AIで作ったLPを売上につなげる方法｜ヒートマップとA/Bテストで改善する運用手順
AIでLPを作れるようになると、制作スピードは大きく上がります。しかし、楽天の商品ページ改善で重要なのは、LPを作って終わりにしないことです。
どれだけ見た目の良いLPでも、実際に読まれているか、クリック率や転換率に効いているかを確認しなければ、売上改善につながったとは言えません。
この記事では、AIで生成した楽天LPを、ヒートマップとA/Bテストで改善していく運用手順を解説します。
AI生成後に見るべき3つの指標
LP生成後は、まず以下の3つを確認します。
- スクロール到達率
ユーザーがLPのどこまで読んだかを見る指標です。重要な情報が読まれていない位置にある場合、配置を見直します。 - クリック率・流入後行動
サムネイルや広告から来たユーザーが商品ページ内でどう動いたかを確認します。 - CVR
最終的に購入につながったかを見ます。ただし、CVRだけを見ると原因がわかりにくいため、到達率やCTRとセットで確認します。
ヒートマップで「読まれていない部分」を見つける
楽天の商品ページLPは縦に長くなりやすく、店舗側が一番伝えたい情報がページ下部に埋もれることがあります。ヒートマップを見ると、どの位置でユーザーが離脱しているかがわかります。
たとえば、比較表をページ後半に置いているのに、50%地点で大きく離脱している場合、比較表はほとんど読まれていない可能性があります。この場合は、比較表を上に移動する、ファーストビュー直後に要約を入れる、といった改善が有効です。
A/Bテストで改善案を検証する
ヒートマップで課題を見つけたら、次はA/Bテストで改善案を検証します。AIでLPを生成できると、改善案を作るコストが下がるため、テストの回転数を増やせます。
テストしやすい項目は以下です。
- ファーストビューのキャッチコピー
- 悩み訴求の順番
- 比較表の有無
- 使用シーン画像の訴求軸
- FAQの位置
- CTA前の一押しコピー
一度に多くの要素を変えると、何が効いたのかわかりません。最初は1つの仮説に絞ってテストしましょう。
おすすめの改善ワークフロー
- AIでLPの初稿を生成する
商品情報と訴求軸を入力し、LP構成と画像を作ります。 - 公開前に事実確認する
価格、スペック、表現、ガイドラインを確認します。 - 一定期間データを集める
アクセスが少ない商品では、短期間で判断しないようにします。 - ヒートマップで離脱位置を見る
読まれていないセクションや急落ポイントを確認します。 - 改善案をAIで再生成する
問題のあるセクションだけを作り直します。 - A/Bテストで比較する
改善前後の到達率、CTR、CVRを比較します。
改善例：ファーストビュー直後で離脱する場合
ファーストビュー直後で離脱が多い場合、原因は「誰向けの商品かが伝わっていない」「画像が重い」「キャッチコピーが弱い」などが考えられます。
この場合、AIに以下のような指示を加えて再生成します。
ファーストビューで、30代の共働き家庭向けに、時短と安心感が伝わるコピーにしてください。価格訴求よりも、毎日使いやすいことを優先してください。
そのうえで、既存LPと改善案をA/Bテストし、実際のユーザー行動で判断します。
やってはいけない運用
- AIで作ったLPを一度公開して放置する
- 見た目だけで良し悪しを判断する
- CVRだけを見て、離脱位置を見ない
- 複数箇所を同時に変えて原因がわからなくなる
- アクセス数が少ないのに短期間で勝敗を決める
まとめ
AI LP生成の価値は、制作を速くすることだけではありません。改善案を作るコストを下げ、ヒートマップやA/Bテストで検証する回数を増やせることにあります。
Easy Creativeは、LP生成、ヒートマップ、A/Bテストを組み合わせて、楽天の商品ページ改善を継続的に回すための環境を提供します。作って終わりではなく、読まれ方と成果を見ながら改善していきましょう。