コンバージョン（CV）が上がらない！そんな時にチェックしておきたいランディングページ（LP）を起点としたボトルネックの見つけ方【基礎編】

ランディングページを用意して、広告の運用をスタートしてみたものの、なかなか思ったように成果が上がらず、何が原因なのかわからない。デジタルマーケティングに携わっている方であれば、一度は経験があるのかもしれません。

今回の記事では、「運用を始めたけど、思ったようにコンバージョンが上がらない」という事態に遭遇した時に、ランディングページの分析を起点に、どこにボトルネックがありそうか？を見つけるための分析におけるポイントについて、3つの視点から整理したいと思います。

［視点1］対象としているユーザーをLPに流入させられているか？

デマンドジェネレーションをはじめ、広範囲なディスプレイ広告の配信や検索広告の部分一致や広告の入札戦略、あるいはAIへの自動化によって、検索クエリを広げた運用になってしまい、結果として意図していない対象ユーザーをたくさんLPに呼び込んでしまうこともあり得ます。

この時に、広告から流入してくるユーザーと着地先のLPに、ボタンの掛け違いが発生してしまっているため、ほとんどの確率でファーストビューで離脱（直帰）が大量発生し、成果には結びつきません。

「もしかして、自社の運用でこのような状況になっているのでは？」と思われる場合、Googleアナリティクスやヒートマップツールを利用して、現状分析してみるのが良いでしょう。

※ヒートマップツールについては、コンバージョンラボが日常的に利用するPtengine（有料ツール）を用いての説明となります。

Googleアナリティクスの場合

（1-1）LPに流入している参照元/メディアで検証してみる

標準レポートであれば、LPの運用を開始した日を起点に、日付を選択後、【エンゲージメント】 → 【ランディングページ】で対象ランディングページ一覧を表示し、対象ディレクトリでソート。

セカンダリディメンション（＋ボタンをクリック）で、【トラフィック ソース】 → 【手動】 →【セッションの手動参照元/メディア】の順番で任意のランディングページに流入している媒体の情報を確認することができます。

特定のランディングページについて、流入元のデータを一覧表示させる手順

ステップ1：【エンゲージメント】 → 【ランディングページ】で対象ランディングページ一覧を表示

ステップ2：対象ディレクトリでソート後、セカンダリディメンション（＋ボタンをクリック）で、【トラフィック ソース】 → 【手動】を選択

ステップ3：【セッションの手動参照元/メディア】を選択

対象LPに対して、複数メディアを同時運用している場合では、該当LPの流入元を一覧化できるため、各流入元ごとのエンゲージメント率や平均セッション継続時間、直帰率を相対評価することができます。

＜用語の補足＞

エンゲージメント率とは、全セッション数のうち、「エンゲージメントセッション」が占める割合（％）で、エンゲージメントセッションとは、Google公式において、以下のいずれか1つでも満たしたセッション（訪問）を「エンゲージメントセッション」と定義しています。

・10秒を超えて継続したセッション

・キーイベント（＝コンバージョン）が1回以上発生したセッション

・2回以上のページビューが発生したセッション

直帰率とは、全セッション数のうち、「エンゲージメントセッションではなかった」セッションの割合（％）です。

平均セッション継続時間とは、すべてのエンゲージメントセッションの合計滞在時間（秒）を、全セッション数で割った値で、ユーザーが1回の訪問（セッション）あたり、平均してどれくらいの時間サイトに滞在したかを表します。

ここで、明らかにコンバージョン率が低かったり、直帰率が高いメディア（＝エンゲージメント率が低いメディア）や平均セッション継続時間が低い流入元などを見つけて、パフォーマンスの良いメディア悪いメディアを比較してみるのも良いでしょう。

※前提として、各メディアに対してカスタムキャンペーンのパラメータを付与していることが必要です。

（参照記事）LPの分析改善に役立つutmパラメータとは？基礎説明と初期設定を解説

https://conversion-labo.jp/report/lp_ad/14530/

（1-2）LPに流入しているユーザー属性で検証してみる

（1-1） と同様に、任意のランディングページを選択し、その後、セカンダリディメンション（＋ボタンをクリック）の[ユーザーの属性]→[性別] or [年齢]を選択します。

