離脱率が高いLPやページは、ABテストを実施することで改善が期待できます。

離脱率が上がってしまうと、どれだけコンテンツが優れていても読んでもらうことができないので、CVを発生させることが難しくなります。
特に、課金型の広告を運用しているのであれば、対処すべき主要な指標の一つと言えるでしょう。

本記事では、離脱率が上がってしまう原因と、どの要素をどう改善したら良いのかを示し、ABテストを通して成果に繋げる方法を示しています。
離脱率に課題がある方は、ぜひ参考にしてください。

ABテストとは？

ABテストは、2つのバージョンを比較し最適化を図る手法です。
その効果的な利用にはメリットとデメリットがあり、正しい理解と状況判断が必要です。
この項目では、ABテストの概要を説明し、具体的なメリットと注意点を解説します。

ABテストとはどういうものか？

ABテストとは、LPなどのWebページやアプリなどで特定の要素について2つの異なるバージョン（AパターンとBパターン）を用意し、どちらの方がよりパフォーマンスが高いかを検証する手法です。
離脱率の改善を目的としている場合、例えば、ページのレイアウトやコンテンツ、CTAボタンの配置を変更して、どのバージョンが訪問者の滞在時間を伸ばし、離脱を防止するかを比較検証します。
一般的には、このテスト手法の主要な目的は、ユーザーエクスペリエンスの向上とともにLPなどの離脱率を下げたり、CVRを向上させたりすることです。

ABテストのメリットとデメリット

ABテストは、立案した改善策が効果的かを確認するには有効で、また、改善案を導入するリスクを低減させるメリットもあります。
しかし、実施の難易度や、統計的な問題がデメリットとして挙げられます。適切な条件下で実施をすることが重要でしょう。

ABテストのメリット

同じ条件での効果を比較できる：ABテストは、2つのバージョンを同時比較することで、同じ条件でのパフォーマンスの差を明確に示します。これにより、改善点が確実に効果的であることが確認できます。

リスクが低い：テストを行うことで、大規模な変更を実施する前に、その効果を事前に確認することができます。これにより、失敗のリスクを減少させることができます。

低コストで実施可能：ABテストは多くの予算をかけずに行なえる点も魅力です。LPの制作などを1から行なうのと比較して一つの要素の変更であればあまり予算はかかりません。また、利用するツールによっては画面上でそのまま自分で編集することもできます。

ABテスト実施時の注意点

実施できないケースもある：必要なトラフィックやリソースが不足している場合、テストの実施が困難になることがあります。

ミスリードを招く場合がある：ABテストは統計的な有意性を確保しないと結果を誤解して間違った施策を進めてしまう可能性もあります。

LPの基本的なページ構成

LPの効果的な運用において、ページの各部分が果たす役割の理解は必須です。
LPは、おおまかにファーストビュー、ボディ、クロージングの3つのパーツから構成されていると言えます。
訪問者を最終的なアクションへと誘導するため、各セクションがどのような役割を果たすのか、その特性を理解しておくことが成果を出す鍵となります。

ファーストビュー

LPの最初の画面部分を「ファーストビュー」と言います。この部分は訪問者が初めて目にするエリアであり、そのページの印象を決定づける重要な要素となります。
効果的なファーストビューを作成するには、興味を引きつけるタイトル、キャッチフレーズ、魅力的なビジュアルを用意することが重要です。
特に、課金型の広告運用において、クリックされた際の第一印象が良ければ、訪問者がページをさらに見る可能性が高まるため、CPAの低下にも直結します。

ボディ

「ボディ」はLPの中心部分で、商品やサービスの詳細、特徴、メリットなどを詳細に伝えるエリアとなります。
訪問者が広告などからLPに遷移した際、この部分で提供される情報によって購買意欲が高まる可能性があります。
効果的なボディ部分には、明確な見出し、箇条書き、視覚的な要素（画像や動画）などを活用して、情報を分かりやすく、かつ魅力的に伝えることが求められます。

