こんにちは!PtmindのYoです
今回はPtengineを使用してどのようにランディングページを改善できるのかご説明します。

LPO。LPを運用したことがある人だと当たり前にように知っている言葉かと思います。
ただ、実際に色々なツールを導入してみて「CVRの向上や売上の向上ができない!」と悩んでいるマーケッターもおおいのではないでしょうか?

今回はそんな皆様にPtengineを使用して実際にどのように改善を行っていくのかを説明させていただきます!

そもそも。。ランディングページの最適化においてマーケッターが重要視する項目はなんでしょうか?
CVR?離脱率?直帰率?PV数?などなど様々な数値を見ていると思いますが、結局大事なのはランディングページを見ている人に対して最適化をするということです。

つまりは、人間の行動を理解してそれに合わせた訴求を行う必要があるということです。
最近では、CRO(Conversion Rate Optimization)、UEO(User Experience Optimization)などユーザーの行動を理解しユーザー体験を最適化した施策や改善をすることで、効果的な改善ができると言われています。

Googleが掲げる10の真実でもあるようにGoogleも常に「ユーザーの利便性を第一と考え検索エンジンの最適化を行っている」と言っています。ユーザーの行動を理解することで、ユーザーの体験を最適化してあげることが結局効果的な改善へとつながるのです。

さて、ここで上記を効率的に、さらにデータに基づき改善を行えるのがPtengineです!
ここからは具体的にどのようにPtengineを活用することでLPOができるのか説明していきます。

まず、Ptengineを使ってLPの良し悪しをデータで把握しよう

データを使ってランディングページの良し悪しを把握するのはとても重要です。今回は弊社が基準としているスクロール到達率やPtengineの機能を使った評価の仕方をご紹介します!

FV(ファーストビュー)について:
かなり成果の高いLPの場合ファーストビューでの離脱率は10%を切ります。ただここまでに最適化をするにはLPのクオリティーや集客のマッチングが相当にいい場合でないと難しいです。

ここで重要となるのが、ある程度の最適化。流入元のキーワードや流入元の自体の変更、そしてFVの訴求を変えることでどこまで離脱率を一般的に抑えることができるのかという基準です。

FVの数値は流入元との相性を明確に表すので最適化が一番簡単な項目となります。経験則からになりますが、一般的にFVでの基準として離脱率は30%以内に保つのがいいと思います。ここまでは流入元や訴求の内容を変えることで現実的に持っていけるラインとなります。

上記を達成するためにPtengineでは下記の機能を使うことで、最適化を助ける仮説やインサイトを取得することができます。

数値レポートについて

数値レポートでは、全体の数値データを簡単に確認することができます。全体の数値を確認した後にセグメントを使うことで、キャンペーンのデータなど見たい項目のデータを簡単に取得することができます。全体の数値を把握した上で課題になっているページやキャンペーンを把握しましょう。

セグメント機能について

全体のデータを数値レポートで確認できたら、次はもっと細かく課題を見つけに行きます。
課題のあるキャンペーンや流入元でセグメントをきり、ヒートマップや到達率を見ていきましょう!
これにより、どの流入元のパフォーマンスが高いのか逆に低いところはどこなのかを判断することができます。
さらに他のセグメントと組み合わせることで更に深ぼった分析が可能となります。

ここで着目して見るのがアテンションと到達率です。FVでの到達率や急に到達率の低くなっているコンテンツなど、まずは
到達率が低くなっている部分のコンテンツから改善していきましょう。
改善する際に使う仮説としてアテンションヒートマップでユーザーが興味関心のあるコンテンツを把握することでより的確な改善案Or仮説立てをすることができます!

アテンションヒートマップについて

アテンションヒートマップの色の違いが出ているところに着目することで、ユーザーの興味関心に変動があった箇所を理解することができます(上記右図参照)。さらに記事型LPなどの下部にあり離脱率が30%にもかかわらず真っ赤に染まっている箇所もかなり重要です。最後の方まで読み進めた人が注目しているコンテンツなので、ユーザーが興味のある可能性がかなり高いコンテンツになります(上記左図参照)。

このようにユーザーの行動をデータを用いて可視化することによって、コンテンツの良し悪しを把握することができるようになります。「LPのどの部分で離脱が多かったのか」、「どの箇所のコンテンツが見られていたのか」などなど、Ptengineを使うことでなぜそのLPのパフォーマンスが悪かったのか、良くなかったのかを理解することができるようになります!

次回のコンテンツでは、「Ptengineを使ってLPOを行う際注目するべき3つの指標について」です!
楽しみにしていてくださいね!