LPO とは？ SEO ・ EFO との違い、実践方法、コンバージョン率改善事例までまとめて解説

ウェブ広告を運用している中で、「コンバージョン率が中々上がらない」ということはありませんか？
本記事では、広告運用におけるコンバージョン率・コンバージョン単価改善に重要な「 LPO 」の意味や実施の流れについて解説します。

 
目次

• LPO とは？
• LPO とは？他の施策との違い
• LPO施策の進め方とポイント
• よく実施されるLPO施策の例
• LPO でコンバージョン率が向上した成功事例
• まとめ

LPO とは、ランディングページのキャッチコピーやデザインを最適化してコンバージョン率を最大化させるウェブマーケティング施策のひとつです。
Landing Page Optimization （ランディングページページ最適化）の頭文字をとった言葉です。
広告運用において、ランディングページの質は広告の成果に直結します。
同じ広告でもランディングページのコンバージョン率が低いと費用対効果は悪化してしまいます。

LPO という施策は、ウェブサイト上における施策なので歴史もあまり長くありません。
一番最初に「 LPO 」という言葉が使用されたのは1996年頃と言われており、海外では2000年頃には多くのLPOベンダーが設立するなど広がりを見せていました。
日本で LPO という言葉が普及し始めたのは2006年ごろで、ちょうど Google がLPOツール「 Websites Optimizer 」の提供を開始したことも影響しています。
現在はサービスが終了してしまいましたが、Google アナリティクスのウェブテストの前身のようなものです。

近年では「 LPO 」という言葉は浸透してきており、特別な施策として目立つことはなくなっていますが、機械学習などを用いた「パーソナライズ」が注目されています。

一般的にLPO施策と言うと、ページの基本的なデザインや使いやすさの改善、またより多くのユーザーに響くキャッチコピーの検証などを指します。
しかし「パーソナライズ」においてはユーザーの行動履歴や流入元、訪問回数などの条件に応じて、その時に最適なコンテンツを動的に出し分けることでコンバージョン率を最大化させることを目的としています。

今後「 LPO 」を取り組んでいく際には、上記のようなLPとして基本的なことを達成するための「全体の最適化」とパーソナライズを前提として訪問者の環境に応じた「個人への最適化」を行っていくことが重要です。

LPO と似た施策として「SEO 」や「 EFO 」といった言葉があります。
これらはどれも「ユーザー体験を改善し、最適化する」という点は共通していますが、改善施策を行う対象や改善する指標が異なります。

SEO（検索エンジン最適化）

SEO とは「検索エンジン最適化（Search Engine Optimization）」の略です。
SEO は、 Google や Yahoo! 、 Bing といった検索エンジンにおいて、狙ったキーワードで検索がされた際に、自社のウェブサイトを検索結果の上位に表示させるための施策です。
SEO を行い検索順位を上げることで、検索広告などを使用しなくても自社のウェブサイトへのアクセスを増やすことができます。
LPO と明確に異なる点は、改善したい指標が異なるということです。
SEO は主にPV数やセッション数といった、アクセス数を増やすことを目的とします。
一方で、 LPO はアクセス後のユーザー体験を改善することで、LP へアクセスした後のコンバージョン率を改善することを目的としています。
そのため、 LPO と SEO では実際に行う業務も異なります。

EFO（エントリーフォーム最適化）

EFO とは「入力フォーム最適化（Entry Form Optimization）」の略です。
ウェブサイト訪問者が商品購入や会員登録を完了するためには、かならず入力フォームへの入力が求められます。
そのため、入力フォームにおいて「入力がしづらい」「何を入力したら良いかわからない」というような悪い体験はコンバージョン率を大きく損ないます。
EFO は入力フォームでの体験改善を行い上記のようなユーザーの感じるストレスを最小化し、ウェブサイトのコンバージョン率を改善するための施策のことを指します。
LPO との違いという点で考えると、どちらもコンバージョン率改善を目的としており、大きな違いはありません。
例えば、フォーム一体型の LP といわれるような、 LP の中に入力フォームが埋め込まれているようなウェブページも存在します。
したがって、 EFO は数ある LPO の施策の一つと考えられます。

ここまで、LPO の目的や意味、歴史についてご紹介しました。
ここからは、LPO を実施する際の具体的な流れについて解説していきます。

LPO を行う流れは、大きく分けて5ステップになります。
順に解説していきます。

LPO に限らずですが、なにか施策やプロジェクトを行う際には最終的な目標を決める必要があります。
LPO においては一般的に商品購入率や会員登録率などのコンバージョン率を目標値として設定するのが一般的です。