クロージング

LPの最後の部分を「クロージング」と言います。ここは訪問者をアクションへと導ける最後のエリアとなり、具体的な行動を促すCTA（Call to Action）ボタンやフォームが必ず配置されます。
LPなどの運用の観点では、この部分で訪問者の疑問や不安を解消し、次のアクションへの移行をスムーズにする情報や手段の提供が必要です。

離脱率が高いLPに共通する課題と解決策

LPの離脱率が高いと、その流入を作るのにかけたコストが活かされません。
特に、課金型の広告を運用している場合はCPA高騰の原因にもなるため、死活問題でもあります。

しかし、LPの離脱率を高める原因は様々なLPやECなどでも共通しているケースが多いです。
おおまかに、は以下の４要素のどこかに原因があるパターンが多いです。

• ファーストビュー
• デザイン
• コンテンツ
• 入力フォーム
• ページの表示速度

本項目では、上記の原因の詳細についての解説と解決策を提示します。

ファーストビューが魅力的でない

一般的にLPはファーストビュー、ボディー、クロージングの流れで構成される場合が多いです。 その中でも特に重要なのはファーストビューです。 なぜなら、ファーストビューは必ず見られる要素であり、この部分のユーザーからの印象が悪いと直帰率が上がってしまうためLPのパフォーマンスを活かしきれません。

LPから得られる情報・メッセージが不明瞭

当たり前に聞こえるかもしれませんが、LPを訪れたユーザーが最初に求めているのは「得られる情報の明確さ」です。
ユーザーがサイトに訪れた理由、それが商品の購入、サービスの詳細確認、問い合わせなど何であれ、ユーザーの疑問やニーズに対する答えを、瞬時に伝える必要があります。

曖昧なメッセージや複雑な情報提供は、むしろユーザーの興味をそぐ要因となり得ます。
幅広いユーザーをターゲティングし過ぎた結果メッセージが曖昧になるケースなどに注意しましょう。

キャッチコピーがユーザーの期待感を喚起できていない

キャッチコピーはLPの中で非常に強力な武器となり得ます。
この短いフレーズが効果的にユーザーの心を捉えれば、LPのより下部の情報を得てみようという動機を与えるのです。
画像と連動させたキャッチフレーズは、訪問者の興味や期待を引き出し、LPへの滞在時間の長期化を促すための工夫が必要です。

メインビジュアルの画像が冴えない

「一目で魅せる」というのがLPのメインビジュアルの役割です。
一目で効果的に訴求できていて、画質もクリアなビジュアルは、ユーザーの注意を引きつけ、ユーザーが感じるブランドやサービスの価値を高めます。
ぼやけた画像や関連性の低い画像は、逆にユーザーの信頼を損なう恐れがあるため、一目でメッセージが伝わるイメージと文言を盛り込んだビジュアルを目指しましょう。

CTAボタンの位置やデザインに問題がある

CTAボタンは、ユーザーに具体的なアクションを促す要素です。
このボタンの位置、デザイン、そして文言は、クリック率やコンバージョン率に直結するため、最適化を図るインパクトが大きいです。

また、CTAの訴求が弱いとユーザーは次にどのような行動を取ったら良いかわからずに、仕方なく離脱することになるケースもあります。
色やサイズ、位置などの細部まで、テストを重ねて最良の形に近づける努力が不可欠です。

デザインに問題がある

デザインによる視覚的な情報はユーザーの無意識に瞬時に働きかけます。
それだけにユーザーの感情や行動に大きな影響を与えます。
適切なデザインは信頼や興味を高める一方、不適切なデザインはユーザーの離脱を引き起こす可能性を高めます。
LPのデザインはUI/UXやコンバージョンに直結するため、最適化するインパクトが大きいと言えます。

デザインがごちゃごちゃしている

過度な要素の詰め込みは、無意識に働きかけて瞬時にメッセージを伝える視覚情報の特性を活かせなくしてしまいます。
むしろ、ユーザーに対して意識的に情報を読み取るように強いることになり、ストレスとなるので離脱の原因となります。
一貫性のあるデザインやシンプルなキャッチコピーを採用し、一つの要素につき一つのメッセージを明確に伝えることを徹底しましょう。

