【LP制作・改善の自動化 事例】改修に3週間かかっていたLPを数日で。実在の訪問者の数字で効果を測る

こんな状態になっていませんか

• LPを1か所直すのに、依頼から公開まで数週間かかる
• 広告で打ち出している訴求と、LPの見出しの言葉がそろっていない
• 訪問者がLPのどこで離脱しているのか分からない
• 直したあとの数字が良くなったのか、たまたまなのか判断できない

LPは広告の受け皿です。広告の運用は日々動いているのに、LPの改修が四半期に1回のペースだと、広告で見つけた勝ち筋がLPに届くまでに時間がかかります。さらに計測がページの閲覧数にとどまっていると、どの区画で読むのをやめたのか、申込ボタンまでたどり着いた人が何人いたのかが見えません。広告媒体の数字、LPの操作の記録、売上のデータがそれぞれ別の場所にあると、改修の良し悪しを1つの物差しで語れなくなります。この事例は、LPの改修と計測と判定を1本の流れにまとめ、広告と同じ速さでLPを直せる状態をつくった仕組みです。

導入前と導入後

導入前後の業務量（試算）

表は横に動かせます →

試算：月に数百万円の広告を出し、LPの改修を制作会社に依頼している運用を前提に、業務の手順ごとに算出した目安です。実際の変化は運用の規模や体制により異なります。

表のうち、いちばん大きく変わるのは改修にかかる日数です。導入前は、直したい箇所をまとめて依頼し、見積もりと修正案の往復を経て公開するまでに2〜3週間かかります。導入後は、構成と文言の案をAIエージェントが作り、組み上げたLPを確認用のURLで自動点検し、担当者が見て公開します。人が手を動かすのは型を選ぶ所と完成形を確かめる所に絞られるため、改修が2〜3日で回ります。改修が速くなると、改善の回数も四半期に1回から毎月2〜3回へ増えます。

もう1つの大きな変化は、数字の中身です。広告を出すと、配信が始まる前に媒体の審査の巡回がLPを訪れます。これをそのまま数えると、訪問者が実際より多く見え、申込率は実際より低く見えます。導入後は、配信開始の時刻と対象の国でこうしたアクセスを除き、実在の訪問者の数字で集計します。あわせて、ボタンのクリック・スクロールの深さ・申込を広告の計測と同じ定義で記録し、売上のデータともつなぐので、広告の管理画面の数字とLPの数字と売上を同じ物差しで並べられます。

多言語の展開も、言語ごとに作り直す方法から、同じ型に言語ごとの文言を流し込む方法に変わります。1つの改修がすべての言語に同時に反映されるため、言語を増やしても改修の手間はほとんど増えません。

仕組みの全体像

この仕組みは、競合の調査、言葉選びの根拠、制作と公開、計測と成果の基準、点検と関門の層が、データ基盤と通知を通じてつながってできています。どの層も、6本の事例に共通する土台（AIエージェント、手順書、関門、外部サービスとの接続、定時実行、通知と承認、後追いの確認）の上で動いています。下の表は、LPの事例での層ごとの役割と、代表的な選択肢です。具体的な道具は、御社の環境に合わせて選びます。

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競合の調査の層では、ブラウザを自動で操作する道具が競合のLPを上から下まで1枚の画像として撮影します。AIエージェントは、最初の画面で何を約束しているか、どの順番で不安を解いているか、申込ボタンまでに何回の操作が要るかといった、あらかじめ決めた観点で評価し、比べやすい表にまとめます。広告ライブラリで競合が打ち出している訴求もあわせて見るので、広告とLPの両面から競合の勝ち筋をつかめます。人が見て回ると数日かかる作業が、半日で一覧になります。

言葉選びの根拠の層では、見出しの候補になる言葉の検索数を、キーワードのデータや Search Console のデータで確かめます。API（サービス同士をつなぐ窓口）経由で取得するので、候補が増えても確かめる手間は変わりません。社内で使い慣れた言葉と、お客様が実際に検索する言葉の違いを、見出しを決める前に把握できます。

制作と公開の層では、AIエージェントが広告の訴求と同じ言葉を使って構成と文言の案を作ります。デザインの参考集から区画ごとに手本を選び、並べ方を借りて組み上げます。多言語に対応したWebサイトの枠組みを使うので、1つの型に言語ごとの文言を流し込めば、すべての言語のLPが同時にできあがります。公開基盤は変更のたびに確認用のURLを発行するため、本番に影響を出さずに完成形を見られます。

計測と成果の基準の層では、ボタンのクリック、スクロールの深さ、申込を、広告の計測と同じ定義のイベント（記録する操作の単位）で残します。ヒートマップで離脱の場所を、GA4 で流入元ごとの成果を見ます。アプリへ送客するLPであれば AppsFlyer や Adjust の計測と、ECや申込型のサービスであれば決済や顧客管理の売上データとつなぎ、LPの改修が最終的な売上にどう効いたかまで追えるようにします。集めた数字は Google スプレッドシート、規模に応じて BigQuery などのデータ基盤に集約し、Looker Studio などで日々確認できる形にします。

