アンカリング効果とは｜LPの価格表示での使い方と注意点

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LPの価格表示を作るとき、「通常価格を横に並べたほうが安く見えるのでは」「プランは高い順と安い順のどちらで並べるべきか」と迷ったことはないでしょうか。価格の数字そのものは同じでも、どの数字を先に、どこに見せるかで、ユーザーの受け止め方は変わりえます。

この「先に見た数字が、その後の判断の基準になる」現象が、アンカリング効果です。マーケティングの解説ではよく取り上げられますが、元になった実験で何が確かめられたのかや、価格表示で使うときに法律上どこが問題になるのかまで整理された情報は多くありません。

この記事では、アンカリング効果を元の論文（原典）に書かれた実験の数値で説明したうえで、LP・広告の価格表示でアンカーになる数字の場所、景品表示法で問題になる表示、Squad beyondで価格の見せ方をABテストする手順をまとめます。

1. アンカリング効果とは｜最初の数字が判断の基準になる

1-1. 原典での定義

アンカリング効果は、心理学者のエイモス・トベルスキーとダニエル・カーネマンが1974年に科学誌Scienceで発表した論文で、判断に使われる3つのヒューリスティック（簡便な判断の方法）の1つとして説明されています。

論文によると、人は多くの場面で、ある初めの値から出発し、それを調整して最終的な答えを出します。初めの値は、問題の書き方で示されることも、途中までの計算の結果であることもあります。どちらの場合も調整は不十分になりがちで、出発点が違うと答えも違い、答えは初めの値の方へ偏ります。この現象を「アンカリング」と呼んでいます（出典：Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases｜Science（1974） p.1128）。アンカー（anchor）は船の錨のことで、最初の数字が錨のように判断をその近くにとどめる、というイメージです。

論文のまとめでは、この「アンカーからの調整」は、関係する値が手元にあるときの数値の予測で使われやすいと書かれています（出典：同 p.1131）。価格の判断は、まさに数値の予測です。

1-2. 回転盤で出た数字でも、推定が動いた

論文で紹介されている実験では、参加者に「国連加盟国のうち、アフリカの国の割合は何%か」のような量を推定させました。その前に、参加者の目の前で回転盤を回して0〜100の数字を出し、まず「その数字より高いか低いか」を答えさせ、次にその数字から上下させて推定させています。グループごとに違う数字が出るようにしました。

結果、アフリカの国の割合の推定の中央値は、回転盤の数字が10だったグループで25%、65だったグループで45%でした。答えと関係のない、偶然に出た数字が、推定を動かしたことになります。正確に答えた人に報酬を払っても、アンカリングの効果は小さくならなかったと書かれています（出典：Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases｜Science（1974） p.1128）。

1-3. 計算の途中の数字もアンカーになる

アンカーは与えられた数字だけではありません。同じ論文では、高校生の2つのグループに、黒板に書いた式の答えを5秒以内に推定させています。一方のグループには「8×7×6×5×4×3×2×1」、もう一方には「1×2×3×4×5×6×7×8」を見せました。

推定の中央値は、大きい数から並べた式で2,250、小さい数から並べた式で512でした。正解はどちらも40,320です。論文は、短い時間で答えるには最初の数回の掛け算をして、そこから調整して推定することになり、調整が不十分なので過小に推定される、また最初の数回の結果が大きい「大きい数から並べた式」の方が大きく推定される、と予測し、その両方が確かめられたと書いています（出典：同 p.1128）。

LPに当てはめると、ユーザーが最初に目にした数字（ファーストビューの価格や、広告のクリエイティブに書かれた数字）が、その後に見る価格の受け止め方の出発点になりうる、ということです。

2. 価格の判断でもアンカーは働く

2-1. 社会保障番号の下2桁で、支払ってよい金額が変わった

価格の判断でアンカーが働くことを示した実験に、ダン・アリエリー、ジョージ・ローウェンスタイン、ドラゼン・プレレックが2003年にQuarterly Journal of Economicsで発表した論文があります。

スローン・スクール（Sloan School）のMBAの授業で、55人の学生に、コンピューターの周辺機器、ワイン、高級チョコレート、本の6つの商品を、市場価格を言わずに見せました。まず「自分の社会保障番号の下2桁と同じ金額（ドル）で、この商品を買うか」を答えさせ、次に「最大でいくらなら払うか」を答えさせています。どちらの回答で実際に売買するかは無作為に決め、参加者は自分の回答が実際の購入につながりうることを理解していました。

