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LPO（ランディングページ最適化）とは、訪問者が最初に訪れるページ（ランディングページ）を最適化し、
ユーザーに望む行動を取ってもらうための手法です。
LPOを成功させるには、訪問者が最初に目にする「ファーストビュー」、
ユーザーに行動を促す「オファー」、そして情報を提供する「コンテンツ」の最適化が重要です。
これらの最適化を行うために、ヒートマップ分析とABテストを組み合わせて活用することが効果的です。
ヒートマップ分析によってユーザーの視線や行動を可視化し、
どの要素に注目が集まっているかを理解します。
その上で、ABテストを通じて仮説を検証し、最適なデザインやコンテンツを見つけ出します。
さらに、PASONAの法則やヒーローズジャーニーといったコンテンツ作成の考え方を取り入れ、
ユーザーの共感と興味を引き出すことも不可欠です。
本記事では、ファーストビュー、オファー、コンテンツの最適化に焦点を当て、
PASONAの法則とヒーローズジャーニーを活用したコンテンツ作成と、
それらをABテストとヒートマップ分析で最適化する方法を解説します。
目次 [ 非表示 表示 ]
ヒートマップ分析は、ウェブページ上でユーザーがどこを注目し、
どこをクリックし、どのようにスクロールしたかを視覚的に示すツールです。
これにより、ユーザーの行動や興味をデータに基づいて理解することができます。
一方、ABテストは、異なるバージョンの要素（例：ウェブページの一部）を比較して、
どちらがより良い結果を出すかを調べる方法です。
例えば、2種類のキャッチコピーや異なるデザインのボタンを用意し、
ユーザーがどちらに反応しやすいかをデータで確認します。
LPO（ランディングページ最適化）は、訪問者が商品購入や
問い合わせなどの「コンバージョン」に至る確率を上げることを目的としています。
ヒートマップ分析とABテストを組み合わせることで、
ユーザーの行動を深く理解し、効果的なページ最適化を行うことができます。
ヒートマップ分析の最大のメリットは、ユーザーの視線やクリック、
スクロールの動きを視覚的に把握できることです。
ランディングページはビジネスの「入り口」にあたり、
ここでのユーザー体験が良ければコンバージョンが促進されます。
一方、満足できない体験を与えてしまうと、ユーザーが離脱する原因になります。
そのため、LPOを行う際は、まずヒートマップ分析を通じて
「ユーザーがどの要素に注目しているか」「どこで離脱しているか」を把握することが重要です。
これにより、ページのどの部分を改善すべきか、
ユーザーが求めている情報は何かを具体的に知ることができます。
例えば、ファーストビューでユーザーの視線が集中していない場合、
キャッチコピーやビジュアルを見直す必要があるかもしれません。
また、スクロールが途中で止まっている場合、その箇所に問題がある可能性があります。
ABテストの最大の利点は、ユーザーの反応を数値として明確に把握できることです。
ランディングページはビジネスの「入り口」にあたり、
ここでのユーザー体験が良ければコンバージョンが促進されます。
一方、満足できない体験を与えてしまうと、ユーザーが離脱する原因になります。
そのため、LPOを行う際は、まずABテストを通じて
「どの要素がユーザーの満足度や行動に影響するか」を把握することが重要です。
具体例として、ファーストビューでの滞在時間、ボタンのクリック率、
フォームの入力率などを指標に、最適なデザインやコピーを選定していきます。
また、複数の要素を一度にテストするのではなく、キャッチコピー、ボタンの文言や色、
ビジュアルなど、個々の要素を順次テストするのが効果的です。
これにより、どの要素が成果に直接影響を与えるかを明確に判断し、
改善ポイントを具体的に洗い出すことができます。
LPO大作においてヒートマップ分析とABテストの実施は、
以下のようなメリットをもたらします。
数値に基づく意思決定
ABテストを通じて得られる結果はすべて数値化され、ユーザーの行動が明確になります。
これにより、マーケティングやデザインにおいて「感覚的な判断」ではなく、
客観的なデータに基づく意思決定が可能になります。
ユーザーの反応を裏付けとして変更を行うことで、コンバージョン率を高めやすくなります。
ユーザー体験の改善
ABテストにより、ユーザーがどのような体験を好むかを学ぶことができます。
