LP分析で押さえておくべき5つの指標|陥りがちな失敗や具体的な分析方法も解説

LP分析で押さえておくべき5つの指標|陥りがちな失敗や具体的な分析方法も解説

LP分析では、分析する指標や確認する順番によって改善の精度に差が生じます。「どこを見ればよいかわからない」「感覚的な修正になってしまう」といった課題を抱えるケースもあるでしょう。

本記事では、LP分析で押さえておくべき5つの重要指標を整理し、陥りがちな失敗や具体的な進め方、LP分析後の改善策などを解説します。属人的な判断に頼らず、再現性のあるLP分析を行いたい方は参考にしてください。

1. 分析の重要性

広告費の高騰により、感覚だけでLPを改善しても成果が出にくくなっています。感覚的な修正では、ユーザーがどこで離脱しているのかわからず、効果的な改善ができません。

広告で集客できたとしても、LPのCVR(成約率)が低ければ、広告にかけた費用は無駄になってしまいます。LP分析によって「どこで離脱しているのか」「どの訴求が響いたのか」という顧客心理を可視化し、改善を繰り返すことで、売れる仕組みを構築できます。

LPのCVRを高めるには、感覚ではなく数字に基づいた分析が重要です。

2. LP分析で押さえておくべき5つの指標

LP分析で押さえておくべき指標には、以下の5つがあります。

  1. CVR(コンバージョン率)
  2. 直帰率・離脱率
  3. スクロール到達率
  4. 平均ページ滞在時間
  5. 流入経路別の行動データ

見るべき指標を絞ることで、LPのどこを優先的に改善すべきかが明確になります。ひとつずつ確認していきましょう。

1. CVR(コンバージョン率)

CVRとは、LPを訪れたユーザーのうち、購入や問い合わせなどの成果に至った割合を指します。CVRが低い場合、以下のような原因が考えられます。

  • 訴求内容がズレている
  • ユーザーの不安を解消できていない
  • 行動までの動線がわかりにくい

CVRの目安は業界や商材、流入経路によって異なりますが、一般的には1〜3%がひとつの参考値とされることが多いです。この値よりも低い場合は、ファーストビュー・オファー内容・CTAがわかりにくくないか見直してみましょう。

CVR改善につながるLPの作り方は、以下の記事で詳しく解説しています。

詳しくはこちら
最適なLPOでCVRを改善|ユーザーを離さないLPの作り方

2. 直帰率・離脱率

直帰率・離脱率は、ファーストビューや冒頭メッセージがユーザーの期待に合っているかを判断するための指標です。定義上は異なりますが、1ページ完結型のLPでは、ユーザーの初期離脱傾向を把握する目的で、あわせて参考指標として扱われることもあります。

とくに広告からの流入数が多いLPでは、広告文とLPのメッセージが噛み合っていないと、直帰率・離脱率は高くなってしまいます。

直帰率・離脱率を改善するには、LPの冒頭でターゲットとベネフィットを明確に伝え、ユーザーに自分事だと感じさせる工夫が必要です。さらに、その根拠となる実績を記載するなど、続きを読みたくなる状態を作ることも重要です。

3. スクロール到達率

スクロール到達率とは、LPを訪れたユーザーが、ページのどこまで読み進めたかを示す指標です。たとえば特定のセクションでスクロール到達率が下がっている場合、その直前の内容が長すぎる・わかりにくい・不要であるといった課題が考えられます。

スクロール到達率を把握することで、コンテンツの優先順位や訴求内容の妥当性を検証できます。CVを妨げているボトルネックを排除し、自然な流れで成約アクションを促す動線を構築するために重要な指標です。

4. 平均ページ滞在時間

平均ページ滞在時間とは、ユーザーがLPに平均どれくらいの時間滞在したかを示す指標であり、LPの内容に目を通してもらえているかの目安になります。

平均ページ滞在時間が極端に短い場合、ユーザーはほとんど内容を読まずに離脱していると推察されます。ファーストビューを改善するなど、LPを見てもらうための施策が必要です。

一方で、平均ページ滞在時間が長ければよいとは限りません。情報が整理されていないためにユーザーが迷い、行動できていないケースもあるためです。平均ページ滞在時間とスクロール到達率をセットで確認し、平均ページ滞在時間が長い背景を探りましょう。

5. 流入経路別の行動データ

流入経路別の行動データとは、LPを訪れたユーザーが「どこから来たか」と、「サイト内で何をしたか」を紐付けたデータのことです。LPとユーザーのニーズが一致していない流入元を特定するための指標となります。