不適切な色使いをしている

色の選択はユーザーの感情や行動に無意識に影響を与えます。
まず、文字の読みづらい色や、不必要に注意を散らす色の使用は避けましょう。
もし、ブランドカラーがあればそれを採用するのも良いでしょう。
基本的な考え方としては、全体に溶け込ませたいのか目立たせたいのかを明確に意識した上で心理的効果を考慮して適切な色使いを行ないましょう。

ビジュアルの印象がユーザーの想像とギャップがある

特にバナー広告やSNSなどでの広告の場合、そこでのビジュアルとLPのビジュアルのイメージが一致していないと、訪問者の混乱や信用失墜の原因となります。
サムネイルやプレビュー画像は、LPの主要な内容を端的に表現することが重要です。

メイントラフィックの端末と表示形式が一致していない

ユーザーが利用する端末に応じた最適化が求められます。
流入元の端末で最も多いものをGoogle Analyticsなどの分析ツールから特定し、それに合わせたUI設計やレスポンシブデザインの採用を推奨します。

コンテンツに問題がある

コンテンツはユーザーの期待やニーズに応えた情報を提供することで、こちらの意図を受け取ってもらえる機会を増やすことに繋がります。
逆に、コンテンツが離脱の原因となっている場合は、ユーザーの不信感や無関心を引き起こし、離脱を増加させる直接的な要因となります。

コンテンツがユーザーニーズを満たせていない

ユーザーがLPを訪れた際、彼らの期待やニーズに合わせたコンテンツを提供することが必要です。
ユーザーの平均的な知識量や期待されている情報を正しく見抜き、適切な内容を適切な形で伝える必要があります。

解決策としては、ユーザー全体からの反応が良い要素や、閲覧数に対してクリック等が頻繁にされているコンテンツを前半に移動させることが推奨されます。

顧客セグメントが広すぎてロスが発生している

広すぎるターゲット層は、必要な情報が提供されずに離脱するリスクが高まります。
解決策として、狭い顧客セグメントに焦点を当て、該当するペルソナのニーズを満たすコンテンツの提供を心がけることが重要です。
また、ツールでパラメータを設定してコンテンツを顧客セグメントに応じて複数から出し分けることもおすすめです。

流入前の訴求と実際のコンテンツのギャップが大きすぎる

広告やSNSからの流入時、LPの内容と元々行なっていた訴求が大きく異なると信頼性が損なわれる結果、離脱率が上がる可能性が高まります。
広告コピーとLPの内容の整合性を確保し、過度な誇大広告を避けることが解決策として挙げられます。
場合によっては、自社のプロダクトやサービスの良さを改めて言語化する必要があるかもしれません。

キャンペーンやプロモーションが不明確

特定のキャンペーンや特典を訴求している場合、それがLP上で明確に表示されていなければ、ユーザーの混乱や不信感を招くことになる可能性があります。
解決策としては、キャンペーンの詳細を明確に記載し、ユーザーが簡単に理解できるように工夫することが求められます。

入力フォームが最適化されていない

入力フォームの最適化は、LPの離脱率を大きく影響する要素です。
過多なフォーム項目、不足する説明、不親切なエラーメッセージなどはユーザーのストレスとなります。
これらの問題を解決し、中断した入力を再開できる機能を提供することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

フォームの項目が多すぎる

過度な情報の要求は、ユーザーに煩わしさを感じさせる原因となります。
フォームの項目は必要最低限に留め、ユーザーの負担を減らすことが重要です。

また、必須項目と任意項目を明確に区別することで、スムーズな入力を促すこともできます。

フォームの項目説明が不足している

フォームの項目説明の不足は、ユーザーの混乱を引き起こす恐れがあるため、説明や例示があると良いでしょう。
名前のような一般的かつ明確なものにおいては不要ですが、特に解釈が分かれる恐れのある項目においては必須です。