結果、社会保障番号の影響はすべての商品カテゴリーで統計的に有意でした。番号が中央値より上の人は、下の人より57%〜107%高い金額を答えています。番号を5つの層に分けた表では、コードレスキーボードに払ってよい金額の平均が、番号が最も小さい層で16.09ドル、最も大きい層で55.64ドルでした（出典：“Coherent Arbitrariness”: Stable Demand Curves without Stable Preferences｜Quarterly Journal of Economics（2003）・カーネギーメロン大学公開PDF p.76）。

2-2. 金額はぶれても、商品どうしの順位は保たれた

同じ実験では、金額がアンカーで大きくぶれた一方で、商品どうしの比べ方は安定していました。95%の参加者が、コードレスキーボードをトラックボールより高く、評価の高いワインを評価の低いワインより高く評価しています。論文は、参加者は商品にいくら払うかは分かっていなかったが、商品どうしの順位は分かっていた、と述べています（出典：同 p.77）。

LPの価格表示に置き換えると、「この商品はいくらが妥当か」という絶対的な金額の感覚は、先に見た数字に引きずられやすい一方で、「AとBのどちらが上か」という比べ方は保たれやすい、ということです。料金表で何と何を比べてもらうかを設計するときの前提になります。

3. LP・広告でアンカーになりうる数字

原典の定義に沿えば、アンカーになるのは「問題の書き方で示される数字」と「途中で目にした数字」です。LPと広告では、次のような場所がそれに当たります。ただし、これらがCVを増やすかどうかは原典では確かめられていないため、商材ごとにテストで確かめる対象として考えます。

場所	アンカーになりうる数字	確かめること
広告のクリエイティブ	バナーや広告文に書いた価格・割引率	LPのファーストビューの数字と一致しているか
ファーストビュー	最初に見える価格、「〇%OFF」	割引の基礎になる価格に根拠があるか
比較対照価格	通常価格、希望小売価格、他社の価格	その価格で販売していた実績や根拠があるか
料金表の並び	最初に見えるプランの価格	並び順を変えたときにCVがどう変わるか
価格の言い換え	「1日あたり〇円」のような単位の換算	計算が合っているか、総額も書いているか

オファーの文例や、価格と特典の組み合わせ方は「LPオファーの作り方｜CVRが上がる文例25選と心理学7つ」で紹介しています。また、アンカリング効果は価格の見せ方の一部にすぎず、CVRはファーストビューや導線、フォームでも変わります。改善の全体の進め方は「CVR改善の基本：心理・導線・検証を一つずつ整える」を参考にしてください。

4. 価格表示で使うときの注意点｜景品表示法

アンカーとして価格を見せるときに、最も気をつけたいのが景品表示法です。アンカーにする数字が実態と違えば、ユーザーの判断を誤らせる表示になります。

4-1. 有利誤認表示は「誤って」表示しても対象になる

景品表示法第5条第2号は、商品やサービスの価格その他の取引条件について、実際のものや競争事業者のものよりも著しく有利であると一般消費者に誤認される表示で、不当に顧客を誘引し、一般消費者の自主的かつ合理的な選択を阻害するおそれがあるものを禁止しています（出典：不当景品類及び不当表示防止法｜e-Gov法令検索）。これを有利誤認表示と呼びます。

消費者庁は、故意に偽って表示した場合だけでなく、誤って表示してしまった場合でも、有利誤認表示に該当すれば規制の対象になると注意を促しています。認められた場合は、措置命令などの措置が行われます（出典：有利誤認とは｜消費者庁）。

4-2. 比較対照価格は「根拠」が問われる

販売価格と、通常価格などの比較対照価格を並べる表示を二重価格表示といいます。消費者庁は、同一ではない商品の価格を比較対照価格に使う場合や、比較対照価格について実際と異なる表示やあいまいな表示を行う場合は、不当表示に該当するおそれがあるとしています。過去の販売価格、将来の販売価格、希望小売価格、競争事業者の販売価格のそれぞれについて、考え方が示されています（出典：二重価格表示｜消費者庁）。

過去の販売価格と比べる場合の期間の基準などの詳細は、消費者庁の「不当な価格表示についての景品表示法上の考え方」（価格表示ガイドライン）に定められています。アンカーにする比較対照価格を決める前に、この原文で自社の販売実績と照らし合わせてください。