例えば、短く簡潔なキャッチコピーが好まれるのか、
詳細な説明が必要かといった点を検証し、
ユーザーの期待に沿った体験を提供できるようになります。
この改善が、結果的にCVRの向上へとつながります。
継続的な最適化の実現
市場やユーザーのニーズは常に変化しています。
ABテストを継続的に行うことで、その変化に素早く対応し、LPOを定期的に見直し、
改善することが可能です。
ABテストは一度の実施で終わりではなく、長期的にデータを積み重ね、
最適化を続けることで成果を出し続ける手段として機能します。
ヒートマップ分析とABテストをLPOに組み込むことで、ビジネス全体にも大きな影響を与えます。
例えば、ヒートマップ分析でユーザーが注目していない箇所を改善し、
ABテストで新しいバージョンを検証することで、
コンバージョン率を向上させることができます。
これにより、限られたリソースを効果的に活用し、ビジネスのパフォーマンス向上を実現します。
効果的なヒートマップ分析とABテストを実施するためには、
次のステップに従うと良いでしょう。
目標を設定する
ヒートマップ分析とABテストを始める前に、どの指標を向上させたいのか、
具体的な目標を設定します。
例えば、「ファーストビューのクリック率を5％上げる」や
「オファーのコンバージョン率を10％向上させる」など、
測定可能な目標を定めることが重要です。
データを収集する
ヒートマップツールを使って、ユーザーの行動データを収集します。
十分なサンプルサイズを確保することが大切です。
問題点を特定する
ヒートマップの結果を分析し、ユーザーがどこで離脱しているか、
どの要素に注目しているかを把握します。
仮説を立てる
仮説に基づいて新しいバージョンを作成し、ABテストで効果を検証します。
結果を分析し、開演を繰り返す
テスト結果を分析し、最適なバージョンを適用します。
その後も継続的に分析と改善を行います。
ここからは、LPのどの部分を具体的にヒートマップ分析と
ABテストをすればよいのかについて紹介させていただきます。
LPOにおいて「ファーストビュー」は、ユーザーがランディングページに訪れた瞬間に
目にする最初のエリアでありページに留まるか離脱するかを決定する重要な要素です。
この部分の最適化は、コンバージョンの成否を大きく左右します。
ファーストビューでのヒートマップ分析とABテストを活用することで、
ユーザーを引きつける最適なデザインやメッセージを導き出すことができます。
ファーストビューでヒートマップ分析とABテストすべき要素には、
「キャッチコピー」、「メインビジュアル」、「CTA（Call to Action）ボタン」の
3つが挙げられます。
ヒートマップのスクロール分析にて離脱率が30%以上ある場合、
ファーストビューを改善していく必要があります。
その場合、この3つのポイントに対して改善策に対して
ABテストを行うと良いでしょう。
キャッチコピーは、訪問者に最初に伝えるメッセージです。
この短い文章が、ユーザーにページの魅力を伝え、
行動への興味を抱かせるための鍵となります。
キャッチコピーテストでは、以下の要素を試すことが効果的です。
言葉の選び方
ユーザーに直接訴えかける「あなた」や「今すぐ」といった単語を使用するか、
またはシンプルに商品の価値を伝えるかなど、異なる言葉遣いで反応を検証します。
長さ
短く簡潔に訴求するパターンと、具体的な内容やベネフィットを含めた
やや長めのコピーを比較し、どちらが効果的かを判断します。
トーン
親しみやすいトーンで書かれたコピーと、専門性や権威を感じさせるコピーなど、
異なる雰囲気をテストすることで、ターゲット層に響く表現を探ります。
例えば、オンライン学習サイトであれば「今すぐスキルを磨き、キャリアアップへ」や
「たった5分で学べるビジネススキル」など、ユーザーに具体的な価値を伝えるパターンと、
興味を引くためのシンプルなパターンを比較できます。
メインビジュアルは、ファーストビューでユーザーの注意を引きつける視覚的な要素であり、
イメージを通じてブランドや商品の魅力を伝えます。
ビジュアルは直感的に訴えかけるため、最適なものを選定することで滞在時間を延ばし、
コンバージョン率を向上させることが期待できます。
画像の種類
ビジュアルの種類として、人物写真、商品やサービスを強調したイメージ、
イラスト、動画などをテストします。
特に人物写真を使用する場合は、選ぶビジュアルによってユーザーに
親近感を与えられることがあり、その結果、コンバージョン率（CVR）が大きく変化することが多いです。