検索・SNS広告・ディスプレイ広告など、流入元によってユーザーの温度感や期待値は異なります。たとえば、検索からの流入は「課題を解決したい」という目的が明確ですが、SNS広告やディスプレイ広告からの流入は単なる情報収集の段階かもしれません。

流入経路別の行動データをほかの指標と組み合わせて分析することで、LPの改善点がより明確になります。

3. LP分析で陥りがちな3つの失敗

LP分析の際、以下のような失敗に陥ることがあります。

  1. 分析に時間をかけすぎる
  2. ツールが分散してデータを統合できない
  3. 制作と分析の担当者が異なり改善が停滞する

分析の効果を上げるためにも事前に把握しておきましょう。

1.分析に時間をかけすぎる

LP分析にはある程度の時間が必要です。ただし、時間をかけすぎてしまっては競合他社に先を越され、市場のトレンドから取り残されてしまう恐れがあります。

時間がかかりすぎる原因のひとつが、すべてのデータを同じ重要度で分析しようとしていることです。LP分析では、詳細な分析結果を得ることよりも、改善点をすばやく把握することを意識しましょう。

分析に時間を奪われている場合は、セッション数やCV数は毎日、広告成果は週次といったように、確認するデータと頻度を意図的に絞ることが重要です。そうすることで、「次に何をすべきか」の意思決定が早まり、速やかに改善施策を実行できるでしょう。

2.ツールが分散してデータを統合できない

LP分析には多角的なデータが欠かせませんが、ツールの分散はかえって分析の精度を下げてしまいます。

多くのデータを集めようと複数のツールを導入した結果、データが分散し、かえって全体像の把握が困難になるケースも見られます。データの集計や照らし合わせに追われ、本来の目的である分析に基づく改善が停滞してしまっては本末転倒です。

データ管理の煩雑さを解消するには、ツールの集約が有効です。「Squad beyond」のようなオールインワン型のプラットフォームであれば、必要な分析機能がひとつの環境に統合されているため、迅速かつ一貫性のある改善サイクルを回すことが可能になります。

3.制作と分析の担当者が異なり改善が停滞する

制作と分析の担当者が分かれていると、どの修正が数字に反映されたのかがわかりにくくなります。 また、報告や確認のたびにコミュニケーションコストが発生し、改善のスピードも落ちてしまいます。

こうした課題を解決するには、「Squad beyond」のような制作と分析をひとつのツール上で完結できるサービスを活用することが有効です。データの変化を見ながらその場で修正できるため、分業の壁を取り払い、改善サイクルを加速させることができます。

Squad beyondにご興味のある方はお気軽にお問い合わせください。

お問い合わせ 
https://squadbeyond.com/contact/

4. LP分析の具体的な進め方

LP分析の具体的な進め方は、以下のとおりです。

  1. CVR・直帰率などの数字を確認する
  2. ヒートマップで読まれている場所やクリック箇所を見る
  3. 競合LPと内容・構成・訴求を比べる
  4. デザインの見やすさ・使いやすさ・スマホ対応をチェックする
  5. ユーザーテストで実際の声を集める

LP分析の第一歩は、現状を正しく把握することです。手順に沿ってデータの収集から始めていきましょう。

1. CVR・直帰率などの数字を確認する

LP分析では、まずGA4(Googleアナリティクス4)などのツールを活用し、CVRやエンゲージメント関連指標などのマクロ指標を確認し、LPが機能しているかを判断します。これらのデータから以下の内容を推測できます。

  • CVR:ページ全体が最終的な目的を果たしているか
  • 直帰率:ユーザーが抱く最初の期待を裏切っていないか

加えて、そもそもターゲット層が集まっているかを調べるため、流入元についても確認するのがおすすめです。

この段階では、LPのどの指標に課題があるのか、全体像を大まかに把握することが大切です。

2. ヒートマップで読まれている場所やクリック箇所を見る

次に、ヒートマップを活用し、セクション別の動きをピンポイントで深掘りします。どこが読まれているのか、意図する場所でクリックされているのかといったユーザー行動を確認しましょう。

熟読されているエリアに重要な訴求がない場合は、コンテンツの配置を見直すことが必要です。また、リンクのない箇所でクリックされていれば、ユーザーが追加情報を求めていると判断できます。