4-3. 割引率の「基礎の価格」を任意に決めない

「〇%OFF」の表示もアンカーの一種です。価格表示ガイドラインは、割引率や割引額の表示について、次のような表示を不当表示に該当するおそれがあるものとして挙げています（出典：不当な価格表示についての景品表示法上の考え方｜消費者庁 第5）。

• 表示価格をいったん引き上げたうえで、割引率などを表示する
• セールの実施を決めたあとに販売を始めた商品を対象に、割引率などを表示する
• 最大の割引率が一部の商品にしか適用されないのに、最大の割引率を強調する
• 任意に設定した価格を算出の基礎として、割引率や割引額を表示する

同じガイドラインは、一括の割引率の表示は訴求力が強いので、算出の基礎となる価格、適用される商品の範囲、適用されるための条件を明示する必要があるとしています（出典：同 第5）。アンカーとして働くほど訴求力が強い表示だからこそ、根拠と条件を書くことが求められている、と読めます。

4-4. バナー広告の「通常価格」も同じ考え方

消費者庁の留意事項には、問題となる事例として、普段から1,980円で販売していた商品について、バナー広告で「今だけ！ 通常価格10,000円が なんと！1,980円！！」と表示する例が載っています。アフィリエイト広告でも、広告主が表示内容の決定に関与していれば広告主の表示とされます（出典：インターネット消費者取引に係る広告表示に関する景品表示法上の問題点及び留意事項｜消費者庁）。LPだけでなく、広告のクリエイティブに書く価格も確認の対象です。広告の審査で止まりやすい表現の確認は「広告審査に通らない原因とは？LP改善のコツとチェックポイント」も参考になります。

5. アンカリング効果を使うときのよくある失敗例

5-1. 失敗例1：根拠のない「参考価格」をアンカーにすると、有利誤認のおそれがある表示になる

症状：販売実績のない価格を「参考価格」「通常価格」としてLPの販売価格の横に置き、そこからの割引率を大きく見せると、景品表示法の有利誤認表示に該当するおそれのある表示になる。

原因：アンカーとして高い数字を置くことだけを考え、その数字の根拠を確かめていない。価格表示ガイドラインは、任意に設定した価格を算出の基礎とした割引率や割引額の表示を、不当表示に該当するおそれがあるものとして挙げています（出典：不当な価格表示についての景品表示法上の考え方 第5）。

対策：根拠を示せない比較対照価格は外します。比較したいときは、実際に販売していた価格や、自社の別プランの実際の価格など、根拠を説明できる数字を使います。

回避策：LPに価格を書くときは、比較対照価格ごとに「どの期間、どの価格で販売していたか」の記録を残し、表示の前に照合する手順を入れます。広告のクリエイティブに書く価格も同じ記録で確認します。

5-2. 失敗例2：広告の「最大〇%OFF」とLPの価格がずれると、期待とのずれで離脱が増える

症状：バナーに「最大70%OFF」と大きく書き、LPでは一部の商品だけが70%で、多くの商品はそれより小さい割引になっていると、ユーザーは広告で見た数字を基準にLPを見るため、期待より高いと感じて離脱しやすくなる。表示の仕方によっては規制上の問題にもなる。

原因：広告で見た数字がアンカーになり、LPの価格はその数字と比べて判断されます（1-3）。また、価格表示ガイドラインは、最大の割引率が一部にしか適用されないのに最大の割引率を強調する表示を、不当表示に該当するおそれがあるものとして挙げています（出典：同 第5）。

対策：広告に書く割引率と、LPのファーストビューに書く割引率をそろえます。最大の割引率を使う場合は、適用される商品の範囲と条件を、広告とLPの両方で読める大きさで書きます。

回避策：広告のクリエイティブごとに、着地するLPの数字を一覧にして入稿前に照合します。訴求ごとにLPを分けられる環境なら、広告の数字に合わせた版を用意します（6-4）。

5-3. 失敗例3：少ないアクセスで価格の見せ方の勝ち負けを決めると、結果が逆になることがある

症状：比較対照価格の有無や料金表の並び順を変えた2つのLPを、数日・数百PVで比べて勝ち負けを決めると、配信を続けたときに結果が入れ替わることがある。

原因：アクセスが少ないうちは、配信の割合そのものがぶれます。Squad beyondのFAQには、設定した配信割合と実際の配信結果の差の例として、100PVの場合は10%、10,000PVの場合は1.0%と書かれています（出典：ABテストを実施する｜Squad beyond FAQ）。さらに、アンカリング効果の現れ方は商材やユーザーで違い、原典の実験の数字がそのまま自社のLPに当てはまるわけではありません。