各入力項目に対する簡潔でわかりやすい説明を提供することで、誤入力のリスクを低減させ、ユーザーの満足度を高めることができます。

エラーメッセージが不親切

エラー発生時のメッセージがわかりにくいと、ユーザーがどう修正したら良いかわからないでいるうちにフォームを入力するモチベーションが低下し離脱してしまいます。
エラーの内容や修正方法を明確に示すことで、ユーザーがストレスなく対応しやすくなる結果、離脱率の低下に役立ちます。

入力を途中から再開できるようにする

長いフォームに対して、途中保存機能を提供することで、ユーザーの利便性を向上させることができます。
特に複数ページにまたがるフォームでは、この機能は非常に有効です。

ページロード速度が遅すぎる

ページの表示速度は、ユーザーエクスペリエンスに直結します。
重い画像や動画、外部リソースの過度な読み込み、サーバー応答の遅延など、ロード速度を遅くする要因は多岐にわたります。
これらの問題を効果的に対処し、速度を向上させることで、離脱率の低減を実現できます。

データの重い画像や動画を使いすぎている

ページの表示速度を大きく左右するのが、重い画像や動画の使用です。
特に動画の自動再生は、訪問者に対してページや次のコンテンツを表示するのを遅延させる原因となります。

この問題を解決するには、画像の最適化や、ファイルサイズを軽減するツールの利用が効果的です。
例えば、TinyPNGというツールを利用すれば画像のファイルサイズを軽減できます。
ユーザーエクスペリエンスの向上の観点でもファイルサイズを小さくするためにできる限りのことはするべきでしょう。

外部リソースの過度な読み込みをしている

外部のスクリプトや広告ネットワークは、ページのロード時間を増加させる要因となります。
不必要な外部リソースの削減や、非同期読み込みの利用で、表示速度の向上を図ることができます。

サーバー応答時間の遅延

ホスティング環境の選択やサーバー設定の最適化が不十分な場合、サーバーからの応答が遅れます。
適切なホスティングプランの選択や、キャッシングの導入で、サーバー応答を高速化することが可能です。

ABテストで離脱率を改善するための具体的なステップ

基本的なABテストのステップは、「分析と原因の特定→仮説立てと要素の絞り込み→振り返りと継続的な改善」です。
離脱率の改善を目的としたABテストにおいても同様のステップが必要と言えます。

ただし、注意点としては仮説を立てる際の勘所が離脱率に関連したものであることを認識しておくとより早く改善施策を策定、実施することが可能になるということです。
この項目では、一般的なABテストでのステップを踏まえて離脱率低下に役立つ観点からもテストの進め方を解説しています。

LPを分析して離脱率が高くなっている要因を特定する

LPの離脱率を減少させるためには、まず要因を明確に特定する必要があります。自らがユーザーの立場となってページを訪れることで直感的に問題を感じ取り、さらにはヒートマップなどのツールを駆使してデータに基づいた分析を行うことで、具体的な改善策へと繋げることができます。

1人のユーザー視点でLPを見直してみる

自らユーザーとしてLPを訪れてみることは、離脱の原因を感じ取る有効な方法の一つです。ページを閲覧している際、「デザインがごちゃごちゃしている」「CTAの場所がわかりにくい」といった点が気になったら、それが離脱の大きな要因となる可能性が高いです。

定量・定性的に問題点を見つける

単に感じるだけでなく、定量的なデータを基に問題点を見つけることも大切です。例えば、ヒートマップを使用して、ユーザーがどの部分で離脱しているのかを確認することができます。さらに、ケース別にどの要素が離脱率に影響しているかを調査する方法も効果的です。

仮説を立て、どの要素をABテストするか絞り込む

ABテストの前に、どの要素を対象とするか明確にする必要があります。
これは、LPなどの改善ポイントを明確に特定し、効果的なテストを行うための基盤となります。

仮説を立てて要素を絞り込む

LPの離脱率低下の原因は複数考えられます。
実際には、それら全てに対応して最適化するのは不可能に近いか、非常に非効率です。
そこで、数多くある原因の中でも特にインパクトが大きいと考えられる要素を特定するための仮説を立てることが重要です。
そして、その仮説に基づき改善されるべき指標を定量的に観測するための計数管理や計画を策定します。

