計測不備を SiTest で解消。データに基づく改善で SEO メディアを成長させる
・他社ツールで課題となっていた計測不備や反映遅延を SiTest で解消し、正確なデータに基づいた A/B テスト環境を再構築した経緯が紹介されています。
・フローティング CTA の表示タイミング最適化といった A/B テストを通じ、ページ全体のクリック率向上や成果の改善を実現した実績について解説。
・スクロールデータを活用してユーザー行動の変化を可視化することで、成約数（成果）以外の「改善の進歩」を社内で共有・証明可能にした手法が述べられています。
・SiTest の直感的な UI / UX と手厚いサポート体制により、専門知識が少ない担当者でも迷わず分析・改善を推進できている現状が語られています。
・今後はヒートマップ分析を制作現場のライターやディレクターへ展開し、組織的なデータドリブンなリライト体制の構築を目指している展望が語られています。
株式会社 SHIFT AI は、「日本を AI 先進国に」をビジョンに掲げ、日本最大級の生成AI 学習コミュニティ「 SHIFT AI 」を運営しています。
同コミュニティでは、多くの会員に向け、ビジネス基礎・副業、業務改善、AI ツール活用など、目的別の講座を体系的に提供しています。
さらに、月間ウェビナーや全国各地でのオフラインイベント、実務サポートまで幅広く展開。
個人のキャリアアップから企業の DX 推進までを支援する法人向けサービス「 SHIFT AI for Biz 」も提供し、生成AI を活用できる人材の育成を通じて、ビジネス現場の AI 活用を推進しています。
今回は、 SiTest 導入の背景や導入によってどのような改善があったのか、そして今後どのように活用していこうとお考えなのかについて、担当の大沢様にお話を伺いました。
－株式会社 SHIFT AI 大沢 様
計測不備や反映の遅れを解消し、信頼できる A/B テスト環境を構築
－ SiTest 導入前の課題と導入の背景についてお聞かせください。
大沢 様
弊社では、 LP や記事ページにおいて、A/B テストを通じた改善サイクルを回したいという強い要望がありました。
以前は別の A/B テストツールを導入していましたが、サイトとの相性が悪く、変更が反映されないケースが多発していました。
また、仮に反映されたとしてもデータの計測精度に不安があり、正しい意思決定ができないことが大きな課題となっていました。
そのような状況下で導入の決め手となったのは、別プロジェクトでの SiTest の利用経験から、優れた UI / UX や計測の安定性を実感しており、課題を解決できる確信があったことです。
SiTest は実装がスムーズでデータ計測の信頼性も高く、ツール内のみで数値確認を完結できる点が非常に魅力的でした。
操作性と計測精度の両面において自社メディア運用に最適なツールだと判断し、導入に至りました。
フローティング CTA の最適化で全体のクリック率が向上。データに基づき「進歩」を可視化
－ SiTest 導入後に改善された点を教えてください。
大沢 様
導入後は主に A/B テスト機能を活用し、 SEO 記事から遷移させる LP の最適化に取り組んでいます。
具体的には、ボタンの視認性向上や配色変更、訴求内容のパターン出しなど、リスクを最小限に抑えながら PDCA を回しています。
特に効果を実感したのが、フローティング CTA （追従型ボタン）の表示タイミングの変更です。
当初は常に画面上に表示させていましたが、 A/B テストを通じて「一定量スクロールした際に表示する」仕様に変更しました。
その結果、フローティング経由の申し込みは一時的に減ったものの、ページ内の他リンクへのクリック数が増加し、サイト全体として良好な結果を得ることができました。
また、社内への報告プロセスも大きく改善されました。
上長や取締役に報告する際、単に「成約が増えた・減った」だけでなく、 SiTest のスクロールデータを用いて、「以前はここまでしか読まれていなかったが、改善後はここまで読まれるようになった」と、ユーザー行動の変化を可視化して説明できるようになりました。