点検と関門の層では、公開前に実際のブラウザでスマホとパソコンの表示を確かめ、リンク切れと表記の揺れを検査し、Lighthouse で表示速度を測ります。LPの画像と文言は、広告クリエイティブと同じ表現のチェックにも通します。公開の操作の直前には関門が入り、点検を通っていない変更は本番に出ません。これらの処理はクラウドの定時実行で動き、結果は Slack などで担当者に届きます。

処理の流れ

1回の改修は、次の10段で進みます。各段の主体は、AIエージェント、担当者、定時処理のどれかです。

1. AIエージェント競合のLPを撮影して評価する

   調べる競合のURLの一覧を受け取り、ブラウザの自動操作で各LPを全画面で撮影します。最初の画面の約束、不安の解き方、申込までの導線を決めた観点で評価し、比較の表と画像の一覧を担当者に渡します。

2. 担当者勝ち筋の型を選ぶ

   比較の表を見て、自社の商品と顧客に合う構成の型を選びます。どの約束を最初に置くか、どの順番で説明するかといった方針は、ここで担当者が決めます。

3. AIエージェント見出しの言葉の需要を確かめる

   広告で反応の良い訴求と、見出しの候補になる言葉を受け取り、検索数のデータで需要を確かめます。お客様が実際に使う言い回しを優先した候補の一覧を作ります。

4. AIエージェント構成と文言の案を作る

   選ばれた型と言葉の候補をもとに、区画ごとの見出し・本文・ボタンの文言の案を作ります。広告の訴求と同じ言葉を使うので、広告をクリックした人がLPで同じ約束に出会えます。多言語のLPでは、言語ごとの文言も同時に用意します。

5. 定時処理LPを組み、確認用のURLで自動点検する

   文言を型に流し込んでLPを組み、公開基盤が確認用のURLを発行します。実際のブラウザでスマホとパソコンの表示を確かめ、リンク切れと表記の揺れを検査し、Lighthouse で表示速度を測ります。画像と文言は表現のチェックにも通し、結果を担当者に届けます。

6. 担当者確認して本番へ公開する

   確認用のURLで完成形と点検の結果を見て、公開するかを決めます。公開の操作の前には関門（AIの操作の直前に入る検査）が入り、点検を通っていない変更は本番に出ない設計です。

7. 定時処理操作を広告と同じ定義で記録する

   公開後は、ボタンのクリック、スクロールの深さ、申込を、GA4 などの計測ツールのイベントとして記録します。広告の計測と同じ定義でそろえ、売上のデータとも突き合わせるので、媒体の管理画面の数字とLPの数字を同じ物差しで並べられます。

8. AIエージェント実在の訪問者の数字で集計する

   記録されたアクセスから、審査の巡回や配信開始前のアクセスを、配信開始の時刻と対象の国で除きます。残った実在の訪問者について、区画ごとの到達率と申込率、流入元ごとの成果を集計し、データ基盤に残します。

9. AIエージェント判定の方法を提案する

   見たい差の大きさと日々の訪問者数から、判定に必要な人数と日数を計算します。人数が足りる場合は比較テストを、足りない場合は全面的な切り替えと前後比較を提案し、理由とあわせて Slack などで担当者に届けます。

10. 担当者判断し、勝った言葉を広告へ戻す

    提案を見て、切り替えるか、続けて測るかを決めます。LPで効いた言葉は次の広告素材の候補として戻し、効果の確認は確認の台帳に期限つきで載せて、公開から一定期間たったら自動で見直す流れに入れます。

設計のポイント

実在の訪問者の数字で測る

広告を出すと、媒体の審査の巡回が配信前にLPを訪れます。対象の国の外からのアクセスも混ざります。これを含めたまま比べると、訪問者が多く見え、申込率が低く見え、改修の良し悪しを読み違えます。そこでこの仕組みでは、広告の配信開始の時刻と対象の国を記録しておき、その条件でアクセスを切り分けてから集計します。広告の運用の知識と計測の知識の両方が要る部分なので、手順書にして毎回同じ条件で除く設計にしています。

計測を足したときの見え方をそろえる

計測を新しく足すと、それまで記録していなかった操作が数え始められるため、数字が急に増えたように見えます。改修の効果と計測の追加の影響が混ざると、正しい判断ができません。この仕組みでは、前と後の両方に同じ計測がある範囲で比べ、計測を足した日を記録に残します。比べる範囲を先に決めることで、改修の効果を取り出して見られます。

