LP（ランディングページ）を公開しても、広告や検索からの流入が問い合わせや資料請求につながらないことがあります。こうした場合、LP改善が必要だと分かっていても、「どこから見直すべきか」で迷うことがあります。
そこで活用できるのが生成AIです。
AIは、LPの内容を整理したり、改善仮説を洗い出したり、キャッチコピーやCTA文言の候補を作ったりする作業を支援できます。
ただし、AIの提案だけでCVRが上がるとは限りません。実際のユーザー行動やアクセスデータによる検証が必要です。
この記事では、LP改善にAIを活用する際の基本的な考え方から、ファーストビュー・CTA・フォームの具体的な見直し方、改善案を検証する方法まで解説します。
LP改善にAIを活用すると何が変わるのか
LP改善では、現状を確認し、課題を仮説として整理し、改善して効果を検証する流れを繰り返します。AIを取り入れることで、このうち「情報整理」「課題候補の抽出」「改善案の作成」といった工程を効率化しやすくなります。
LP改善では「課題発見・仮説・検証」を繰り返す
LP改善は、見た目を整えるだけの作業ではありません。目的は、LPを訪れたユーザーが問い合わせ、資料請求、申し込みなどのコンバージョンに進みやすい状態をつくることです。
そのためには、まずCVRやCTAのクリック状況、フォーム到達状況などを確認し、「どこでユーザーが止まっている可能性があるか」を考えます。
次に、ファーストビューの訴求が弱い、CTAの意味が分かりにくい、フォームの入力負荷が高いといった改善仮説を立て、変更後の数値を確認します。
一度の変更で正解を出すのではなく、仮説と検証を積み重ねることがLP改善の基本です。
AIは分析や改善案の作成を支援できる
生成AIは、LPの文章や構成を読み取り、訴求内容を整理したり、改善案を複数提示したりする用途に向いています。例えば、現在のキャッチコピーとターゲット情報を渡して、訴求が分かりやすいか確認させることができます。
また、CTA文言の候補を複数作らせたり、フォーム項目を「問い合わせ時点で必要な情報」と「後から確認できる情報」に分類させたりすることも可能です。
重要なのは、AIを「正解を決めるもの」ではなく、「改善仮説を考えるための補助役」として使うことです。AIの出力を起点に、人が実際のLPやユーザー行動と照らし合わせて判断する必要があります。
AIでLPを改善する前に必要な情報を整理する
AIにLPの文章や画面情報だけを渡して「改善してください」と依頼しても、十分な前提情報がなければ、一般的な提案にとどまりやすくなります。
改善の精度を高めるためには、LPの目的やターゲット、現在の成果を整理してからAIに渡すことが重要です。
ターゲットとコンバージョン目的を明確にする
まず整理したいのは、「誰に向けたLPなのか」と「最終的にどの行動を取ってほしいのか」です。
同じ商品やサービスでも、対象が経営者か実務担当者かで伝えるべき内容は変わります。資料請求と問い合わせでも、行動のハードルは異なります。
AIに分析を依頼する場合は、ターゲット、想定している課題、提供する商品・サービス、LPのゴールをあわせて伝えます。前提が明確になるほど、単なる文章校正ではなく、目的に沿った改善仮説を出しやすくなります。
さらに、広告、自然検索、メールなど、主な流入経路も共有すると、ユーザーがLPへ到達するまでに受け取っている情報を踏まえて訴求の一貫性を確認しやすくなります。
アクセス解析やユーザー行動のデータも確認する
可能であれば、LPの内容だけでなく、アクセス解析やヒートマップなどのデータも確認します。CVR、CTAクリック率、スクロール状況、フォーム到達率などを把握できれば、どの部分を優先して見直すべきか判断しやすくなります。
例えば、ファーストビューより下までスクロールするユーザーが少ない場合と、フォームまで到達しているのに送信されない場合では、優先して確認すべき箇所は異なります。
AIはLPの文章から改善候補を洗い出すことはできますが、実際のユーザーが離脱した理由を断定することはできません。LPの内容と実測データを組み合わせて、改善仮説を絞り込むことが重要です。