テキストとの配置バランス
テキストとメインビジュアルの配置は、ユーザーが情報をスムーズに受け取るための重要な要素です。
ABテストでは、位置や配置のパターンを比較し、
どのレイアウトが最も効果的にメッセージを伝え、ユーザーの行動を促すかを検証します。
CTA（Call to Action）ボタンは、ユーザーに行動を促す上で欠かせない重要な要素です。
ファーストビューにCTAボタンを配置するかどうか、またボタンの色、テキスト、
配置といった要素の違いが、ユーザーのクリック率やコンバージョン率に大きく影響します。
適切なCTAボタンの設計と配置は、ユーザーの行動を効果的に誘導する鍵となります。
ボタンの文言
「今すぐ申し込む」「詳細を見る」「無料体験を始める」など、
文言がユーザーにとって具体的で行動しやすいかどうかをテストします。
曖昧な表現よりも、明確で簡潔な文言のほうがクリック率やコンバージョン率が
高い傾向があります。ユーザーの目的を的確に捉えた文言を選定することが重要です。
ボタンの色とサイズ
CTAボタンの色は、ターゲットユーザーの属性を分析した上で選ぶことが重要です。
ユーザーがどのような色に親しみを感じるのか、また普段目にする色の傾向を考慮することで、
コンバージョン率の向上が期待できます。選定した複数の色を用いてABテストを実施し、
最もクリック率の高い色を特定してボタンに適用しましょう。
また、ボタンのサイズも重要です。実際に押しやすいと感じられるサイズや
デザインに調整することで、ユーザーがストレスなく行動を起こせるようになります。
ボタンの配置
ファーストビュー内でCTAボタンをどこに置くかは重要なポイントです。
視線が「Z型」に動く傾向を活用し、右下に配置する戦略が有効とされています。
ただし、キャッチコピーやビジュアルによって最適な配置は変わるため、
ABテストで右下や左下などを比較し、データを基に判断することが重要です。
これにより、ユーザーの反応を最大限に引き出せる配置が見つかります。
ファーストビューでのABテストの効果
ファーストビューでABテストを行うことで、ユーザーがページを離れずに滞在し、
次の行動を起こす確率を大幅に高められます。
ファーストビューは訪問者にとって最初の重要なポイントであり、
ここで強い印象を与えられれば、サイト全体の成果が向上します。
最適なデザインや構成をABテストで見つけ出すことで、
コンバージョン率を効果的に向上させることが可能です。
コンテンツは、商品やサービスのメリット、使用方法、
信頼性などを伝える手段として不可欠であり、ページ全体の成果を大きく左右します。
このため、コンテンツの構成や配置、内容の質をABテストによって検証し、
ユーザーの興味を引き、行動を促す最適なコンテンツ内容と構成を見つけることが重要です。
コンテンツにおけるABテストの重要ポイント
コンテンツを作成する際には、まず「PASONAの法則」を使って内容の順序を決めます。
また、「ヒーローズジャーニー」を用いてストーリー性を持たせます。
これら2つの視点からコンテンツが作られます。
さらに、作成したコンテンツをパーツごとに分けてヒートマップツールで分析し、
改善が必要な箇所を特定します。その後、改善したコンテンツをABテストで比較し、
ユーザーの反応が良かった部分を採用します。
これにより、ユーザーがアクションを起こしやすいコンテンツを作り上げていきます。
ユーザーにとって行動を起こしたくなるようなコンテンツ作りを行うには、
以下の点が重要です。
・ヒートマップ分析でユーザーの注目箇所を把握する
・PASONAの法則を活用して効果的な順序を検証する
・ヒーローズジャーニーを使ったストーリー性の評価
これらを実行することで、ユーザーにとってわかりやすく、
行動を促すコンテンツを作成できます。
ヒートマップは、ユーザーがページ上のどこに注目し、どこでスクロールを止め、
どこをクリックしたかなど、視覚的なデータを通じてユーザーの行動を把握できるツールです。
このデータを活用して、以下の3つの視点でLP（ランディングページ）を改善し、
ABテストツールでその効果を検証します。
視線の集まる箇所の特定
ユーザーが最も注目している部分を特定し、その部分を強化します。
例えば、商品の特徴やユーザーの声など、関心が高いコンテンツを目立つ位置に
配置することで、ユーザーの興味を引き続けることができます。
無視されがちな要素の調整