仮説立てと要素決めの具体例

例えば、ヒートマップを見て資料請求ページへの導線となるボタンCTAがタッチされていないということから、顧客がCTAを発見できていない可能性を考えたとします。
そこで、ボタンの色や大きさ、配置などの中でも特にインパクトの大きい要素を変更するという施策を実施することで、離脱率の低減を試みます。
例えば、競合サイトなどと比較してもCTAの大きさに問題がなさそうであれば、色を変更するなどの対応をすると良いでしょう。

事実：購入ボタンがタッチされていない
仮説：顧客に発見されていない
施策：購入ボタンの色、大きさ、配置を変える

ABテストの計画を立てる

効果測定のために目的とするKPIを明確に設定した上で、テストする要素を選定します。その後、テスト期間や評価の方法を定め、実際のテストを開始します。
通常、最低でも2週間はテストを継続することが推奨されます。

変更する要素のデザイン・キャッチコピーを作成する

デザインやキャッチコピーの変更は、ユーザーの体験を向上させて離脱率を下げるための鍵となることが多いです。
直感的でシンプルなデザインと、効果的なCTA配置は、訪問者の興味と行動を引き出すための必須要素となります。

デザイン作成のポイント

デザインはユーザーにとって直感的で、こちらの意図が伝わっているものであることが望ましいです。
シンプルでわかりやすいデザインは、訪問者の興味を引き付ける力を強めます。
また、ブランドのカラースキームを守り、統一感を出すことは非常に重要です。
このような一貫性を「トンマナ」とも称して、重視する企業も増えてきています。
ちなみに、トンマナとは色調と様式を意味するトーン&マナーの略語です。

CTAデザインの最適化

CTA（Call To Action）はLPなどのコンバージョンを直接的に発生させる重要な要素です。
特にCTAボタンの色は、LP全体の色調とのコントラストを高めて目立たせ、大きさは過度に大きくならないように調整します。
文言にはアクションを促す言葉や、顧客が魅力に感じやすいフレーズを採用し、配置は情報の流れを考慮して設定します。

色：コントラストを高める
大きさ：目立つが過度に大きすぎない
文言：アクションを促す動詞を使用
配置：情報の流れに沿った場所に設置

成果を最大化するためのテスト結果の分析と改善

ABテストの結果を徹底的に分析し、その結果をもとに継続的な改善を行うことは、成果を最大化する上で非常に重要です。
仮説の確認とその精度の向上は、効果的な施策を実施するための基盤となります。

仮説をベースにABテストの結果を振り返る

ABテストの結果は、成功したテストの成功要因と失敗の原因を明確にします。
結果が仮説と一致するかの確認は、テストの効果を理解するための重要なポイントです。
仮説が誤っていた場合の原因分析や、正しかった場合の成功要因を詳しく分析することで、改善の方向性を明確にします。

結果に基づいて改善を継続する

テスト結果を基に、仮説の正確さを高め、次回のテストや改善への手引きとします。
誤りの原因を正確に理解し、それを基に仮説の精度や解像度を向上させることで、効果的な改善を持続的に実施します。

ABテストでよく陥りがちなミスとその対処法

ABテストは、LPをはじめとしたWebサイトやアプリの改善に非常に有効な手法です。
一方で、効果的に実践するためにはテクニカルな内容や統計について概要だけは理解しておいた方が良いでしょう。

そこで、本項目では以下4つの観点で簡単にABテストにおける注意点と対応策を解説します。

• テスト期間
• サンプルサイズ
• 変更要素の限定
• ツールの検出力

テスト期間が短すぎる

ABテストの際、テスト期間の設定は非常に重要です。短すぎる期間では、集められるデータ量が不十分となり、得られた結果の信頼性が低くなる可能性が高まります。特に、サイトへのアクセス量や取引量が少ない場合、短期間では正確な結果を得ることが難しくなります。

