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LPOとA/Bテスト

LPO(ランディングページ最適化)とA/BテストによるWEBマーケティング

成果が伸びないランディングページを広告効果の高いものに最適化。 ターゲット層に合わせたシナリオや構成で成果に繋げます。 サイトのパフォーマンスを改善させるA/Bテストによってエンゲージメント率やCVRを比較し、CVRを向上させます。

LPOとは

LPOとは、Landing Page Optimizationの略になり、LP(ランディングページ)の最適化の事を指します。 LP(ランディングページ)の最適化とは、広告や検索エンジン等を通じて訪れるページを最適化し、高い成果・コンバージョン率増加に繋げる為のマーケティング手法です。

LPOに向いているケース

LPOは、問題点の洗い出し→仮説を立てる→改善策の検討→LPO素材の作成→LPOセット→効果検証というような一連の流れを繰り返しますので、人的リソースや制作工数がかかります。 また利用するLPOツールによっては、月額費用がかかってくるものもある為、ある程度、費用をかけてもリターンが得られるという事が前提となります。 例えば社内で、1人分の人件費とLPOツール費用をを加味して月に30万円程度の費用がかかると計算される場合、LPOによって、仮に売上が2倍になっても、 もともとの売り上げが10万円ですと、10万円×2=売り上げ20万円ですので、費用の30万円を回収できません。 よって、ある程度の売り上げが無い場合は、そもそもの収益モデルを見直した方がいいかもしれません。 収益モデルはしっかりしているが売り上げ無い場合は、LPOだけでなく、広告やSEO対策からの見込みユーザーの流入を増やす必要があるでしょう。 また、LPOに向いているケースとして、月に百万円単位で広告予算をかけている場合、ある程度の売り上げや問い合わせを獲得できていると想定されるため、 仮にLPOにより売り上げが1.5倍になったと仮定すると、LPOにかけた費用は十分に回収できると想定されます。

重要性の高いCVR(購入率)

WEB広告を実施する上で、CVR(購入率)は、非常に重要な要素となります。 仮に広告予算が100万円の場合、CVRが1%の時と2%の時とでは、結果に大きな差が出てきます。 100万円の広告予算でクリック数(来訪者)が10000人の場合、CVRが1%だと100人の購入なのに対し、CVRが2%の場合には、200人の購入になります。 広告メニューを取り寄せ、PV単価やCTR(クリック率)等の指標をチェックする事は重要ですが、CVRを高める事は、それ以上に重要な課題だと言えるでしょう。

ABテスト(スプリット・ラン・テスト)

A/Bテストとは、スプリット・ラン・テストとも呼ばれます。複数のLP(ランディングページ)を用意した上で、成果を比較するテスト手法の事です。 写真やイラスト、メインキャッチコピー、サブキャッチコピー、レイアウト、購入パーツの変更など、複数の組み合わせをを少しずつテストし、 より効果の高いものや組み合わせを選び出すことで、LPを改善し、集客後のコンバージョ率を大幅に改善する事が可能になります。 購入率を下げていそうな現状LPの要素や購入率が高まりそうな要因の仮説を立て、一つ一つ検証をしていく事が常用です。 また、各パーツの最も効果の高い組み合わせをテストするテストを多変量テストと呼びます。

ファーストビューによるABテスト

ランディングページの全ての箇所を修正していくと時間も費用も大きくなるため、ユーザーの購入の意思決定に一番インパクトの大きいファーストビューだけを複数パターン用意して ABテストを行う事も効果的です。 大きな予算が取れない場合は、いきなり多くのテストをできない際などは、ファーストビューのABテストだけでもCVRが大きく改善される可能性があります。

ABテストは、均等配信で実施する

Googleオプティマイズやその他のLPOツールで、ABテストを行う際には、リンク先(LP)が異なる同様の広告を複数用意するか、各パーツの要素が自動で切り替わるようにし、 均等配信する事により、ABテストを行います。 均等に配信をしないと、どの要素が本当に効果があったがわからなくなってしまいます。

ヒートマップを活用する

ヒートマップでユーザーのページスクロール率を可視化するのがスクロール解析です。 スクロール解析では、ユーザーの滞在時間によって色合いが変わる為、そのページがどのあたりまでユーザーに読まれているかを直感的に把握する事が出来ます。 仮にページの最後まで閲覧するユーザーが全体の20%程度の場合、読んでほしいコンテンツが最下部にあっても読まれない事がほとんどになります。 マックス内でのテストでもページ下部の訪問時間はページ上部の1/4~1/5程度な場合が多く、重要なコンテンツは、ページの上部で表示しておく必要があると考えられます。 マックスのLPOサービスには、スクロールヒートマップもついていますので、実際のユーザーの動きを基にLP改善を行う事が可能です。 ヒートマップでユーザーがクリックした箇所を計測する事ができるのが、クリックヒートマップです。ボタンやリンク以外にも、何もないスペースののクリックも知ることができ、 ヒートマップ分析から効率的なリンク設置を行う事が可能になります。 押してもらいたいボタンやリンクは、しっかりと押されているのかどうか、複数のボタンやリンクから同一のリンク先へのリンクを設置している際、どのリンクが効果的に使われているか等も確認しましょう。 クリックが集中している場所は、クリックできると認識されている可能性がありますので、そこがクリックできる場所ではない場合、デザインの見直しをした方がいい可能性が高いです。 クリックが少ない場所は、クリックできないものとして認識されている可能性があります。この場合は、クリックできるとわかるようなボタンにしたり、デザインを変更する事で、 ユーザーにとって分かりやすい導線を生み出す事ができるかもしれません。 マックスのヒートマップツールなら、スクロールヒートマップ、クリックヒートマップ以外にも、スマホのタップ解析、ピンチイン、左右フリック等のタッチアクション等を分析する事も可能です。

