで表示されるキャッチコピーやイラストが、ユーザーが期待していたものと違う何の商品やサービスなのかが分からない
フォームに到達していないCTAまでの導線が長いCTAが設置されていないコンテンツ内容に無駄があり、途中で離脱を招いている
特定の流入経路からのCVRが低い広告での訴求とコンテンツ内容が一致しない
読まれた後の離脱率が高い入力フォームが分かりにくいフォームで入力すべき項目が多すぎる

STEP3:改善施策の実行と検証(A/Bテスト)

仮説を立てることができたら、具体的に改善策を立案し、実行しましょう。この際に大事なのが、できるだけ同じ条件下でA/Bテストを行うことです。LPOは改善施策を実行して終わりではなく、どういった結果がもたらされたかを正しく検証する必要があります。

A/Bテストでは、複数パターンのLPを用意し、同時期にランダムに表示することによって、成果を比較する方法です。定量的に成果分析ができるので大変有効な検証方法ですが、複数箇所の改修を同時に行うと成果につながった要因が特定しにくくなるといった点には注意が必要です。

LPOの課題分析に用いるツール

LPOでは、現状の分析からコンバージョン獲得の阻害要因を正しく発見し、改善へと繋げることが大切です。

アクセス解析ツール(Google Analyticsなど)

LPOにおいて、Google Analyticsをはじめとするアクセス解析ツールは欠かせません。Webサイトのアクセスログから、ユーザーの行動データ・属性データ・技術環境データといった、アクセス解析に必要な情報のほとんどを見ることができます。

アクセス解析ツールでは、以下のような指標を確認できます。

  • 流入経路(検索 / 広告 / SNSなど)
  • 流入経路ごとの直帰率やコンバージョン率
  • ページの表示速度
  • ユーザーの属性(年齢 / 性別 /地域など)
  • 時間帯や曜日
  • 使用デバイス
  • イベントトラッキング(クリック計測など)
▼関連記事
Google アナリティクスなどを用いたユーザー行動分析について知りたい方は、別記事「ユーザー行動の分析をプロはどう行うのか?3つの事例から紐解く」で解説してますので、そちらを合わせて参考にしてください。

また、セグメントを切り分けてデータを分析することも可能です。「コンバージョンに至らなかったユーザー」「コンバージョンに至ったユーザー」をそれぞれ切り分けて見ることで、仮説の立案をサポートします。

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Google アナリティクスについて詳しく知りたい方は、別記事「Googleアナリティクスとは?使い方や事例、設定方法を解説」で解説してますので、そちらを合わせて参考にしてください。

ヒートマップ

ヒートマップとは、ユーザーのサイト上の行動を、色の濃淡によって表したグラフです。ユーザーがランディングページのどこに注目しているのか(熟読エリア)、どこで離脱しているのか(終了エリア)、どこをクリックしたのか(クリックエリア)を視覚的に分析することができます。

同じランディングページでも、スマホユーザーとPCユーザーでは、サイト上の行動が異なります。スマホはPCと比べて、さくさくとスクロールされるため、コンテンツが読み飛ばされやすいという傾向があり、分析によってはCTAが飛ばされてしまっているといった結果を導き出すことも可能です。

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ヒートマップについて詳しく知りたい方は、別記事「ヒートマップとは?分析のポイントや活用事例・代表的なツールを解説」で解説してますので、そちらを合わせて参考にしてください。

LPOツール

LPOツールとは、ランディングページの最適化に関する分析機能やテスト機能(A/Bテスト、多変量テストなど)を備えたツールです。アクセス解析やプログラミングの知識やがなくても、直感的に扱うことができるので、工数の削減に繋がります。

LPOツールの一つに、Googleオプティマイズがあります。Googleオプティマイズは、Googleが提供しているA/BテストなどができるLPOツールで、無料で利用することができます。特徴として、​​Googleアナリティクスと連携することで正確なデータを分析できることや、初心者にも優しいシンプルでわかりやすいユーザビリティがあげられます。

まとめ|LPO成功の鍵は、仮説検証をもとに改善施策を繰り返すこと

本記事では、LPOの言葉の意味や、LPOの具体的な手順やポイントを解説しました。

LPOを成功に導くためには、コンバージョン数値が悪いから、何となくファーストビューを変える・コンテンツを入れ替えるなど場当たり的な対応に陥らないことです。アクセス解析やヒートマップ・LPOツールを活用し、なぜ現状の結果がもたらされているのか定量的に分析を行いましょう。

その上でユーザーインサイトを十分に考慮に入れて、仮説を立てることが求められます。この仮説を元に改善施策を実行していくわけですが、仮説はあくまでも「仮の結論」に過ぎません。

実際に改善施策を行ったのに数値が改善されないというケースは往々にしてあります。そのため、「施策立案→実行→検証→更なる改善施策」といったように高速でPDCAを繰り返していくことが大切です。

また、検証の際にはA/Bテスト(もしくは多変量テスト)が用いられることが一般的ですが、同じ条件下で行うことや、どのような仮説に基づいてそのテストを実行するのかをしっかりと定義した上で行わないと誤った結論を導きかねないことも頭に入れておきましょう。

記事監修

西 正広  Marketing Strategist / Data Analyst


1983年生まれ。大手不動産賃貸事業会社におけるWebディレクション・デジタルマーケティング業務後、インターネット専業広告代理店・株式会社電通デジタルにてアクセス解析・DMP・レコメンデーション・BIツールなどの導入・活用支援に取り組む。 2019年7月よりMOLTSに参画し、2020年より子会社KASCADEを設立し、取締役に就任。データに基づくサービス改善、ビッグデータ活用のコンサルティング、インハウス運用、データドリブンなマーケティング組織の構築を支援する。

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高橋 翔太  Marketing Director / Consultant


1991年生まれ。教育大学卒業後、ネットの広告代理店で人材、不動産、EC等、様々な分野の新規提案から実際の広告運用まで幅広く従事。 特に金融商材のディスプレイ領域では月間5000万円規模の運用に携わり、ディスプレイ広告の知見を広める。 2018年8月より株式会社STAUTに参画し、よりディスプレイ広告の専門性を高めつつ、リスティング広告運用にも注力し腕を磨く。広告運用以外にもKPI構築や年間計画の立案支援、インハウス化支援等にも従事。

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