AIでLPの改善案を出すプロンプト。1回に1要素だけ検証する方法

LPの本文をAIへ貼り、「改善案を出してください」と頼むと、見出し、CTA、色、フォーム、料金、導入事例など、十数個の案が返ってきます。全部直せばページは変わりますが、何が結果へ影響したのか分からなくなります。

AIでLPを改善するときに必要なのは、コピー案の量ではありません。いま一番大きいボトルネックを1つ選び、1つの変更と1つの検証を組にすることです。

この記事では、無料のChatGPTやGeminiへLP情報と実測値を渡し、ファーストビュー、訴求、CTA、フォームのどこから試すかを絞るプロンプトを紹介します。

LP本文だけでは、優先順位を決められません

同じLPでも、広告から訪れた人と、社名検索で訪れた人では期待が違います。文章だけを見たAIは、どんな意図の人が来て、どこで離れ、何を成果としているかを知りません。

改善案を出す前に、少なくとも次を渡します。

• 対象者: 誰に向けたページか
• 流入元と意図: 広告文、検索語句、SNS投稿、紹介など
• ページの目的: 購入、予約、問い合わせ、資料請求など
• 現在のページ: URL、見出し、本文、CTA、フォーム項目
• 実測値: セッション、CTAクリック、フォーム開始、完了、CVR
• 制約: 変えられない価格、法務表現、制作工数など

実測値がなければ、AIには改善効果を予測させず、「ページ上で確認できる問題の仮説」として出させます。アクセスが少ないのか、LP内の転換が弱いのか分からない状態で、CVR改善を事実のように扱ってはいけません。

流入の期待とLPの答えをそろえる

Google広告の広告品質の説明では、広告とランディングページの有用性や関連性が広告品質の要素として挙げられています。ランディングページの成果を確認する方法では、ランディングページのレポートやモバイルでの使いやすさを確認できます。

広告だけの話ではありません。LPの最初の画面では、流入前に抱いた期待へすぐ答える必要があります。

流入前の期待: 小規模店舗向けの広告分析を知りたい
LPの最初の答え: 誰向けか / 何が分かるか / 次に何をするか
主CTA: 無料で分析を試す

流入はあるのに申込みが弱い場合、まず次の順で見ます。

ページ全体を同時に変えず、数字と観察から最初の場所を1つ選びます。

変更と仮説を1対1にする

たとえば、次の変更は1つのテストになっていません。

見出しを変更し、CTAを黄色にし、フォームを短くする

結果が改善しても、見出し、色、フォームのどれを残すべきか判断できないからです。次のように、変更と理由を1対1にします。

観測: 広告からの流入はあるが、主CTAのクリックが少ない
仮説: ファーストビューの見出しが広告の訴求へ答えていない
変更: 見出しだけを、広告で約束した結果が分かる文へ変える
見る指標: 主CTAクリック率と最終コンバージョン
保つもの: CTAの位置・色、フォーム、価格、広告設定

主CTAクリックだけが増え、最終コンバージョンが減ることもあります。そのため、中間のクリック率だけでなく、可能なら最終成果まで確認します。

ChatGPT・Geminiへ渡す入力テンプレート

URLを読めないAIでは、ページの本文も貼り付けます。モバイル固有の問題を見てほしい場合は、スクリーンショットや画面幅、表示順も渡します。

LPの目的:
- 最終コンバージョン:
- 対象者:
- 商品・価格:

流入:
- 流入元:
- 広告文、検索語句、投稿文:
- 流入した人が期待していること:

現在のLP:
- URL:
- ページタイトル:
- ファーストビューの見出し・本文:
- 主CTAの文言と遷移先:
- 主なセクションと見出し:
- 根拠として掲載している情報:
- フォーム項目:
- モバイルで気になる点:

実測値（同じ期間）:
- 期間:
- セッション:
- 主CTAクリック:
- フォーム開始:
- フォーム完了:
- コンバージョン:
- 流入元別・端末別の差:

最近の変更:
- LP、広告、価格、計測の変更:

制約:
- 法務・ブランド上変えられない表現:
- 今回変更できる工数:

実測値が取れていない欄は「不明」と書きます。0と不明は別です。AIが空欄を0件として解釈しないようにします。

1要素へ絞るLP改善プロンプト

入力テンプレートのあとへ、次の指示を貼り付けます。

あなたはLP改善の検証設計を補助する担当者です。
渡した情報だけを使い、最初に試す変更を1要素へ絞ってください。

ルール:
- 入力にない数値、顧客の声、実績、業界平均を作らない
- 効果を保証せず、改善案は仮説として書く
- 実測値がない場合、CVRが低い・高いと断定しない
- 流入前の期待と、LPの見出し・CTAが一致しているかを確認する
- ファーストビュー、訴求・根拠、CTA、フォームから、最初に確認する場所を1つ選ぶ
- 1回の検証で主に変える要素は1つだけにする
- 変更しない要素も明記する
- クリック率だけでなく、可能なら最終コンバージョンも見る
- 導入社数、満足度、限定性、緊急性など、根拠のない表現を提案しない
- 法務、プライバシー、問い合わせなど必要な導線を削除しない

出力:
1. 流入した人の期待と、LPが現在返している答え
2. 確認できた事実
3. ボトルネックの仮説を最大3つ
4. 最初に検証する仮説を1つと、選んだ理由
5. 変更する要素を1つ。現在案と変更案を対比
6. 今回は変更しない要素
7. 主指標、補助指標、最終コンバージョン
8. 比較期間と見直す条件
9. 判断に足りない情報と、その取得方法

出力後は「派手さ」ではなく検証可能性を見る

AIの変更案が魅力的に見えても、次の5点がそろわなければ実施前に直します。

1. どの観測から、その仮説を選んだか
2. 変更する要素が1つに絞られているか
3. 変更しない部分が書かれているか
4. 主指標と最終コンバージョンを確認できるか
5. 結果がどうなったら、残す・戻す・追加確認するか

データが少ないときは、短期間で勝敗を決めません。「判断できない」という結果も残します。複数案を試すなら、1案ずつ順番に試すか、十分な流量がある環境で比較条件を分けます。

施策後の数字をどう振り返るかは、AIでマーケティング施策を振り返る方法でも詳しく説明しています。

サイト情報と数字を毎回集め直さない

この方法は無料のAIでも使えますが、LP本文、見出し、CTA、フォーム、流入元、実測値を変更のたびに集め直す必要があります。

商略AIは、登録サイトから確認できたページタイトル、見出し、CTA、フォームなどの情報と、接続したデータを分析材料にします。流入はあるのに転換段階が弱い場合は、追加集客よりファーストビュー、CTA、検索意図との一致を先に検討します。提案には対象ページ、変更する要素、理由、KPI、確認期間を含め、実測値やページ情報がない場合は不足として扱います。

Google広告からLPへ流入している場合は、AIでGoogle広告のCPA悪化を調べるプロンプトと組み合わせると、広告側とLP側のどちらから確認するかを整理できます。

まとめ

AIでLP改善案を出すときは、案の数ではなく、検証できる単位まで絞れているかを見ます。

1. 対象者、流入元、ページの目的を渡す
2. LP本文だけでなく、CTA、フォーム、実測値を渡す
3. 流入前の期待とLPの答えを照らす
4. ボトルネックの仮説を選ぶ
5. 1回に変える主な要素を1つにする
6. 中間指標と最終コンバージョンを確認する
7. 判断できない場合も記録する

まずはLPのファーストビューと、そのページへ来る直前の広告文または検索語句を横に並べてください。2つが同じ期待へ答えていなければ、最初に試す仮説をかなり絞れます。

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