LPOの手順

■問題点の洗い出し
LPの改善を行う場合、ファーストビューの写真のモデルを変更したり、問い合わせボタンの色や形を変更する等、 細かいパーツ毎に最適化していくケースとLPの構成やデザインテイスト等を根本的に変えるケースがあります。 後者の場合は、LPOというよりは、コンセプトの異なる2つのLPを同条件で広告配信を行いどちらの効果が高いを検証するABテストが向いています。 前者の場合は、パーツ毎にABテストをかけていき、最も効率の高いパーツを選定していきますので、LPの最適化を行っていく事になりLPOを行っていく事になります。

■仮説を立てる
現状のLPに関しての問題点を洗い出すと同時に、どのような理由でどのように変更したら、CVR(成約率)が向上しそうかを考えます。 例えば、ファーストビューのモデルの写真であれば、ターゲット層が共感できそうな人選になっているかを考えます。 年齢はターゲット層より高めがいいか、同年齢がいいか、もしくは、若めがいいか、見た目はどの程度、理想像に近くするか等々。 ユーザー心理を想像しながら、スマホ、PC等、デバイスでの見え方も含めて、パーツ毎に仮説を立てる必要があります。 その他、以下のような項目を問題点を洗い出し仮説を立てる際のチェックリストにするといいいでしょう。 ・メインキャッチコピー
・サブキャッチコピー
・ファーストビューの写真
・オファー(金額や定期等の訴求方法)
・購入・申し込みパーツのキャッチ、説明文
・購入・申し込みボタンの色味、形、動き
・商品写真
・配合成分説明
・お客様の声・体験談
・メディア掲載事例
・入力フォーム

■改善策の検討
問題点の洗い出し、仮説を考える際に、どのようにしたらCVRが高くなるかをある程度考えていると思います。 実際には、試してみないとわからない小さな違いに見えても結果が大きく変わってくる場合がありますので、何パターンかの改善策を考えるといいでしょう。 以下、改善策の一例になります。 ・ファーストビューのモデルがユーザーに刺さっていない可能性があるので、複数のモデル写真を用意する
・メインキャッチコピーがユーザーに刺さっていない可能性があるので、ユーザー心理を考慮し、ストーリーを考えたうえでメインキャッチ代案を用意する
・購入ボタンがぷるぷる動いているのが、逆に邪魔な印象があるかもしれないので、動かない購入ボタンを用意する。
・ファーストビューのモデルと、LP途中に出てくるモデルが別で整合性がとれていない為、同一人物もしくは、似ている人物像の写真に変える

■パターン(LPO素材)の作成
改善策に基づき、JPG等の各素材の作成を行います。 コーディングに関しては、LPOツールにより、作成方法が変わる場合がありますので、先にどのLPOツールで効果検証するかを決めておくといいでしょう。

■LPOセット
利用するLPOツールに各パターンの素材を登録します。 例えばファーストビューのモデルであれば、同時に複数人のパターンを登録します。その際に気を付ける事は、広告配信量がなるべく均等になるようにする事です。 パターンAの配信量が1,000、パターンBの配信量が500では効果を適性に検証する事ができなくなります。 また、配信量は、なるべく多い方がデータの有効性が高まりますが、実際には、勝ちパターンの早期確立を目指す事も多いため、 はっきりとした差異が出てきたら、予定よりも早く結論を出してもいいでしょう。 また、各要素のABテストで買った要素をそのままの組み合わせで使用する事高い効果を出す事も多いですが、 個別のパターンではいい結果が出ても組み合わせた場合に相性が悪いケースもありますので、ツールで自動的に効果の高いパターンの組み合わせを導き出してくれる多変量テストを行う事も効果的です。

■効果検証
各パターンの結果がある程度出たら、なぜ、そのような結果になったかを考えます。 初めに勝つだろうと予測していなかったパターンが高い効果を出す事もよくあります。なぜそのような結果になったかを検証する事により、次の改善に結び付ける事が可能になります。 また、配信している広告の種類やネットワークによっても検証効果が変わる事がありますので、広告種別やネットワーク毎の勝ちパターンLPを確立していく事も重要になります。

LPOツールのご紹介:Google オプティマイズ

Googleが提供している無料のA/Bテストツールです。 マックスでは、2018年以降は、Googleオプティマイズを中心にLPOを実施しています。 Googleオプティマイズには、以下のような特徴があります。
・googleアナリティクスに設定した目標をKPIとして設定可能
・無料(同時に5件までのA/Bテスト・リダイレクトテストが可能)
・他のGoogleツールと連携できる
・タグマネ・アナリティクス・スプレッドシート・データポータル)
・同一URLでABテスト可能(リスティング広告等でも利用可能)
・テストページの表示割合をパーセーテンジで設定可能
・テスト結果の中央値と50%、95%振れ幅の中央値を見ることができる

LPOのまとめ

問題点の洗い出し、仮説立て、改善策の検討、素材の作成、ツールへの実装、効果検証というようなPDCAの繰り返しますので、ある程度の人的リソースや制作費用がかかります。 収益化が見えていない場合や広告予算が少ない場合は、かけた分のリソースや費用が回収できない可能性もあります。 LPOを実施する場合は、自社で実施をするかLPOの運用会社に依頼をする事になりますが、コストと改善見込み、実績等から慎重に判断する事が重要です。