ヒートマップで注目されていない部分を確認し、その要素が本当に必要か、
配置や内容を変えることで改善できるかを検討します。
例えば、長すぎる説明文や関心を引かない画像などは、ユーザーの離脱要因となりやすいです。
これらのコンテンツを削除したり、簡潔な表現に置き換えたりすることが重要です。
コンテンツの配置変更による効果の検証
興味を引きやすいコンテンツをページの上部に移動するなど、
視線の動きを参考に配置を調整します。
例えば、ユーザーが価値を感じやすい要素をファーストビューに配置すると、
滞在時間やクリック率が向上する可能性があります。
PASONAの法則とは、
コンテンツを「Problem（問題提起）→Agitation（問題の深刻化）→
Solution（解決策提示）→Offer（提案）→Narrow down（限定条件）→
Action（行動促進）」の順に構成する手法です。
PASONAの法則（Problem, Agitation, Solution, Offer, Narrow down, Action）に基づき、
ABテストを通じて各段階に適したコンテンツの順序や表現方法を検証します。
このプロセスにより、ユーザーが無理なく自然な流れで次の行動に移れる構成を作り上げることを目指します。
問題提起と共感の段階のテスト
コンテンツの冒頭で、コンテンツで書かれている問題や課題にページ閲覧者が共感を示すことができれば、
そのままスクロールしてコンテンツを更に読んでもらえます。
この段階のテストでは、問題提起の方法やユーザーに寄り添った表現が効果的かを検証します。
たとえば、「日常で感じる不安」を例に挙げてユーザーが感じやすい課題を提示する方法と、
「ビジネスでの成功を阻む要因」を示す方法を比較することで、
より共感を引き出しやすい表現を発見できます。
この比較をする際に、ヒートマップのスクロール率を活用して、
どれくらい読まれているかをチェックするとよいです。
解決策提示と商品の関連性
ユーザーが抱える課題を解決するための方法として、
自社の商品やサービスを具体的なメリットを交えてコンテンツに盛り込みます。
ここでは、単に商品やサービスの機能や特徴を説明するだけではなく、
その商品サービスを利用するとどのように問題が解決できるのかを明示します。
これにより、ユーザーの関心をより強く引き付けることができます。
このコンテンツパートとでは、ユーザーの注目度（アテンション）を測定しながら、
ABテストツールを活用して最適なコンテンツを見極めます。
興味を引く内容が提供されれば、ユーザーの注目度が高まり、
離脱率を低くなったまま、次のコンテンツも読まれていきます。
ヒートマップなどのデータを利用して、
どのコンテンツバージョンがより多くの注目を集めているかを比較し、効果的なものを選択します。
こうして、ユーザーの関心を維持しながら行動を促すコンテンツを作成できます。
限定条件や行動促進の最適化
商品やサービスに「数量限定」や「提供期間限定」といった条件を加えることで、
ユーザーの行動を促進します。例えば、「先着100名様限定」や「期間限定価格」など、
限定感を演出する要素を取り入れることで、ユーザーの購買意欲を高める効果が期待できます。
このような限定要素を含むオファーと、通常のオファーを比較して、
どちらがコンバージョン（購入や申し込み）につながりやすいかを検証します。
テスト結果をもとに、より効果的なプロモーション方法を最適化することで、
ユーザーの行動を促し、成果を最大化できます。
PASONAの法則に基づくABテストを通じて、テスト結果を分析し、
どのコンテンツがどの段階で効果を発揮しているかを見極めます。
それにより、課題提起から解決策の提示、さらには行動促進に至るまで、
ユーザー体験を最適化した流れを実現します。
この流れを整えることで、スムーズにコンバージョンにつながる効果的な構成が完成します。
ヒーローズジャーニーは、物語の構造を取り入れることで、
ユーザーが商品の価値を直感的かつ感情的に理解できるようにする手法です。
PASONAの法則に基づいたコンテンツの流れにこれを組み込むことで、
ストーリー性を高め、ユーザーの共感と行動意欲をさらに引き出すことができます。
ヒーローズジャーニとは？
ジョセフ・キャンベルが提唱した神話の構造で、
主人公の成長と冒険を描く普遍的なプロセスです。
物語は「普段の生活」から始まり、問題の深刻化、未知の世界への旅立ち、
試練と成長、最終的な変容と帰還という段階を経て進行します。
PASONAの法則との組み合わせ