人数から判定の方法を決める

比較テストは、訪問者が少ないままでは偶然の差と本当の差を見分けられません。この仕組みでは、テストを始める前に、見たい差の大きさと日々の訪問者数から必要な人数と日数を計算します。必要な人数に届く見込みがあれば比較テストを、届かなければ全面的な切り替えと前後比較を選びます。どちらにするかを最初に決めておくので、途中の数字に一喜一憂せずに済みます。

多言語でも同じ型で点検する

言語が変わると、文字数や改行の位置が変わり、ボタンの文字がはみ出したり見出しが崩れたりします。この仕組みでは、すべての言語を同じ型で組み、言語ごとに実際のブラウザで表示を確かめます。型を1つにしているので、点検の手順も1つにまとまり、言語を増やしても品質がそろいます。

自社で作る場合に必要になること

• LPの制作と計測の設計の両方の知識　見た目を作る技術と、イベントの定義を広告の計測とそろえる技術は別の分野です。両方を1人でまかなえる人材は多くありません。
• 人でないアクセスの見分け方と除き方　審査の巡回や配信前のアクセスは、媒体や国によって現れ方が違います。条件を決めて検証し、毎回同じ手順で除く仕組みが要ります。
• テストの判定に要る人数の計算　統計の考え方をもとに必要な人数を計算し、判定の方法を選ぶ判断が要ります。
• 多言語での表示崩れの点検　言語ごとにスマホとパソコンで表示を確かめる作業は、言語が増えるほど重くなります。自動で点検する仕組みを先に作る必要があります。
• 広告・計測・売上のデータの接続と保守　撮影、検索数のデータ、広告媒体、計測、売上、公開基盤、通知をつなぐには、それぞれのAPIの申請と認証の更新、仕様の変更への追従が続きます。

どれも1つずつなら調べて作れるものですが、いくつもの層とデータをつなぎ、広告の運用と同じ定義で回し続けるには、制作・計測・広告運用の知識を同時に持つ体制が要ります。当社は広告運用の専門家とエンジニア、AIエージェントの体制で、この組み合わせを日々の運用の中で手順書にしてきました。その手順書ごと御社に組み込めることが、外に頼む理由になります。

AIエージェントに任せること・担当者が決めること

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公開と切り替えは、担当者が承認しないと動かない設計です。AIエージェントは案と点検結果と判断材料をそろえ、担当者は判断に集中します。

御社に残るもの

• LPの型（多言語に対応したWebサイトの枠組みと、区画ごとの部品）
• 競合のLPを評価する観点の一覧と、撮影・評価の手順書
• 計測の設計書（イベントの定義と、広告の計測・売上データとの対応表）
• 実在の訪問者の数字で集計する条件と、その手順書
• 判定に必要な人数を計算する手順と、比較テストか切り替えかを選ぶ基準
• 公開前の点検の項目と、関門の設定
• 広告・LP・売上の数字を集めたデータの置き場（Google スプレッドシート、規模に応じて BigQuery などのデータ基盤）
• 改修ごとの記録と、効果を見直す確認の台帳

これらはすべて御社のアカウントと御社の環境に置きます。契約が終わったあとも、同じ仕組みで改修と計測を続けられます。点検の項目や評価の観点は、運用の中で新しく気づいたことを足していける形にしているので、使うほど御社に合った仕組みに育ちます。

御社で進める場合

1. 無料診断（30分・オンライン）　今のLPと計測の状態を伺い、直す順番と、仕組みにできる業務をお伝えします。
2. 点検と見立て　LPの構成、計測の設定、広告との言葉のつながりを点検し、どこから仕組みにするかの見立てを出します。
3. 今の代理店や担当者と並走しながら仕組み化　今の制作会社や運用担当の方の仕事を止めずに、計測の設置、点検、型づくりから順に組み込みます。
4. 引き渡し　手順書と台帳とあわせて御社に引き渡します。人が足りない場合は、そのまま継続運用もお受けします。

料金は、無料診断のあとに、御社の体制と必要な範囲に合わせて個別にお見積りします。

よくある質問

今の制作会社が作ったLPでも対応できますか？

はい。まず計測の設置と表示の点検から入れます。今のLPを活かして改修するか、型から作り直すかは、診断で状態を見てから判断します。

比較テストは何人から判定しますか？

見たい差の大きさと日々の訪問者数から、必要な人数を先に計算し、その人数に届いてから判定します。届く見込みが立たない場合は、全面的な切り替えと前後比較をご提案します。

多言語のLPにも対応できますか？

できます。同じ型に言語ごとの文言を流し込み、複数の言語を同時に公開します。表示の点検も言語ごとに実際のブラウザで行います。

広告とどうつながりますか？

広告で反応の良い訴求をLPの見出しに使い、LPで効いた言葉を次の広告素材に戻します。計測の定義も広告とそろえ、売上のデータともつなぐので、広告とLPを1つの輪として改善できます。