たとえ成約に直結しなくても、仮説が一部正しかったという「進歩」を定量的に証明できるようになったことは、メディア運営において非常に大きなメリットです。
ヒートマップ分析をライター・ディレクターへ展開し、組織的なリライト体制へ
－ 今後の SiTest 活用や展望について教えてください。
大沢 様
現在は私を中心に分析を行っていますが、今後はヒートマップを用いたデータ分析を、ライターやディレクターといった制作現場のメンバーにも展開していきたいと考えています。
SEO メディアにおいては、記事がどのように読まれているかを把握することがリライトの質を左右します。
具体的には、ヒートマップで「どの部分が重点的に読まれているか」「ユーザーがどこで離脱しているか」を各担当者が自ら確認し、そのデータに基づいてリライトを行う体制を構築中です。単に感覚で修正するのではなく、ユーザーの関心を数値で捉えた上で「次のステップ（遷移先）にどう進ませるか」を設計できる組織を目指しています。
また、今までは A/B テストが中心でしたが、今後は蓄積されたヒートマップデータをより深く活用し、ページ全体の構造改善にも繋げていきたいです。
ページビューが少ないページでも、グルーピング機能を使って共通の傾向を分析するなど、 SiTest の多様な機能を使いこなすことで、メディア全体の UX 向上と成果の最大化を実現したいと考えています。
A/B テストとヒートマップの一貫性が強み。手厚いサポートで上流層の意思決定も支援
－ SiTest を検討中の方に向けてアドバイスをお願いします。
大沢 様
SiTest の最大の強みは、 A/B テストとヒートマップ、そして高度な数値分析を一つのツールで一貫して行える点にあります。
GA4 との連携も可能で、ローデータと組み合わせた深層的な分析ができる点は、データドリブンな意思決定を目指す企業にとって非常に価値があります。
また、ツール自体の操作性が高いだけでなく、サポート体制が非常に手厚いことも強調したいポイントです。
こちらのスケジュール管理が追いつかないような状況でも、粘り強く伴走してくれるため、データ分析の専門知識が少ない管理職や上流工程の方でも安心して導入できるはずです。
操作感が掴めない、あるいは計測の不備に悩まされることなく、本来の目的である「改善」に集中したいのであれば、 SiTest は間違いない選択肢になると思います。
導入事例からわかる、成果と学び
今回の事例をもとに、成果とその学びを整理します。
①正確なデータ計測による意思決定環境の再構築
他社ツールで課題となっていた反映不備や計測漏れを SiTest で解消し、正確なデータに基づく「判断できる環境」を構築しました。
信頼性の高いデータを基盤にすることで、施策立案時の迷いがなくなり、精度の高い改善サイクルを実現しています。
②ユーザー行動の可視化で成約以外の「進歩」を証明
ヒートマップやスクロールデータを用いて、ユーザーの関心がどこにあるかを可視化。
コンバージョン数という最終成果だけでなく、改修によって「どこまで読まれるようになったか」というプロセスの変化を定量的に把握・報告できるようになったことで、社内の合意形成がスムーズになりました。
③組織全体へのデータ展開で、自律的なリライト体制を構築
今後は分析を一部の担当者に留めず、制作現場（ライター・ディレクター）へもヒートマップを展開。
ユーザー行動のデータに基づいた自律的なリライト体制を構築することで、個人の感覚に頼らない、再現性の高いコンテンツの質向上とメディア成長を目指しています。
FAQ
－ この記事の内容に関連して、よくある質問をまとめています。
Q.ヒートマップ解析と A/B テストを併用するメリットは何ですか？
Q.成果がすぐに出ない場合、社内への報告はどのように行えばよいですか？
Q.運用担当者が忙しく、分析に時間を割けない環境でも活用できますか？
－ この度はお忙しい中、貴重なお話をありがとうございました。
株式会社 SHIFT AI
https://shift-ai.co.jp/
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