PASONAの各ステップにヒーローズジャーニーの要素を組み合わせることで、
コンテンツに一貫したストーリー性を持たせることができます。
Problem（問題提起）と日常からの出発
ユーザーの普段の生活での課題や不満を提示します。
これはヒーローが冒険に旅立つ前の状況を描写する段階です。
Agitation（問題の深刻化）と試練の始まり
問題が放置された場合のリスクや影響を強調し、緊張感を高めます。
ヒーローが困難に直面し、試練が始まる場面に相当します。
Solution（解決策提示）と導き手の登場
解決策としての商品やサービスを提示し、
ヒーローを助ける導き手や道具として描きます。ユーザーはここで希望を見出します。
Offer（提案）とクライマックスへの準備
商品やサービスの具体的な提案を行い、ヒーローが試練を乗り越えるための準備を整えます。
Narrow down（限定条件）と緊迫感の増大
限定性を持たせることで、物語の緊張感を高め、ヒーローが決断を迫られる状況を作り出します。
Action（行動促進）と変容と帰還
ユーザーが行動を起こし、問題を解決することで、新たな自分へと変容します。
これは物語のクライマックスであり、ヒーローが成長して帰還する段階です。
ストーリー性の評価とABテスト
ヒーローズジャーニーを取り入れたコンテンツと、
従来のコンテンツをABテストで比較し、
ストーリー性がユーザーの反応に与える影響を分析します。
アテンションと離脱率の分析
ヒートマップのアテンション分析やスクロール分析機能を活用して、
ユーザーがどの部分に注目し、どこで離脱しているかを確認します。
ストーリー性のあるコンテンツは、ユーザーのアテンションを高め、
離脱率を低下させる効果が期待できます。
感情的共感の測定
コンテンツ内でユーザーが共感を示す要素があるかを評価します。
成功事例や体験談を盛り込むことで、ユーザーが自身の状況と重ね合わせやすくなります。
コンバージョン率の比較
ストーリー性を持たせたバージョンと持たせていないバージョンで、
最終的なコンバージョン率がどう変化するかを測定します。
ヒートマップを活用した分析
ヒートマップを用いて、ユーザーがどの部分に注目しているか、
どこまでスクロールしているかを詳細に分析します。
アテンションが高い部分はユーザーの興味を引いており、離脱が少ないことがわかります。
アテンションの高い箇所の強化
ヒーローズジャーニーを取り入れたストーリー性のある部分でアテンションが高い場合、
その手法が有効であると判断できます。
離脱ポイントの改善
アテンションが低下し、離脱が多い箇所は、ストーリーの流れが途切れている可能性があります。
コンテンツを再構成して、ユーザーの興味を維持することが重要です。
ランディングページを評価する際には、ファーストビュー、CTAボタン、
コンテンツ内容といった要素ごとに分けてヒートマップ分析とABテストを活用して、
各要素がユーザー行動にどのように影響を与えたかを把握します。
以下に、各要素ごとに重要な指標や分析方法を具体的に説明します。
ファーストビューは、ページを訪れたユーザーが最初に目にする領域であり、
ユーザーがページに留まるか離脱するかを決定する非常に重要な要素です。
分析では以下の指標を主に比較・検証します。
主な指標
・バウンス率（離脱率）
・アテンション（注意の集中度）
バウンス率（離脱率）
ファーストビューの情報が魅力的であるほど、バウンス率は低くなる傾向があります。
一般的な基準
・バウンス率が30%以下：ファーストビューの効果は良好
・バウンス率が20%以下：非常に効果的
ケーススタディ
Aバージョンのバウンス率：45%
Bバージョンのバウンス率：35%
この場合、Bバージョンの方がユーザーの関心を引きつけ、
離脱を防いでいる可能性が高いと判断できます。
したがって、Bバージョンを基にさらに改善策を講じたり、
他の要素を追加でテストすることでコンバージョン率の向上を図れます。
アテンション（注意の集中度）
アテンションの高さは、ユーザーがファーストビューを魅力的に感じているかを示します。
ヒートマップツールを活用して、視線がどの程度集中しているかを測定します。
分析方法
・視線がページ上部に集中しているか？上部に集中していると、
ユーザーが情報をしっかり認識していると分析できます。
・魅力的なコンテンツやキャッチコピーが配置されていると、
アテンションが高まる傾向があります
CTA（Call to Action）ボタンは、ユーザーの行動を促す重要な要素です。