対策：判定の前に、比べる指標（CV数、CTVRなど）と、判定に使う期間・アクセス数を決めておきます。1回のテストで変えるのは価格の見せ方だけにし、見出しや画像は同じにします。

回避策：テストの記録に、変えた箇所、期間、PV、CVを残します。結果が出たあとも、配信割合を変えて続けて確認し、勝った版が安定して勝っているかを見ます。

6. Squad beyondで価格の見せ方をABテストする

アンカリング効果が自社のLPでどう働くかは、実際に比べてみるまで分かりません。Squad beyondでは、次の流れで価格の見せ方を比べられます。

6-1. Versionを複製して、価格の見せ方だけを変える

Squad beyondでは、LP（Version）を複製して、ファーストビューやCTAボタンを変えたABテストを行えます。同じbeyondページの中にも、別のbeyondページにも複製できます（出典：Versionを複製する｜Squad beyond FAQ）。元の版を残したまま、「比較対照価格を外した版」「料金表の並び順を変えた版」のように、価格の見せ方だけを変えた版を作ります。

6-2. 同じ配信URLで、配信割合を決めて出し分ける

ABテストは、配信タイプ「同一URL配信」のbeyondページに複数のVersionを作り、配信するVersionの配信割合を1以上にして行います（出典：ABテストを実施する｜Squad beyond FAQ）。配信割合はレポートの結果に合わせて増減でき、0にしたVersionは配信されません（出典：Versionの配信割合について｜Squad beyond FAQ）。広告の入稿先を変えずに比べられるので、広告側の条件をそろえたまま価格表示だけを比べられます。

6-3. CTVRとオファー到達率で比べる

比べる指標は、Versionを閲覧したユーザーがCVする確率のCTVR（CV数÷VersionPV）や、クリックしたユーザーがCVする確率のCVR（CV数÷Versionクリック）です（出典：レポートの指標①（CTR・CVR・CTVR）｜Squad beyond FAQ）。価格表がページの下の方にある場合は、Versionに置いた最初の計測機能付きリンクまで到達したユーザーの割合（OAR：オファー到達率）もあわせて見ると、価格を見る前に離脱していないかが分かります（出典：レポートの指標②（FVER・SVER・FSVER・OAR）｜Squad beyond FAQ）。ヒートマップでは、到達率や離脱率、滞在時間などを位置ごとに確認できます（出典：ヒートマップについて｜Squad beyond FAQ）。

テストの進め方や他社の事例は「ABテストの成功事例6選｜検証スピードを高める進め方・注意点も解説」で紹介しています。

6-4. 広告ごとに、価格の見せ方をそろえたVersionを出し分ける

広告のクリエイティブに書いた数字がアンカーになるなら、LPもその数字に合わせておくのが自然です。Squad beyondでは、URLに特定のパラメータが付いている場合だけ指定したVersionを表示できます。注意点として、指定したパラメータを含まないURLからアクセスし、配信割合が1以上のVersionが無い場合は404エラーになると書かれています（出典：パラメータごとにVersionを出し分けする｜Squad beyond FAQ）。価格を訴求する広告と、機能を訴求する広告で、着地するVersionを分ける使い方ができます。広告の訴求の切り口の整理は「訴求軸とは？｜広告で使える7軸の例とABテストの進め方」が参考になります。

7. アンカリング効果についてよくある質問

8. まとめ

• アンカリング効果は、最初に見た数字が判断の出発点になり、答えがその数字の方へ偏る現象。原典（Science 1974）では、回転盤の数字が10か65かで、推定の中央値が25%と45%に分かれた
• 価格の判断でも働く。2003年の実験では、社会保障番号の下2桁を先に見せただけで、支払ってよい金額が57%〜107%違った。一方で商品どうしの順位は保たれた
• LP・広告では、広告に書いた数字、ファーストビューの価格、比較対照価格、料金表の並び、価格の言い換えがアンカーになりうる
• アンカーにする価格は景品表示法の有利誤認に注意する。比較対照価格の根拠、割引率の基礎の価格、適用範囲と条件を、消費者庁の原文で確かめる
• 原典はCVへの効果を確かめたものではない。価格の見せ方は、自社のLPでABテストして決める

アンカリング効果は「高い数字を見せれば売れる」という技法ではなく、ユーザーが最初に見る数字が判断の基準になる、という性質です。根拠のある数字だけを使い、どの見せ方が自社のユーザーに合うかを、Squad beyondのVersionの複製と配信割合で確かめていきましょう。

　

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