LPOとは
LPOとは、Landing Page Optimizationの略になり、LP(ランディングページ)の最適化の事を指します。
LP(ランディングページ)の最適化とは、広告や検索エンジン等を通じて訪れるページを最適化し、高い成果・コンバージョン率増加に繋げる為のマーケティング手法です。
成果が伸びないランディングページを広告効果の高いものに最適化。
ターゲット層に合わせたシナリオや構成で成果に繋げます。
LPOとは、Landing Page Optimizationの略になり、LP(ランディングページ)の最適化の事を指します。
LP(ランディングページ)の最適化とは、広告や検索エンジン等を通じて訪れるページを最適化し、高い成果・コンバージョン率増加に繋げる為のマーケティング手法です。
LPOは、問題点の洗い出し→仮説を立てる→改善策の検討→LPO素材の作成→LPOセット→効果検証というような一連の流れを繰り返しますので、人的リソースや制作工数がかかります。また利用するLPOツールによっては、月額費用がかかってくるものもある為、ある程度、費用をかけてもリターンが得られるという事が前提となります。
例えば社内で、1人分の人件費とLPOツール費用をを加味して月に30万円程度の費用がかかると計算される場合、LPOによって、仮に売上が2倍になっても、もともとの売り上げが10万円ですと、10万円×2=売り上げ20万円ですので、費用の30万円を回収できません。
よって、ある程度の売り上げが無い場合は、そもそもの収益モデルを見直した方がいいかもしれません。
収益モデルはしっかりしているが売り上げ無い場合は、LPOだけでなく、広告やSEO対策からの見込みユーザーの流入を増やす必要があるでしょう。
また、LPOに向いているケースとして、月に百万円単位で広告予算をかけている場合、ある程度の売り上げや問い合わせを獲得できていると想定されるため、仮にLPOにより売り上げが1.5倍になったと仮定すると、LPOにかけた費用は十分に回収できると想定されます。
LPの改善を行う場合、ファーストビューの写真のモデルを変更したり、問い合わせボタンの色や形を変更する等、細かいパーツ毎に最適化していくケースとLPの構成やデザインテイスト等を根本的に変えるケースがあります。 後者の場合は、LPOというよりは、コンセプトの異なる2つのLPを同条件で広告配信を行いどちらの効果が高いを検証するABテストが向いています。 前者の場合は、パーツ毎にABテストをかけていき、最も効率の高いパーツを選定していきますので、LPの最適化を行っていく事になりLPOを行っていく事になります。
現状のLPに関しての問題点を洗い出すと同時に、どのような理由でどのように変更したら、CVR(成約率)が向上しそうかを考えます。
例えば、ファーストビューのモデルの写真であれば、ターゲット層が共感できそうな人選になっているかを考えます。年齢はターゲット層より高めがいいか、同年齢がいいか、もしくは、若めがいいか、見た目はどの程度、理想像に近くするか等々。 ユーザー心理を想像しながら、スマホ、PC等、デバイスでの見え方も含めて、パーツ毎に仮説を立てる必要があります。 その他、以下のような項目を問題点を洗い出し仮説を立てる際のチェックリストにするといいいでしょう。
問題点の洗い出し、仮説を考える際に、どのようにしたらCVRが高くなるかをある程度考えていると思います。実際には、試してみないとわからない小さな違いに見えても結果が大きく変わってくる場合がありますので、何パターンかの改善策を考えるといいでしょう。
以下、改善策の一例になります。
改善策に基づき、JPG等の各素材の作成を行います。
コーディングに関しては、LPOツールにより、作成方法が変わる場合がありますので、先にどのLPOツールで効果検証するかを決めておくといいでしょう。
利用するLPOツールに各パターンの素材を登録します。
例えばファーストビューのモデルであれば、同時に複数人のパターンを登録します。その際に気を付ける事は、広告配信量がなるべく均等になるようにする事です。
パターンAの配信量が1,000、パターンBの配信量が500では効果を適性に検証する事ができなくなります。また、配信量は、なるべく多い方がデータの有効性が高まりますが、実際には、勝ちパターンの早期確立を目指す事も多いため、はっきりとした差異が出てきたら、予定よりも早く結論を出してもいいでしょう。
また、各要素のABテストで買った要素をそのままの組み合わせで使用する事高い効果を出す事も多いですが、個別のパターンではいい結果が出ても組み合わせた場合に相性が悪いケースもありますので、ツールで自動的に効果の高いパターンの組み合わせを導き出してくれる多変量テストを行う事も効果的です。
各パターンの結果がある程度出たら、なぜ、そのような結果になったかを考えます。
初めに勝つだろうと予測していなかったパターンが高い効果を出す事もよくあります。なぜそのような結果になったかを検証する事により、次の改善に結び付ける事が可能になります。
また、配信している広告の種類やネットワークによっても検証効果が変わる事がありますので、広告種別やネットワーク毎の勝ちパターンLPを確立していく事も重要になります。
Googleが提供している無料のA/Bテストツールです。
シードでは、2018年以降は、Googleオプティマイズを中心にLPOを実施しています。
Googleオプティマイズには、以下のような特徴があります。
某化粧品会社のLPOでは、1回目でファーストビューのモデルのテストを行い、注文数が2.3倍になりました。同じ広告予算での2.3倍ですので費用対効果の向上を実感頂けました。
その後もキャッチコピー変更、購入パーツのボタン変更等を繰り返し、3回目が終了した時点で購入率(CVR)がLPO施策前の4.7倍、テスト5回目では約5.3倍に到達しました。
最適化を繰り返す事により、改善率が落ちてきますので、5回程度実施した後は、全く別のLPを制作し、LPOを実施していくケースもございます。
問題点の洗い出し、仮説立て、改善策の検討、素材の作成、ツールへの実装、効果検証というようなPDCAの繰り返しますので、ある程度の人的リソースや制作費用がかかります。
収益化が見えていない場合や広告予算が少ない場合は、かけた分のリソースや費用が回収できない可能性もあります。
LPOを実施する場合は、自社で実施をするかLPOの運用会社に依頼をする事になりますが、コストと改善見込み、実績等から慎重に判断する事が重要です。
電話で問い合わせる>>
03-5216-2055