データで分かるのは良し悪しまで、ファーストビューの改善案を何を根拠に決めるか

LPやトップページのファーストビューは、コンバージョン率（以下「CVR」）改善のインパクトが大きく、優先して着手すべき場所です。

しかし、着手の段階で止まってしまうことがあります。
「計測タグが十分に入っていない。判断できるだけのデータが揃っていないのに、どうしたらいいのか」という状態です。

ファーストビューの改善案は、計測データからは出てきません。
指標はファーストビューの良し悪しを測るものであって、どう変えるかを示すものではないためです。

改善案は、訪問者の目的と、市場が何で比べているか（選定軸）から組み立てます。決めた訴求を、コピーだけでなくイメージとCTAのどこで受けるかまで配置して、初めて形になります。

この記事では、そのためにどんなデータが必要で、集めたデータをどうやって改善案に落とし込むのかをご紹介します。計測が揃っていない状態からでも、どこまで進められるのかが分かるはずです。

データがそろっているマーケチームも改善案で手が止まる

スクロール離脱率もCTAクリック率も、ファーストビューの良し悪しは測れますが、どこをどう変えるかは示しません。

計測が万全に揃っているチームでも、ヒートマップで離脱地点を特定し、CTAのクリック率も追えている状態で、では画面の何をどう変えるのかが出てこず手を動かせないことがあります。逆に言えば、これらの指標を持っていない状態は、改善案を作れない理由になりません。

ファーストビューのパフォーマンスを測る代表的な指標として「スクロール離脱率」と「CTAクリック率」を例に、どのような観点が抜けてしまっているのかを解説します。

スクロール離脱率は「落ちている」までしか言わない

スクロール離脱率とは、ページのどこでどれくらい離脱が発生しているのかを測る指標です。

一般的にはページの最上部を0%地点、最下部を100%地点として百分割し、どの地点までにどれくらいのユーザーがスクロールしたのかを計測して算出されます。
この離脱率が高いところが、そのページのボトルネックである可能性が高いと判断できます。ヒートマップツールを導入すれば簡単に見られますし、イベントを設定すればGA4(Googleアナリティクス4)でも確認できます。

この指標で分かるのは、どこまでスクロールされたか、どこで離脱が多いかという現状のユーザー行動です。ファーストビューでどれくらい離脱したのかは分かりますが、なぜ離脱したのかは判断がつきません。

したがって、ファーストビューを直すべきだという意思決定にはつながりますが、どうやって変えるかという示唆は得られません。

ファーストビューのCTAクリック率だけでの評価は過小評価につながる

ファーストビューのCTAがどれくらいクリックされているかも、パフォーマンスを測るという観点では一定の示唆が得られます。
ただしこれも、現状のファーストビューからどれくらいアクションにつながったかという結果の指標でしかなく、何をどう変えるかは分かりません。

また、計測としても不安定さがあります。同じ導線のリンクがページ内に複数あると、ファーストビューのCTAだけを切り分けて数えるのが難しくなります。

ファーストビューの役割は、その先を読ませて最終的なコンバージョン（以下「CV」）につなげることです。ファーストビューのCTA以外からCVしても構いません。ファーストビュー単体で考えずに、サイト上でユーザーがどのようにCVに至ったのかという全体像を把握するほうが良いです。

指標が答えるのは「直すかどうか」と「直した結果どうだったか」

ファーストビューの指標は、結果を示す数値です。
答えてくれるのは2つで、いま直すべきかと、直した結果どうだったかです。どちらも結果であって、どう直すかは出てきません。

このうち「いま直すべきか」は、精密な計測がなくても判断できる場合があります。CVRが目標に届いていない、フォームまでの到達数が明らかに少ない、そもそもファーストビューが何を言っているのか社内で説明できない。着手の判断としてはこの程度の粗い認識で足ります。

精密な数値が要るのは、複数の改善候補に優先順位を付けるときと、変えた結果を検証するときです。後者は改善案を作ったあとに必要になるものなので、着手を止める理由にはなりません。ただし、変えた結果を測れないままでは次に何を直すかが決まらないので、計測の整備は改善案づくりと並行して進めます。

ファーストビューの役割は、サービスの要約ではなく「自分に関係があるか」判断させること

ファーストビューは訪問者が自分に関係のあるページかどうかを判断する場所なので、評価もその役割を果たせているかで見ます。

では、ファーストビューは何ができていれば良い状態なのでしょうか。サービスの要約を置く場所だと考えられがちですが、要約が正確でも、読んだ人が自分向けだと思えなければ先には進みません。訪問者はページを開いた直後に、ここが自分の状況に関係する場所かどうかを判断しています。

そのため、デザインの良し悪しや情報の網羅性では評価しません。
どんな状況の人が、どんな課題を解決しにここへ来ているのか。
その人が、この画面で自分のことだと分かるか。この点で見ます。