AIを使ってファーストビューを改善する
ファーストビューは、ユーザーがLPを開いた直後に目にする領域です。ここで「自分に関係のあるページか」「何を提供しているのか」が分かりにくいと、その後の内容を読んでもらえない可能性があります。
ターゲットと訴求内容が伝わっているか確認する
まずAIに、現在のファーストビューとあわせて、ターゲット、ユーザーの課題、商品・サービスの特徴、流入元の広告や検索キーワードなどを渡します。
そのうえで、「誰向けのサービスか」「どのような課題を解決するのか」「利用すると何が得られるのか」が短時間で理解できるかという観点から確認します。
特に広告からLPへ誘導している場合、広告で強調した内容とLPのファーストビューが大きく異なると、ユーザーが期待した情報を見つけにくくなります。AIを使う際も、LP単体ではなく、流入前のメッセージとのつながりを含めて評価させることが有効です。
AIでキャッチコピーの改善案を複数作る
現在のキャッチコピーに課題があると判断した場合は、AIに複数の方向性で改善案を作らせます。
例えば、ユーザーの悩みを前面に出す「課題訴求」、導入後に得られる価値を示す「ベネフィット訴求」、対象者や用途を具体的に示す表現など、訴求軸を分けて候補を作ると比較しやすくなります。
一方で、AIは事実以上に強い表現を作ることがあります。「必ず成果が出る」「大幅に改善する」といった根拠のない断定が含まれていないか、実際の商品・サービス内容と一致しているかは人が確認しなければなりません。
AIはコピーを自動決定するものではなく、比較できる選択肢を増やすために使います。
AIを使ってCTAを改善する
CTAは、資料請求、問い合わせ、申し込みなど、ユーザーに次の行動を促すための要素です。ボタンを目立たせるだけでなく、「クリックすると何が起こるのか」が分かる状態にすることが重要です。
CTAの改善にAIが有効なのは次のポイントです。
CTAの文言と行動後の内容を一致させる
「送信」「こちら」といった抽象的なCTAでは、押した後に何が起こるのか分かりにくい場合があります。資料請求であれば「資料をダウンロードする」、相談受付であれば「相談を申し込む」など、行動後の内容が想像できる表現を検討します。
AIには、現在のCTA文言だけでなく、クリック後の遷移先やユーザーが受け取れるものを伝えます。そのうえで、意味を変えずに分かりやすい表現を複数作らせると、改善案を比較しやすくなります。
CTAの文言を考える際も、過度に煽る表現や、実際の提供内容と異なる表現は避ける必要があります。
CTAの配置や前後の情報も確認する
CTA単体では問題がなくても、その直前に必要な情報が不足していると、ユーザーは行動を決められません。
例えば、サービス内容、料金の考え方、導入までの流れ、問い合わせ後の対応など、ユーザーが判断に必要とする情報が提示されているかを確認します。
AIには「このCTAを押す前にユーザーが抱きそうな疑問は何か」と問い、その疑問に答える情報がLP内に存在するかを整理させることもできます。
CTAを改善するときは、ボタンの文言だけでなく、そこに至るまでの導線全体を見ることが重要です。
AIを使ってフォームを改善する
フォームまで到達しても送信されなければ、コンバージョンにはつながりません。フォーム改善では、企業が取得したい情報と、ユーザーが入力するときの負担のバランスを見直します。
AIがフォーム改善を支援できる範囲は、入力項目や入力時のユーザビリティなどです。
入力項目が本当に必要か見直す
企業側が取得したい情報を増やすほど、ユーザーの入力負荷も高まります。
現在のフォーム項目をAIに渡し、「問い合わせ時点で必須の項目」「後から確認できる項目」「任意にできる項目」に分類させると、見直しのたたき台を作れます。
ただし、どの項目が本当に必要かは、営業や顧客対応の業務フローによって変わります。AIの分類をそのまま採用するのではなく、社内で実際の利用目的を確認したうえで削減や任意化を判断します。
入力時の不安や分かりにくさを確認する