特定のランディングページについて、「年齢別」や「性別」のデータを一覧表示させる手順

ステップ1：【エンゲージメント】 → 【ランディングページ】で対象ランディングページ一覧を表示

ステップ2：対象ディレクトリでソート後、セカンダリディメンション（＋ボタンをクリック）で、【ユーザーの属性】 を選択

ステップ3：【年齢】or【性別】を選択

Googleアナリティクスでは、ユーザーの性別や年代などのデータを、ランディングページごとに抽出することができます。

ランディングページ制作時にイメージしていた想定ユーザー（ペルソナ）と実際に流入してきているユーザーの傾向を見比べ、意図している見込み客を集められているのか？を検証することで、問題解決につながることもあるかもしれません。

ただし、現在のWeb環境（プライバシー規制の強化やログイン状態の有無）において、年齢・性別の7割〜9割近くが「unknown」となるのがプライバシー保護の観点からも考慮されているため、「全員の正確な内訳」を見るものではなく、「データが取れている一部のユーザーの傾向（例：男性より女性の方がやや多いなど）」をサンプリングとして把握するためのものとして活用範囲にとどまるため、この点は注意が必要です。

※前提として、Googleアナリティクスのユーザー属性の分析設定をONにしている必要があります。

（1-3）LPに流入しているデバイスカテゴリで比較

（1-1）と同様に、任意のランディングページを選択し、セカンダリディメンション（＋ボタンをクリック）の[プラットフォーム/デバイス]→[デバイス カテゴリ]を選択します。

スマートフォン中心に広告戦略を設計もしくはPCデバイス中心に設計していたなどのように、対象ユーザーのデバイスをどちらかに狙いを定めて着地先のランディングページを用意しているというケースもあります。この場合、スマホユーザーのデータを分析していたが、実はデスクトップ端末からの流入が多く、こちらのユーザーの方が完了ページへの到達率が高いという想定外の発見もあるかもしれません。

Ptengineの場合

Ptengineの場合、対象LPのスクロール到達率を小刻みに出力してくれるため、ランディングページ上のどこで離脱したのか？を一目で分析できてしまいます。

ファーストビューから次のセクションにスクロールする際の到達率が100％→10%に減少しているなどの場合は、意図しないユーザーが多いと推測することができ、CVRの低下や離脱要因の早期発見にもつながります。

［視点2］LPから次の入力フォームやカートへしっかり遷移しているかどうか？

（1）の問題はクリアしているはずなのに、コンバージョンが発生しないという場合、LP上のどこかにボトルネックがあるか？もしくはLPから次に遷移する入力フォームやカートに問題があるという場合も考えられます。この場合、ひとまずGoogleアナリティクスを使って、下記の切り口で調べてみるのも良いでしょう。

Googleアナリティクスの場合

（2-1）経路データ探索で着地後の導線をチェックする

こちらではGA4の探索レポートを用いて、任意のランディングページに着地してからの動きを経路データ探索を用いて意図したページに遷移してくれているのかを確認することができます。

ステップ1：左メニューの【探索】を選び、＋ボタンで探索レポートで新規で立ち上げます。

ステップ2：セグメントの項目の＋ボタンをクリックし、画面右上にある【新しいセグメントを作成】を選択。

ステップ3：カスタムセグメントを作成する画面に切り替わるため、【セッションセグメント】を選択してください。

ステップ4：セグメントを抽出する具体的な条件設定の画面に切り替わるため、【新しい条件を追加】 → 【ページ / スクリーン】 → 【ランディングページ + クエリ文字列 】を選択。

ステップ5：【＋ フィルタを追加】を選択し、マッチタイプは【含む】を選び、対象LPのディレクトリを記載しセグメント名に任意の名前と簡単な説明を付け加えて（必要に応じてプロパティに保存し）【適用】を選択してください。

次に、手法として経路データ探索を選択し、右側のステップ1の表記をページタイトルとスクリーン名やページパスとスクリーンクラスにすることで対象LPを起点に、次に遷移したページのURLやタイトル名を一覧で視覚的に確認することができます。

