初めてMeta広告を約1週間運用し、日額500円の少額予算でも広告から記事LPへユーザーを集めることができました。
しかし、その先をASPまで確認すると、記事LPから広告主ページへのクリックは5件、成果は0件でした。
広告はクリックされた。記事LPにも人は来た。それでも成果にはつながらない。
今回は、この結果を単純に「広告が悪かった」で終わらせず、初めて作った記事LPの課題を整理し、次回のVer.2へどうつなげるかを考えます。
この記事で分かること
- 成果0件でも広告だけが原因とは限らない理由
- 初めての記事LPで見えてきた課題
- 記事LPを改善するために行うこと
- Ver.1からVer.2へ改善する考え方
- 次回の少額テストで確認したい数字
成果0件でも「広告が悪い」とは限らない
今回の導線は、
Meta広告 → 記事LP → ASPリンク → 広告主LP → 成果
という流れです。
Meta広告から記事LPへのアクセス自体は発生していました。一方、記事LPから広告主ページへ進んだASPクリックは5件、最終成果は0件です。
ここで重要なのは、成果0件という結果だけから原因を決めないことです。
広告の訴求とユーザーが合っていなかった可能性もあれば、広告と記事LPの内容が十分につながっていなかった可能性もあります。
記事LPの構成やCTAに課題があったのかもしれませんし、その先の広告主LPや申込条件なども成果には関係します。
つまり、成果0件という一つの数字を、ファネルごとに分解して考える必要があります。
初めての記事LPは「まず作る」が先だった
今回の記事LPは、自分にとって初めて制作したものです。
振り返ると、記事LPについて十分に理解してから設計したというより、まず作って実際に広告を出してみることを優先していました。
これは悪いことばかりではありません。
実際に市場へ出したことで、「記事LPからASPリンクへ進んだのは5件」という実測データを得られたからです。
一方で、結果が出たからこそ改めて確認したいことも増えました。
通常の記事と記事LPでは何が違うのか。広告から来たユーザーへ何を伝えるべきなのか。どのような流れでサービスを紹介し、CTAへつなげるのか。
文章を書き直す前に、記事LPそのものの役割と設計を学び直す必要があると考えています。
まずLPの基本から学び直す
次回のテストに向けて、まず行うのがLPについてのインプットです。
教材などを利用して、顧客理解、コンセプト、訴求、コピー、CTA、ファネル、計測と改善といった基本を確認します。
目的は「売れる文章の型」を覚えることではありません。
広告から来たユーザーがどのような状態にあり、記事LPを読み終えたときにどのような状態になれば広告主ページへ進みやすいのか。その情報設計の理由を理解することが目的です。
一度Ver.1を作った後なので、学んだ内容と現在の記事LPを照らし合わせながら確認できます。
競合は広告だけでなく「遷移先」まで見る
これまでもMeta広告ライブラリで競合クリエイティブを調べてきましたが、次は広告だけでなく、その先のページまで研究します。
確認したいのは、広告で使った訴求が遷移先でも維持されているか、ファーストビューで何を伝えているか、どのタイミングでサービスを紹介しているか、CTAまでどのようにつないでいるかです。
一つのページをそのまま真似するのではなく、複数の事例を比較して、
「なぜ、この順番で情報を見せているのか」
を考えます。
広告と記事LPを別々に見るのではなく、一つの導線として研究する方針です。
AIは「制作担当」だけでなく「診断役」にする
記事LPの見直しでは、生成AIも活用します。
ただし、単純に「もっと良い記事LPを書いて」と依頼するのではなく、複数の視点から現在のページを診断してもらいます。
例えば広告運用者として広告とのメッセージが一致しているか、コピーライターとして読み進める理由があるか、Webマーケターとしてファネル上の役割を果たしているか、初めて訪れたユーザーとしてどこで興味を失いそうか、といった見方です。
AIの指摘をそのまま正解にはしません。
複数の分析で同じ問題が出れば優先的に確認し、意見が分かれる部分は自分で判断します。
AIを答えを出す存在ではなく、見落としを探すレビュー担当として使うイメージです。
最後は自分でもユーザーとして読み直す
教材、競合、AIだけでなく、自分自身でも記事LPを読み直します。
そのとき意識したいのが、「自分が作ったページ」という前提をできるだけ外すことです。
広告を見て何を期待したのか。その期待に記事LPの冒頭で応えているか。途中で読む理由がなくなっていないか。サービス紹介が突然始まっていないか。公式ページを確認したいと思えるか。
作成者は内容を知っているため、不足している説明を無意識に補完できます。
初めて訪れたユーザーにはそれができません。
その差をできるだけ見つけていきます。
記事LP Ver.2は「改善仮説」を決めて作る
学習と分析が終わったら、現在の記事LPをVer.1として、改善版のVer.2を作ります。
ここで重要なのは、文章全体を何となくきれいにすることではありません。
例えば、
「広告と記事LPの訴求がつながっていない」
→ファーストビューと導入を修正する。
「サービス紹介への流れが弱い」
→記事構成を変更する。
「CTAを押す理由が弱い」
→CTA直前の情報を見直す。
というように、課題→仮説→変更点を明確にします。
そうすれば、次回数字が変わったときに、どの改善が影響した可能性があるのか考えやすくなります。
再び日額500円×約1週間で検証する
Ver.2完成後は、今回と同じく日額500円×約1週間を基本として再テストする予定です。
完全に同条件の実験にはなりませんが、予算などを大きく変えないことでVer.1との比較がしやすくなります。
次回は最終成果だけでなく、広告CTR、CPC、記事LPへの到達、ASPクリック、成果まで、それぞれの数字がどう変化したかを確認します。
仮に成果が再び0件でも、記事LPからASPへのクリック率が改善していれば、一部分では前進している可能性があります。
反対に1件成果が出ても、少ないデータだけでVer.2が正解だったとは断定しません。
まとめ
初めてのMeta広告では記事LPへの流入を作れたものの、ASPクリック5件、成果0件という結果になりました。
ただ、この結果だけで広告や記事LPの良し悪しを決めることはできません。
今回できたのは、初めて自分のファネルにVer.1の実測値を持てたことです。
次は、LPを学び直し、競合の広告から遷移先まで研究し、AIと自分自身で記事LPを診断します。そのうえで改善仮説を反映したVer.2を作り、同じような条件で再度市場へ出します。
成果0 → 原因を分解する → 学ぶ → 仮説を作る → 改善する → 再検証する。
AIで広告や記事LPを作れるようになっても、それが市場で成果を出すかは別の問題です。
今回の成果0件を最初の基準値として、次は「何を変えたら数字がどう変わるのか」を一つずつ検証していきます。