フォーム改善では、項目数だけでなく、入力時の分かりにくさも確認します。
例えば、何を入力すべきか分かりにくい項目名、必須と任意の区別が曖昧な表示、入力形式が伝わらない項目などは、ユーザーの負担になります。また、送信後に連絡が来るのか、資料が届くのかといった情報が分からないと、不安を感じる場合もあります。
AIにはフォームの項目名や補足文を渡し、初めて利用するユーザーの視点で分かりにくい点を指摘させます。必要に応じて入力例や補足文の候補も作らせることで、フォーム全体の分かりやすさを見直せます。
AIが出した改善案はA/Bテストなどで検証する
AIから得られた改善案は、あくまで仮説です。実際に成果が出るかどうかは、変更後のユーザー行動を確認しなければ判断できません。
まずはA/Bテストを行い、検証を行いましょう。検証のポイントは次の通りです。
一度に多くの要素を変更しすぎない
ファーストビュー、CTA、フォームを同時に大きく変更すると、CVRが変化しても、どの変更が影響したのか分かりにくくなります。
そのため、改善仮説に優先順位を付けて、検証対象を絞ります。例えば最初にファーストビューのコピーを変更し、次にCTA文言を見直すなど、段階的に進める方法があります。
AIには改善候補を列挙させるだけでなく、「影響度」と「変更のしやすさ」といった観点で優先順位の案を作らせることもできます。ただし、最終的な優先順位は実際のデータや運用条件を踏まえて決定します。
CVRやクリック率などで改善前後を比較する
改善後は、目的に応じた指標を確認します。LP全体であればCVR、CTAであればクリック率、フォームであれば到達後の完了率などを見ます。
短期間の変化だけで結論を出さず、流入数や流入元などの条件も確認しながら、比較できるデータが得られているかを判断することも大切です。
結果が想定どおりでなかった場合も、改善が失敗したと即断するのではなく、仮説と実際のデータの差を整理します。その情報を再びAIに渡せば、次の改善仮説を考える材料になります。
このように、分析、仮説、改善、検証、再分析を繰り返すことで、AIを単発のアイデア出しではなく、継続的なLP改善に組み込めます。
LP改善でAIを活用するときの注意点
AIは改善作業を効率化できますが、回答をそのまま正解として扱うことは避けるべきです。特に、実際のユーザー行動や商品・サービスの事実関係は、人が確認する必要があります。
最後に、LPの改善でAIを活用する際の注意点についても整理しておきましょう。
AIの回答をそのまま正解と考えない
AIは与えられた情報から改善案を提示できますが、その案によってCVRが上がることを保証できません。ユーザーの反応は、流入元、商品、価格、競合状況など複数の要因に左右されます。
そのため、AIは仮説作成に使い、成果の判断はアクセス解析やA/Bテストなどの実測データで行うという役割分担が重要です。
誤った情報や過度な表現がないか人が確認する
生成AIが作成したキャッチコピーやCTA文言には、実際には提供していない機能や、根拠のない効果が含まれる可能性があります。
公開前には、商品・サービス内容との整合性、数字や条件の正確性、過度な断定表現がないかを確認します。LP改善を効率化しても、情報の正確性までAI任せにしないことが重要です。
まとめ｜AIを改善案づくりに活用し、改善を継続する
LPの改善におけるAIの役割は、成果を自動的に生み出すことではなく、情報整理や改善仮説の作成を支援することです。
まずLPの目的やターゲット、アクセスデータを整理し、ファーストビュー、CTA、フォームを順番に見直します。AIで複数の改善案を作り、実際のユーザー行動で検証し、その結果を次の改善につなげることが重要です。
AIと実測データを組み合わせながら改善サイクルを継続することで、担当者の経験だけに頼らず、根拠を持ってLPを見直しやすくなります。
シーサイドでは、生成AIツールの活用に関するご相談も受け付けております。
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