これによって、LPの次に遷移しているページ（2ページ目への遷移）の傾向を見ることで、LPから次に遷移させたい入力フォームやカートのページにどれくらい遷移しているのか？を掴むことができます。例えば、LPから入力フォームへの遷移率が1%だと、99%が入力フォームに行かずに離脱しているため、LP上の何かを改善する必要があると判断することができます。

逆に、LPからの遷移率が10%あったとすると、100人中10人が入力フォームへ遷移しているため、数字としては悪くありません。それでもなぜ、コンバージョン率が悪いのか？という点に立ち返ると、入力フォームやカートの方に最終ページまで到達しない原因があると考えることもできます。

Ptengineの場合

ここではクリックヒートマップとアテンションヒートマップの2軸で分析するのが良いでしょう。

まずクリックヒートマップの場合、LP上に設置しているCTA内のボタンのクリックやタップが計測されているかどうかを見ましょう。もし、このCTAエリアに対して、ユーザーのクリックやタップの形跡がなく、避けられているとしたら、CTA内のオファー自体を見直す必要があるでしょう。

次に、アテンションヒートマップではページ上のどこのセクションにもっとも注目が集まっているのか？を確認してみるのが良いでしょう。例えば、ファーストビュー以降の下部エリアは、青いエリアが多いなどがあれば、クリックヒートマップとの比較から、そもそもコンテンツの設計に問題があるのではないか？というボトルネックを見つけ出すことができます。

［視点3］入力フォームやカートから最終ページまで到達しているかどうか？

最後に入力フォームやカートの最終ページまでの到達率に関してです。ここではファネル設定をしておくことが前提となりますが、入力フォーム→確認画面→完了ページまでの遷移が見られるため、入力フォームには到達したが、そこでどれだけのユーザーが離脱しているのかを確認することができます。

合わせてヒートマップ分析では、クリックヒートマップやスクロール到達率を確認することで、入力ボックスに対してのクリック跡や完了ボタンまでにスクロール離脱がないか？などを見ることができます。

そうすると、入力項目の順番や項目の数、より入力をしやすくするための工夫ができないか？という観点で問題と改善策を考えることができます。

コンバージョンが上がらない！そんな時にチェックしておきたいLP起点のボトルネックの見つけ方のまとめ

コンバージョンの成果が芳しくないという時には、このように大きく導線を分解し、「流入元→LP」まで、「LPからフォーム」まで、「フォームから完了ページ」までという段階ごとのプロセスとその数字を見た上で、細部の改善点を見つけ出していくという方法が着実に問題点を見つけていくための方法として有用かと思います。「どこでユーザーが離脱しているのか」というボトルネックさえ特定できれば、次に打つべき改善施策の解像度は劇的に上がります。

実際に直近の支援事例でも当初はクライアント側で広告運用を開始し、その後なかなか成果が上がらず停滞しているプロジェクトがありましたが、上記のような手順で分析を行い要因を紐解いていくと、結果的に広告の配信手法自体に課題があるのではないか？という仮説にいきつき、広告の運用自体を切り替えてもらうことでターゲットとするユーザーの流入率が高まり、コンバージョンが発生し始めたというタイムリーな支援事例もあります。

さらに次はフォームの改善も実施することでさらにコンバージョン率の向上が期待できるプロジェクトに進化しようとしています。

データの先にある「具体的な改善策」にお悩みではありませんか？

しかし、いざツールを導入して数値を計測してみても、以下のような新しい壁にぶつかるケースは少なくありません。

「抽出したデータやヒートマップの見方が本当に合っているのか不安…」

「離脱ポイントは分かったけれど、それをどうデザインや構成に落とし込めばいいか分からない」

「社内のリソースが足りず、定期的な分析とABテストのPDCAが回せない」

ランディングページ（LP）は、作って終わりではなく、市場やユーザーの反応に合わせて「育てていくこと」が成果最大化の近道です。

コンバージョンラボでは、50業種・600案件以上の豊富なLPO実績を持つ専門家チームが、貴社のデータを客観的に分析し、ビジネスモデルに合わせた最適な改善シナリオをご提案します。「自社LPの本当の課題を知りたい」「CPAを下げて費用対効果を高めたい」とお考えのマーケティングご担当者様は、毎月5社限定の「無料分析診断」も実施しておりますので、まずはお気軽にご相談ください。