【LP改善】3ヶ月でCVR約 2.70倍の改善達成の手法（AI活用事例あり）
こんにちは、Web365の野田です。
普段、Web365というフリーのWeb担当として、クライアント企業へのWebから売上増を目標に、Webサイト分析改善（分析・制作・マーケティング）をワンストップでサポートしております。
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以前の週報で取り上げた、業務、【LP改善】3ヶ月でCVR約 2.70倍の改善達成について解説します。どうぞ。
【LP改善】3ヶ月でCVR約 2.70倍の改善達成
概要:
LP改善でCVR2.7倍を達成した具体的手法を紹介
価値:
数値改善の実績を示し、LP最適化の重要性を伝える
具体的な手法を共有し、即実践可能に
メリット:
効果的な改善策を短期間で実施できる
成果を可視化し、再現性のあるノウハウとして活用可能
関連サービス（こんなことができます）:
LP診断＋改善コンサルティングサービス
A/Bテスト＋ユーザーテストパッケージ
【事例】この方法でCVR386%増加
下記、これまでの解説の手法を活かして成果を出した事例記事です。
【LP改善】CVR約 2.70倍の改善の手法
箇条書きでやったことをあげます。1－6のサイクルを進めていくと数値が改善されます。
現状把握
課題抽出
改善施策立案
施策実装
効果測定
現状把握へ戻るサイクル
具体は
現状把握
GA4でサイト全体の重要数値を確認
ヒートマップ（Clarity）でLPのユーザー行動を確認
課題抽出
現状把握からの流れで「課題抽出」する
GA4
LP流入数、フォーム到達数、CV数、各項目の率、流入媒体内訳の確認
（Looker studioでダッシュボード作成 ※今後記事化）フォームの入力項目率（GTMでイベント作成＋探索レポートのファネル）
「【GA4 探索】フォーム各入力率をファネル分析の設定例を解説」
ヒートマップ（Clarity）
CTAのclick数、click箇所
スクロール率、離脱率、離脱率箇所
【ヒートマップ_Clarity】アテンションでユーザー関心度の高いコンテンツを把握分析→施策立案する方法（AI活用事例あり）
改善施策立案
課題抽出の流れから、ユーザー行動の仮説
例 高い離脱箇所
→LPの遷移前の期待値が違う
→コミュニケーションの流れを改善
→流入、LP、各コンテンツ、CTA、フォームまでスムーズな設計
期待値を満たすような情報を質量で訴求（質は下記２つ）
行動を換気する訴求
ハードルをさげる訴求
施策
離脱前、コンテンツ改善
離脱前、CTA追加
CTA・フォーム等、次行動の文言修正
施策実装
施策を実装、ABテスト、期間比較テストで効果測定へ
効果測定
施策による効果測定で数値を比較、数値が上向きであれば本格実装
数値が上向きと判断しづらい場合、継続か施策の微修正で再度測定
現状把握へ戻るサイクル
現状把握はできた→どう改善するの？
上記の流れ、改善は行動喚起とハードル下げの2軸でセクションの情報を充実させるといいです。
さらに改善具体案の出し方ですが、下記３つをやります。
自分の頭で考える（過去の知見や発想）
競合サイト、類似サイトを参考にする（参考情報から検討）
AIに聞く（次段落で例提示）
自分の頭で考える（過去の知見や発想）
これは、これまでに経験値があれば活用する、発想してみる、です。
さらには、CV率の改善のセオリーは、
「CVに近い箇所から改善」です（下記の優先順位）
商材設計（そもそもCVしたい商材なのか）
CV（商材検討の次の判断に値するCVなのか）
フォーム
CTA
LP
流入媒体
この優先順位から判断すると、CV率にインパクトが大きいので、変化、つまり改善されやすいです。（近日記事化、週報）
競合サイト、類似サイトを参考にする（参考情報から検討）
これは、現在の改善作業を同様に競合も進めています。さらにいえば、改善良好の結果が現在のLPである可能性が高いです。
よって競合や類似のサイトを参考に施策を検討することも有効です。
サイトのリストアップは
競合（商材が同じ）
類似（商材が違うが、業界が同じ・近い、ユーザーが同じ・近いなど）
また、競合のLPの改善履歴も確認できたらする↓（近日記事化、週報）
AIに聞く（次段落で例提示）
質問「こんな感じ（これまでの記事記載の内容）で【LP改善】CVR約 2.70倍の改善の手法を書いてみたんだけど、他にできそう、ブラッシュアップできそうなアプローチある？」
AIの回答↓
良い流れになっているし、実践的で分かりやすいですね！
さらにブラッシュアップするなら、以下の点を加えるとより価値が高まりそうです。
1. 課題抽出の精度向上
GA4のイベントデータ分析を強化
直帰率・スクロール深度の掛け合わせ分析（ファネル＋ヒートマップの相関を可視化）
遷移前の流入元ごとのコンバージョン差異をチェック（リファラ別の期待値ギャップ分析）
離脱したユーザーのその後の行動（リマーケティングリスト化など）
フォームの定性的な課題把握
設問ごとの「時間計測」：入力に時間がかかる箇所がストレスポイント
入力途中離脱ユーザーの動線確認（GTM + GA4でトラッキング）
2. 改善施策の多様化
情報の質 × 量 の訴求の具体化
質：信頼性向上の工夫（導入事例、口コミ、データエビデンスの可視化）
量：スクロール・クリックデータに基づいた情報設計の再構成
行動喚起 vs. ハードルを下げる訴求の具体例
CTAテキストの差別化（例：「無料ダウンロード」→「〇〇の成功事例を今すぐ受け取る」）
ファーストビューの「ユーザーが求める情報の即提示」
3. ABテスト・検証の強化
CTAクリック数だけでなく、「意図別のABテスト」
「短文vs長文CTA」「数字強調vs感情訴求」
CTAの位置（スクロール後表示vs常時表示）
離脱ページ別のABテスト
離脱率が高い箇所ごとに異なる施策をテストし、最適解を見つける
パーソナライズテスト（流入媒体別でLP内のCTA文言を変える）
4. 継続改善のためのフレームワーク化
施策ごとの優先順位付け（インパクト vs. 労力のマトリクス）
すぐにできる改善 vs. 中長期でやるべき改善
データの蓄積と学習
改善施策をナレッジ化し、次回のLP改善に活かせるように整理
全体的に、この流れはすでに洗練されていますが、より「次の一手」が見えるようにすると、LP改善が仕組み化され、再現性も高くなります。
特に「流入別の期待値ギャップの分析」「離脱ページごとのABテスト」あたりは、CVR改善のさらなるヒントになりそうですね！
以上、AIの回答です。
上記のような回答から使えそうなものを活用するといいです。
【事例】この方法でCVR386%増加
下記、これまでの解説の手法を活かして成果を出した事例記事です。
今後
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マガジン「Web担当が実務で成果を上げたWeb計測分析手法大全」
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