なお、目標を決める際には「SMARTの法則」に則って設定することをおすすめします。
「SMARTの法則」とは、目標設定に重要な要素である5つの単語の頭文字をとったものです。

その中でも、実現可能・具体的・計測可能というポイントは必ず押さえておきましょう。

次に行うことは調査・分析です。
いきなり具体的な施策を考えるまえに、現状の LP がどのような状態なのか、競合の LP はどんなものなのか、といった現状分析を行います。
この分析を通して、具体的なLPO施策の方針を決定していきます。

競合調査

LPO においても、競合調査は欠かせません。
主に調べるべき競合のサイトは以下の通りです。

上記に該当する企業は競合性が高いため、必ず確認しておくと良いでしょう。

ページの読み込み速度

意外と忘れがちな要素が「ページの読み込み速度」です。
後述する施策内容でもご紹介しますが、LPO施策というとファーストビューのA/Bテストやボタンの色を変更するといった、訴求やデザインの部分ばかりに注目が行きますが、それよりもページの読み込み速度は重要な要素です。

どんなに LP の訴求やデザインが良くても、ページの読み込み速度が遅いと、その訴求を見る前にウェブサイト訪問者はストレスを感じて LP の閲覧を諦めてしまいます。

Google が作成した LP のガイドラインでもページの読み込み速度が記載されており、2021年6月には Google の検索ランキングを決定する指標としても採用され、重要性はさらに高まっています。

ページの読み込み速度は Page Speed Insights などで確認できます。

より詳しく知りたい方は以下のブログもご覧ください。

ヒートマップ解析

LPO の事前分析として欠かせない解析手法がヒートマップ解析です。
ヒートマップ解析では、LP への訪問者がどのコンテンツを熟読しているかや、どの要素をタップしているかなどを定性的に分析することができます。

ヒートマップ解析を通してユーザーのニーズを分析し、それに合わせて LP の改善を行っていきます。

なお、ヒートマップ解析を行うためには専用のツールが必要です。
様々な特徴を持ったツールがありますが、当社の開発する SiTest（サイテスト）では、5種類のヒートマップ解析機能と2種類の定量分析機能によって、LP 内でのユーザー行動が簡単に分かります。

調査・分析を通して、LP の現状を把握できました。
続いて実施することは、調査・分析から分かった事実から仮説を立案し、具体的な施策に落とし込むことです。

そして、複数の施策に対して優先順位をつけ、どのようにLPO施策を進めていくかを決定します。

LPO に役立つフレームワーク

仮説立案といっても、どのように考えていくかにはポイントやコツがあります。
ここではフレームワークをいくつか紹介します。

それぞれのフレームワークの詳細は以下の記事でも解説しています。

優先順位付けのポイント

フレームワークなどを活用して出た施策も、すべてが有効とは限りません。
LPO における仮説検証はある程度の時間を要しますので、片っ端から実施していると機会損失となってしまうリスクがあります。

そこで、仮説に基づく施策に対して優先順位を付けていきます。
優先順位を付けるうえで考えるべきポイントは以下の3点です。

これらを定量的に評価するためのフレームワークとして「ICEスコア」や「PIEスコア」といった考え方があります。
どちらも上記の3つのポイントをそれぞれスコアリングして優先順位を付ける考え方です。

優先順位が付いたら、実際に改善施策を実施していきます。
LPO の改善施策を実施するにあたって、正しく効果検証を行うためにも事前にテストの方法を設計しておくことが重要です。

成果判断指標の計測設定できているか

LPO の施策としてA/Bテストが代表的ですが、どんな施策を行う上でも施策の成果を判断する指標が必要です。
代表的なものは商品購入や会員登録といった、所謂「コンバージョン」で目標の定義に設定したものと合わせるのがおすすめです。

加えて、ウェブサイト内で発生するボタンクリックや動画の再生といったイベントも「マイクロコンバージョン」として計測しておくと、より詳細な成果判断が可能です。

テストの期間の設定

流入数と想定コンバージョン数から逆算し、どれくらいの期間テストを行うか決めておきます。
曜日による外部要因を考慮して、最低1週間は見込んでおくのがおすすめです。

その他、A/Bテストを実践するための準備については以下の動画でも解説しています。

テストを実施したら必ず検証を行います。
検証のポイントは以下の3点です。

とくに、なぜ検証結果のような数値が現れたのかについてはしっかり深堀する必要があります。
LPO では「やって終わり」ということはなく、施策の実施と検証を繰り返して継続的に改善していくことが重要です。

効果検証の方法としては、ヒートマップ解析が有効です。
テストパターンごと、改善施策の実施前後などでユーザー行動がどのように変動したかを比較することで得られた結果の背景を読み取ることができます。