主な指標は以下の通りです。
主な指標
・クリック率（CTR）
ケーススタディ
・AバージョンのCTR：2.5%
・BバージョンのCTR：6%
Bバージョンの方が効果的な文言やデザインを含んでいると考えられます。
コンテンツは、ユーザーに価値を提供し、商品やサービスへの理解を深める役割を果たします。
分析には以下の指標が役立ちます。
主な指標
・最初のCTAボタンまでのスクロール率
・ページ下部まで到達するユーザー
ケーススタディ
・スクロール率
最初のCTAボタンまでのスクロール率が50%以上：良好
ページ下部まで到達するユーザーが25%以上：良好
Aバージョンの最初のCTAボタンまでのスクロール率：50%未満
Bバージョンのスクロール率：75%
Bバージョンがよりユーザーの興味を引き、ページの最後まで誘導できていると判断できます。
ランディングページとして結果を出しているかどうかを分析する必要があります。
分析には以下の指標が役立ちます。
コンバージョン率（CVR）
ランディングページの効果を最終的に測定する指標です。
一般的な基準
・CVRが1%以上：良好
・CVRが1.5%以上：非常に効果的
ケーススタディ
・AバージョンのCVR：1.2%
・BバージョンのCVR：3%
Bバージョンがより効果的であることが明確です。
ABテストを実施し結果を分析した後、その結果をもとに改善を行うフェーズに移ります。
得られたデータをどのようにページに反映させるかが、
LPO（ランディングページ最適化）の成功を左右します。
具体的なポイントは以下の3つです。
・結果の適用手順
・反映時の注意点
・改善後の再テスト
ABテストの結果を元にした改善では、優れたパフォーマンスを示した要素を
段階的に適用すると効果的です。テストで有意性が確認された要素から順に変更していくのが理想的です。
高パフォーマンス要素の優先適用
まず、ABテストで明確に高い効果を示した要素から変更を加えます。
ファーストビュー、CTAボタン、主要コンテンツなど、影響力が大きい箇所を優先的に改善することで、
全体的なパフォーマンス向上が期待できます。
例
CTAボタンの色と文言をテストし、「今すぐ無料で試す」の文言が最も高いCTRを示した場合、
その結果をすぐに適用します。ユーザーの行動に直結する要素であるため、
最優先で反映することで早期にコンバージョン改善が見込めます。
改善を反映した後も、すぐに最適な状態と決めつけず、再度ABテストを実施し、
反映後のパフォーマンスを確認します。改善が定着し、
期待通りの成果が得られているかを定期的に検証することで、LPOの効果を長期的に維持します。
反映後の効果測定とデータ収集
変更後、少なくとも1〜数週間のデータを収集し、パフォーマンス向上が見られているか確認します。
変更前後のデータを比較し、改善の効果を具体的に測定します。
例
ファーストビューのキャッチコピーを改善後、2週間のデータでCVRが同じような結果が出続けていれば、
効果が安定して現れていると判断できます。
効果が薄い場合は、他の要素を再度テストしてさらなる改善を図ります。
さらなる改善点の洗い出し
テスト結果に基づき、新たな課題や改善の余地が見つかる場合、次のテスト計画を立てます。
目標値に達しない場合や一部の指標に不満がある場合は、
再度ABテストを実施して最適な構成を追求します。
例
CTRは向上しているものの、コンバージョン率が伸び悩んでいる場合、
ユーザーが行動を起こすまでのステップに改善の余地があります。
この場合、オファーやコンテンツの流れを再テストし、より効果的な導線を構築します。
市場のトレンドやユーザーのニーズは常に変化しているため、
ヒートマップでランディングページの各要素を分析してください。
そして、そのデータをもとに改善策を検討し、
パーツごとに複数の改善案でABテストを行うことで、
ユーザーにとって魅力的があり、競争力の高いランディングページを
維持し続けることができます。
まとめ
LPO（ランディングページ最適化）におけるABテストは、訪問者が行動を起こしやすいページを
作り上げるために欠かせないプロセスです。
キャッチコピーやビジュアル、CTAボタンの位置や文言、
コンテンツの流れや順序などをテストすることで、
ユーザーにとって魅力的でわかりやすいページに改善できます。
効果的なABテストを通じて、数値に基づくデータをもとに改善を積み重ねることで、
長期的なコンバージョン率の向上も期待できます。