LPを公開したものの、「広告からアクセスは来ているのに成果につながらない」ということがあります。
そこでキャッチコピーや画像、CTAを何となく変更してしまうと、どこに問題があったのか分からなくなります。
LP改善で重要なのは、ユーザーの行動を数字で確認し、どの段階で止まっているのかを考えることです。
今回はCVR、直帰・エンゲージメント、滞在時間、CTAクリック率など、LP改善で確認したい基本指標を整理します。
この記事で分かること
- LP改善で数字を見る理由
- CVR・直帰・滞在時間・CTAクリック率の意味
- フォーム到達率やスクロール率の見方
- 複数の指標を組み合わせて改善箇所を探す方法
- 広告とLPの数字をつなげて考える方法
LP改善では「どこで止まったか」を見る
広告からコンバージョンするまでには、
広告 → LP → 内容を読む → CTA → フォーム → CV
という複数の段階があります。
成果が少ない場合、このどこかでユーザーが離脱しています。
そのため「CVが少ないからLPが悪い」と考えるだけでは不十分です。
入口で離脱しているのか、読んでも行動してもらえないのか、フォームで止まっているのか。それによって改善すべき場所は変わります。
CVR｜LPからどれだけ成果につながったか
CVR（Conversion Rate）は、LPを訪れたユーザーのうち、どれくらいがコンバージョンしたかを表す指標です。
例えばLP訪問者1,000人に対して30件のCVが発生した場合、CVRは3％です。
CVRを見ると、集めたアクセスをどの程度成果へ変えられているか確認できます。
ただし、CVRが低い原因は一つではありません。
広告とLPの訴求が合っていない、サービスの魅力が伝わっていない、信頼材料が不足している、CTAが分かりにくい、フォームが複雑など、さまざまな原因が考えられます。
CVRはLP全体の結果を見る指標であり、原因を特定するには他の数字も必要です。
直帰・エンゲージメント｜入口で離脱していないか
LPを開いても十分な行動をせず離れているユーザーが多い場合、ページの入口部分に問題がある可能性があります。
GA4では、直帰率はエンゲージメント率と対応する形で定義されています。
細かな定義だけを覚えるより、LP改善では「ページへ来たユーザーが、内容を見る前に離れていないか」を考える材料として利用すると分かりやすいでしょう。
例えば広告では「未経験者向け」と訴求しているのに、LPを開くと経験者向けサービスに見える場合、ユーザーは「自分向けではない」と判断する可能性があります。
入口での離脱が目立つなら、広告とのメッセージの一致、ファーストビュー、表示速度、スマホでの見え方などを確認します。
滞在時間｜どの程度LPを見てもらえたか
長いLPなのに滞在が極端に短ければ、内容を十分に見てもらえていない可能性があります。
ただし、滞在時間は長ければよいわけではありません。
シンプルなサービスなら、短時間で内容を理解してそのまま申し込むユーザーもいます。逆に滞在時間が長くても、料金やサービス内容が分からず迷っている可能性もあります。
そのため滞在時間だけで良し悪しを判断せず、CVRやCTAクリック率、スクロール状況などと組み合わせて考えます。
CTAクリック率｜次の行動へ進んだ割合を見る
LPでは「無料相談はこちら」「資料を請求する」などのCTAを設置します。
LP訪問者1,000人のうち100人がCTAをクリックしたなら、CTAクリック率は10％です。
CTAクリック率が低い場合は、サービスの魅力が十分伝わっていない、CTAが見つけにくい、料金や条件への不安が残っているなどの可能性があります。
特に、LPをある程度読んでもらえているのにCTAがクリックされない場合は、
「読まれていない」のではなく「読んでも行動する理由が足りない」
という仮説を立てられます。
フォーム到達率・完了率｜CV直前の離脱を見る
CTAはクリックされているのにCVRが低い場合、その先のフォームを確認します。
例えば、
LP訪問1,000人 → CTAクリック150人 → フォーム到達140人 → CV30人
という状態なら、CTAよりもフォーム側に大きな離脱ポイントがあると考えられます。
入力項目が多い、スマホで操作しにくい、エラーが分かりにくい、個人情報入力への不安があるなど、フォーム最適化を検討する段階です。
スクロール率｜LPのどこまで読まれたか
長いLPでは、25％、50％、75％などの地点まで進んだユーザーの割合を見ることで、どの付近で離脱が増えているかを確認できます。
例えば50％地点までは多くの人が進んでいるのに、その後急激に減っているなら、その周辺を確認します。
文章が急に長くなっていないか、同じ説明が続いていないか、CTAまで遠すぎないかなど、具体的な改善仮説につなげられます。
指標は単独ではなく組み合わせて見る
LP分析では「CVRは何％なら合格」「滞在時間は何秒なら良い」と一つの正解を探したくなります。
しかし、適切な数値は商品、価格、ターゲット、広告媒体、CV地点などによって変わります。
重要なのは複数の数字からユーザー行動を考えることです。
例えば、入口での離脱が多く、滞在も短く、CTAクリックも少ないなら、ファーストビューや広告との訴求一致を確認する。
滞在やスクロールは十分なのにCTAが押されないなら、サービスの魅力や信頼材料、CTA周辺を確認する。
CTAは押されているのにCVが少ないなら、フォームを確認する。
こうしてLP全体を作り直すのではなく、問題がありそうな場所を絞っていきます。
PCとスマホでも分けて確認する
LP全体の数字だけでなく、デバイス別の違いも確認したいところです。
PCでは成果が出ているのにスマホだけCVRが低いなら、文字の読みやすさ、表示速度、CTAの操作性、フォーム入力などに問題があるかもしれません。
特にSNS広告ではスマートフォンからアクセスされることも考え、実際の利用環境で確認することが重要です。
LP改善は「計測→仮説→変更→再計測」
数字を見る目的は、レポートを作ることではなく改善することです。
例えば入口で離脱が多いなら、「広告との訴求がずれているのではないか」と仮説を立て、ファーストビューを変更します。
その後、同じ指標を確認して変化を見ます。
計測 → 問題発見 → 仮説 → 改善 → 再計測
という流れを繰り返すことで、何となくデザインを変更する状態から、根拠を持ったLP改善へ変えていけます。
ただしアクセスやCVが少ない段階では、一件の成果だけでもCVRが大きく変わります。短期間の数字だけで結論を急がず、一定のデータを蓄積して比較することも必要です。
まとめ
LP改善では、最終的なCVRだけを見るのではなく、ユーザーがどこで止まっているのかを数字から考えることが重要です。
基本となるのは、CVR、直帰・エンゲージメント、滞在時間、CTAクリック率、スクロール率、フォーム到達・完了状況などです。
さらに広告を利用しているなら、広告側のCTRやCPC、最終的なCPAまでつなげて確認します。
LPは一枚のページですが、ユーザーは「訪問する・読む・理解する・クリックする・入力する・申し込む」と段階的に行動しています。
数字から問題のありそうな段階を見つけ、仮説を立て、一部を改善して再び計測する。
このサイクルを作ることが、何となくLPを修正する状態から抜け出すための基本になります。