A/Bテストの成果判断や、実施後の検証などについては以下の動画でも解説しています。

LPO施策には様々な方法があります。
その中でも、比較的よく実施される方法やご紹介します。

もっとも代表的なLPO施策の手法です。
A/Bテストでは、ページの一部を変更したパターンを用意して元々のデザインとランダムに出し分けることで成果の比較を行います。

A/Bテストが有効な要素はファーストビューと CTA です。
ウェブサイトへの訪問者は、そのページをスクロールして続きを閲覧するかどうかを、訪問後1秒以内に判断するといわれています。
ファーストビューはユーザーの離脱を防ぐために最も重要な要素であり、その最適化にはA/Bテストが有効です。

CTA についても、ウェブサイト上から1件でも多くのアクションをとってもらうために需要な要素で、こちらも多くのA/Bテストが実施されています。

近年注目されている手法です。
ウェブサイト訪問者の属性や過去の行動履歴から、各訪問者に最適なコンテンツを出し分けます。
従来のA/Bテストでは最大公約数的な訴求を見つける施策であったのに対して、パーソナライズでは各個人に最もコンバージョンに至りやすいコンテンツを表示するため、上手くはまればA/Bテスト以上にコンバージョン率改善が見込めます。

パーソナライズと似ている部分がありますが、ECサイトなどで良く使われる手法です。
ユーザーの過去の行動履歴から、興味の高そうなコンテンツへ誘導したり、クーポンの案内をポップアップで表示するなどで、アップセルやクロスセルを狙います。
リピーターの多いECサイトなどで効果を発揮します。

先述した入力フォームの最適化です。
基本的なEFOの施策には、「リアルタイムエラー」などの入力支援機能の実装やフォーム項目の削除などがあります。

最近では、フォームを一問一答形式にしたり、フォームを削除してチャット形式にするなど施策の幅は広がっています。

EFO のポイントについては以下の記事でも解説しています。

さいごに、当社で LPO を行った際の改善事例をご紹介します。
基本的な内容はシンプルでヒートマップ解析とA/Bテストを組み合わせて実施しています。

ユーザーニーズを読み取り注文完了率が125%向上

株式会社 Sakaseru 様は、スマートフォンやパソコンからオンラインでオーダーメイドの花を依頼できるサービス「Sakaseru」を運営されている会社様です。

ウェブサイトからの問合せや会員ユーザーの獲得を増やすためにプロモーションを行っていましたが、当時はトップページの直帰率が課題となっていました。

ヒートマップやSiTestのスクロールデータから、多くのセッションにおいて、ファーストビュー（ページの一番上、最初にユーザーが目にするコンテンツ）以降のコンテンツにおける滞在時間が短くなっていることが分かりました。
ここから、ファーストビューの次に設置するコンテンツを、ユーザーの注目する「オーダー事例」を表示することで、注文完了率の改善に成功しました。

成功事例の詳細はこちら
https://sitest.jp/casestudy/?p=17668

スマートフォンでの UI/UX を改善して問合せ件数向上

アヴァンス法務事務所様は過払い金請求や個人再生、自己破産と言った借金問題の解決をサポートしています。

広告運用を行っていく上で、ランディングページの改善が課題となっていました。
中でも、画像内の文字サイズなど視認性についての課題があり、タッチアクションヒートマップを確認したところ、ピンチアウト（拡大の動き）がファーストビューを含むページの各所に見られました。

ヒートマップ解析の結果をもとにファーストビューにおける訴求の視認性を改善したところコンバージョン率が改善前と比較して125%まで改善が見られた事例です。

成功事例の詳細はこちら
https://sitest.jp/casestudy/?p=17486

LPO とは、ランディングページ最適化（Landing Page Optimaization）の略で、おもに広告のリンク先に使用しているランディングページの改善施策のことを指します。
LPO の手法としては、A/Bテストやパーソナライズ、 EFO など実践する施策は多岐にわたります。
広告でいくら集客をしても、ランディングページの質が悪ければ、成果は出ません。
コンバージョン率改善にお悩みの方は、ぜひ実践してみてください。
 

記事中でもご紹介しましたが、当社ではSiTest（サイテスト）というヒートマップ解析・A/Bテスト・EFO・レポーティング機能をすべて備えたLPOツールを提供しています。

無料トライアルも受け付けておりますので、自社で LPO に取り組んでみたいとお考えの方は是非ご相談ください。

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また、SiTestを活用したコンサルティングも承っております。
ヒートマップ解析やアクセス解析、A/Bテストのノウハウをご提供し、密着・伴走でサポートいたします。
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