さらに、短すぎる期間でのテストでは、時期性の影響を検証することができません。例えば、週末や季節、特定のキャンペーン時など、一定の時期に特有のアクセスの変動が生じる場合、その影響を正確に捉えるためには、長めのテスト期間が求められます。

そのため、対処法として、テスト開始前に必要なサンプルサイズを計算することが推奨されます。十分なサンプルサイズを得ることで、結果の偶然の誤差と時期性の影響を最小限に抑え、より信頼性の高い結果を得ることができるでしょう。

サンプルサイズが小さすぎる

ABテストを実施する際、サンプルサイズの選択は極めて重要です。サンプルサイズが小さすぎる場合、結果に偶然の誤差が含まれやすく、その誤差によって結果の解釈が大きく変わる可能性があります。

例えば、100人のユーザーだけを対象にテストを行った場合、数人のユーザーの行動だけで結果が大きく左右されてしまうことが考えられます。これは、大きな意思決定の根拠としては不十分であり、リスクが高いです。

対処法として、事前にサンプルサイズの計算を行うことが必須です。これにより、目的に応じた適切なサンプルサイズを選択し、より確実で信頼性の高い結果を得ることができます。正確なテスト結果は、SEO戦略の最適化だけでなく、全体的なマーケティング戦略の質を向上させる手助けとなります。

複数の変更を同時に実施してしまう

ABテストの目的は、特定の要素の変更がユーザーの行動や反応にどのような影響を与えるかを明確に理解することです。しかし、複数の要素を同時に変更してテストを行うと、その結果がどの要素の変更によるものなのかが判断できなくなってしまいます。

例えば、ボタンの色と文言を同時に変更した場合、クリック率の変動が色の変更によるものなのか、文言の変更によるものなのかを特定することは非常に難しくなります。このような状況は、最適化の方向性を見失い、無駄な取り組みを増やすリスクが高まります。

対策としては、一度に1つの要素だけを変更してテストを実施することが推奨されます。これにより、各要素の影響を正確に測定し、より効果的な最適化戦略を策定することが可能となります。

ちなみに、多変量テストと言って、同時に変更する要素を複数用意して全てのパターンをテストする手法もあります。
有効性が非常に高い一方で、制約もあります。詳しくは、以下の関連記事を参考にしてみてください。

多変量テストはA/Bテストとどう違うのか？CVRを素早く改善する方法と注意点を解説

ツールの統計的有意性を誤認している

ABテストを行う際、使用するツールが出力する統計的有意性の数値は、非常に重要な指標です。しかし、誤ってその数値を信じることで、不正確な結果に基づいた意思決定をしてしまうリスクがあります。

ミスの一因として、ツールが統計的誤差を正確に織り込んでいない場合が考えられます。これにより、実際よりも楽観的、あるいは悲観的な結果が表示され、誤った判断を導く可能性があります。

このようなリスクを回避するための対処法として、AAテストを事前に実施することが推奨されます。AAテストは、同じ条件でテストを2回行うことでツール自体の誤差やバイアスを確認する手法です。これにより、ツールの精度をチェックし、統計的有意性の数値の正確性を確認することができます。

まとめ：離脱率改善には繰り返しのABテストが有効

本記事では、離脱率を改善する上でのABテストの重要性と見るべきポイントについて主に解説しました。
離脱率が下がるだけで、CVRが上がることも十分期待されます。

実際に離脱率を下げるには、離脱率がなぜ高いのか？と仮説を立て、期待されるインパクトを元にABテストを実施する要素を絞り込むことが重要です。
一度のテストで改善し切ることは難しく、立てた仮説と結果を元に分析し、改善を繰り返すことが必要です。

離脱率が高くなる原因はある程度、限られています。
本記事でも考えられる要因を挙げているので、参考にしてください。

全くどうしたら良いかわからないという方は、まずはファーストビューとCTAをテコ入れすることが離脱率の改善にはおすすめです。

ぜひ、効果的にABテストを実施して改善を積み重ね、離脱率を下げてCVRの向上やCPAの低下に繋げてください。