一方で、読まれていない部分は削除や簡略化を検討します。情報を引き算し、ユーザーが迷わず読み進められる動線を設計しましょう。

ヒートマップの効果的な活用法は、以下の記事でわかりやすく解説しています。

詳しくはこちら
初心者でも簡単に分析できる|ヒートマップデータの効果的な活用法

3. 競合LPと内容・構成・訴求を比べる

LP分析において、競合LPと内容・構成・訴求を比較することも欠かせません。

競合LPと比較する目的は、自社が選ばれる理由を確認することです。競合と比べることで、自社の価値提案が弱い部分や、十分に伝えきれていない強みが浮き彫りになります。

この際、競合の表面的なデザインを模倣するのではなく、自社の強みを再定義するためのヒントとして捉えることが重要です。

4. デザインの見やすさ・使いやすさ・スマホ対応をチェックする

LP分析の際は、デザインの見やすさ・使いやすさ・スマホ対応についてもチェックしましょう。LPの成果が出ない原因として、LPの内容ではなく、視認性や操作性などが影響していることも考えられます。

以下のようなケースは、ユーザーの離脱を招く要因となります。

  • 文字が小さい
  • 読み込みが遅い
  • スマホで操作しにくい

とくにスマホからの閲覧が中心の場合、文字サイズ・表示速度・ボタン配置などはユーザビリティに大きく影響します。ユーザーのストレスを徹底的に排除するだけで、CVRの改善が見込めます。

5. ユーザーテストで実際の声を集める

データだけでは見えない課題を抽出するには、ユーザーの生の声を取り入れるのが有効です。制作に関わっていない第三者に操作してもらうことで、作り手が見落としがちな客観的な違和感を浮き彫りにできます。

たとえば、フォーム入力時のストレスや説明のわかりにくさは、実際に操作しないと気づきにくい点です。こうしたリアルな反応を改善に活かすことで、LPの精度を高められます。

5. LP分析後の効果的な改善施策5選

データを収集した後は、実際に改善策を実行していきます。効果的な施策として、以下の5つを解説します。

  1. 課題に合った改善仮説を立てる
  2. 優先度を決めて施策を実行する
  3. ABテストの結果を踏まえて改善する
  4. LP分析・改善ツールを導入する
  5. AIを活用する

LPの改善方法については、以下の記事でも詳しく解説しています。

​​内部リンク:作成中「lp 改善」の新規記事

1. 課題に合った改善仮説を立てる

LPの改善で重要なのは、なぜこの数字になっているのかという仮説を立てることです。数字だけを改善しようとしても、根本の原因が把握できていなければ成果は出ません。

たとえば、スクロール到達率は高いのにCVRが低い場合、「最後まで興味を持って読んでもらえたが、どこから申し込めばいいかわからず迷っている」という仮説が立ちます。この仮説に基づき、「ボタンの色をコントラストの強いものに変える」「クリックを促すマイクロコピーを添える」といった具体的な対策を打つことで、成果につながりやすくなります。

2. 優先度を決めて施策を実行する

LP分析の結果、改善点が複数見つかることもあるでしょう。このような場合、すべてを同時に進めるのではなく、効果の出やすさと実行のしやすさのバランスを考慮し、優先順位を付けることが不可欠です。

工数負担が大きい割に効果が期待できない施策は後回しにし、短時間で成果が見込めるものから着手することで、限られたリソースでも効果的にLPを改善できます。

3. ABテストの結果を踏まえて改善する

LPの効果を高めるには、一度改善して終わりとするのではなく、検証を繰り返すことが大切です。その手法として有効なのがABテストです。

ABテストの結果、仮に変更後のデータが悪化しても、「この訴求は今のユーザーには響かない」という貴重なデータを得られます。

大切なのは「どのような仮説を立て、何を変更し、どのような結果が出たか」というプロセスを記録することです。検証のプロセスと結果をチームで共有し続けることで、再現性の高い改善スキームが構築されます。

LP分析に有効なABテストの方法については、以下の記事で解説しています。

詳しくはこちら
ABテストで最適なLPを|基本的なやり方から徹底解説

4. LP分析・改善ツールを導入する

LPを効果的に改善するには、分析ツールや改善ツールを導入し、ユーザー行動を正確に計測する必要があります。分析や改善に特化したツールをひとつずつ導入するのも一案ですが、分析から改善までをひとつで完結できるツールを導入すると運用の負担を軽減できます。

LP分析に必要な計測・可視化・改善までを一元管理したい方は「Squad beyond」がおすすめです。こちらよりお気軽にお問い合わせください。

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5. AIを活用する

LP改善にAIを活用することで、分析や案出しに要する時間を短縮でき、結果的に人間は本来注力すべき戦略の決定に集中できます。

たとえば、キャッチコピー案の作成・データ整理・仮説の作成などはAIに任せることが可能です。ただし、顧客の感情やブランドが築いてきた価値観まで正確に判断することは難しいため、ユーザー心理やブランドの文脈を踏まえた最終判断は人間が行いましょう。

AIを補助役として使うことで、LP改善のスピードと質を向上できます。

6. LP分析・改善には「Squad beyond」がおすすめ

「Squad beyond」は、LP制作・行動解析・ABテスト・レポート作成・運用の最適化までをひとつのツールで完結できる、Web広告に特化したオールインワンツールです。複数ツールを行き来することなく、LP起点で広告成果とユーザー行動をシームレスに紐付けられるため、PDCAを高速化できます。

ABテストやヒートマップ、詳細レポートといった高度な分析機能も標準搭載されており、属人化を防ぎながら成果の再現性を高められるのが強みです。定額制で使い放題のため、改善量が増えてもコストが膨らみにくい点も、LP改善を継続する現場に適しています。

効率よく成果を出したいとお考えなら、ぜひお気軽にお問い合わせください。

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7. LP分析・改善の成功事例3選

ここからは、「Squad beyond」を活用したLP分析により成果を上げられた事例を3つ紹介します。

1. 検証速度の向上が成果向上に直結|株式会社Hakuhodo DY ONE

株式会社Hakuhodo DY ONEは、LP改善やABテストにおける検証スピードの遅さとデータ共有の非効率性に課題を感じていました。

「Squad beyond」導入後は、テキストやファーストビューの修正を即時に行えるようになり、ABテストを高速で回せる体制を構築。外部や制作担当者の作業を待つ必要がなくなり、PDCAが大幅に加速しました。

さらに、ヒートマップや数値データをチーム内で即時共有できるようになったことで、意思決定とクライアント対応のスピードも加速。改善スピードの向上がビジネスの成長に直結した事例です。

詳しくはこちら
導入事例|検証速度の向上が成果向上に直結。「こんなに早く、簡単にABテストって回せるの?」と本気で驚きました。

2. 新しい価値を顧客に提供|株式会社オプト

株式会社オプトは、LP改善を軸に、ユーザー体験全体を高める体制作りを目指し「Squad beyond」を導入しました。

直感的に使えるUIと手厚いサポートにより、社内への展開が進み、LP制作・修正のスピードが大幅に向上。従来は約1ヶ月かかっていたLP納品が最短2日に短縮され、広告検証の打ち手も増加しました。

その結果、広告からLP、購買までを一貫して分析・改善できる新しい運用スタンダードが確立。組織横断での連携が進み、スピードと検証量という新たな価値をクライアントに提供できるようになりました。

詳しくはこちら
導入事例|導入後「ニュースタンダード」が出来た。これにより新しい価値提供をお客様に提供

3. 高品質なLP制作と迅速な運用サイクルを実現|株式会社Techouse

株式会社Techouseでは、人材プラットフォーム「ジョブハウス」の集客強化において、LP制作・改善がエンジニアに依存し、スピードが出ないことが課題となっていました。

「Squad beyond」導入後は、マーケターのみでLP制作・修正が可能となり、制作期間は平均3週間から約1週間に短縮。ABテストを2〜3日単位で回せる体制が整い、CVR改善を継続的に実行できるようになりました。

エンジニアは本来のプロダクト開発に集中でき、全社的なリソース配分も最適化。高品質なLP制作と迅速な運用サイクルを両立した事例です。

詳しくはこちら
導入事例|エンジニアリングリソースへの依存度を減らしながら、高品質なLP制作と迅速な運用サイクルを実現。

8. まとめ|LP分析で継続的に成果を伸ばそう

広告費の高騰が続く現在のWebマーケティングにおいて、LPは一度作って終わりではなく、分析と改善を継続することが大切です。

LP分析で大切なのは、データに基づいて仮説を立てることです。マクロな視点とミクロな視点の両方を持ち、スピード感をもって改善を繰り返すことが、競合との差を分ける大きなポイントとなります。

「分析に時間がかかりすぎる」「改善のスピードが上がらない」といった課題を感じているなら、「Squad beyond」の導入がおすすめです。数値を根拠にした分析と改善を継続し、客観的なデータに基づいた再現性のあるLP運用で成果を積み上げていきましょう。

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