この基準は、計測データを一切参照していません。誰がどんな課題を解決しに来ているのかは、アクセス解析以外の場所からも取れます。

確かめるときは、ファーストビュー全体をひとまとめに見ないでください。コピー、サブコピー、イメージ、CTAのそれぞれが、その判断のどこを担っているのかを分けて見ていきます。

改善の示唆は4つの材料から取る（うち3つは計測に依存しない）

改善案の根拠になる材料は、既存顧客・競合・第三者データ・集客の実態の4つです。どれかが上位ということはありません。

では、ファーストビューを改善するための示唆はどこから得られるのか。改善案の根拠となる示唆は、訪問者の目的と市場の選定軸から取ります。材料は下記の4つです。

• 既存顧客インタビュー
• 競合サイト
• 第三者調査データやUGCコンテンツ
• GA4やSearch Console、広告媒体管理画面で見る集客の実態

このうち計測ツールの導入を必要とするのは4つ目だけです。

計測が揃っていない状態でも、材料の4分の3には手が届きます。

ここからは、計測に依存しない3つを先に扱い、集客の実態は最後にします。揃っている範囲で足す材料として扱ってください。

既存顧客のデータから、悩みの中身と時期の変化を見る

既存顧客のデータから読めるのは選ばれた理由だけではなく、どんな悩みを持って来たのか、その悩みが時期によってどう入れ替わるのかまで分かります。

ファーストビュー改善において、もっとも重要なデータソースがこの既存顧客の情報です。市場の一般的な調査と違い、競合他社のバイアスやポジショントークが入らないデータソースとして貴重です。

既存顧客は、他社のサービスと比較検討したうえで自社のサービスを選んでくれています。つまり何か選ぶ理由があったわけで、それがそのまま強みや差別化につながります。

読み取れるのは強みだけではありません。どんな悩みを持ってサービスにたどり着いたのか、その悩みが時期によってどう変わるのかも、同じデータから分かります。

データ取得先は、商談記録、問い合わせフォームの自由記述、利用者アンケート、カスタマーサポートの応対履歴、営業担当への聞き取りです。いずれも計測タグとは無関係に、すでに社内にあります。アクセス数の多寡も関係ありません。

データは取っているのに見ていない、反映されていないというケースは非常に多いため、必ずこの情報にあたるようにしてください。

私たちが新卒向けの就活支援サイトのCVR改善を支援していたとき、クライアントが毎月取っている利用者アンケートを4か月分調べたことがあります。その際は、相談内容の上位が月によって入れ替わっていました。

4月に登録した人は課題Aを挙げる人が多かったのに対し、7月に登録した人は課題Bが上位を占めていました。同じサイトに来ていても、4月に来る人と7月に来る人では困っていることが違う。自社で定点観測しているから分かることで、外部の調査データからは出てきません。

同じサイトで、実際に申し込んだ利用者へのインタビューも読みました。申し込む前に抵抗があったと答えた人に、それが何で解決したのかを聞くと、担当者の印象、状況が切迫したこと、知人に勧められたことといった答えが返ってきました。サイトの記述で解けたと答えた人はいなかったのです。

サイトで解ける障壁と解けない障壁を分けられたのも、既存顧客のデータを見たからです。

なお、契約に至った顧客のデータが十分にない場合もあります。立ち上げ直後のサービスなどです。その場合も、対象を既存顧客に限る必要はありません。商談で会った見込み顧客の反応でかまいませんので、営業担当が繰り返し受けている質問を聞き取ってください。記録されていないだけで、現場の担当者の記憶には残っています。

競合のコンテンツ全体から、市場の選定軸を見る

競合を見る目的は市場が何で比べているかを知ることなので、ファーストビューのコピーだけでなく、CTAのラベルと利用者の声まで含めて比べます。

競合のファーストビューだけを横に並べても、自社が何を言うべきかは決まりません。各社が何を選定軸だと考えているかは、ファーストビューより下に書いてあるからです。次の3つを見ていきます。

比較する相手には、シェア上位の会社を必ず入れます。加えて、同じ課題を別の手段で解決しているサービスも並べます。カテゴリが違っても、訪問者が同じ悩みを解決するために検討する先なら比較対象です。

ここまで見ると、業界にどういった課題があるのかが分かります。そのうえで、自社の立ち位置によって打ち手が変わります。自社がリーダー企業であれば、他社が強いところも網羅的にサイト側へ反映していきます。フォロワーであれば、リーダー企業が特に強いところは避けるという意思決定になります。

この作業に必要なのは、ブラウザとスプレッドシートだけです。自社サイトの計測状況とは無関係に進められます。

先に挙げた新卒向けの就活支援サイトで、自社と競合5社の利用者の声を、何をどこまで書いているかを調べたことがあります。
読み手が自分と重ねるための情報「どんな人が、いつ始めて、どれくらいの期間で決まったのか」を、競合2社は全件で定型的に出していました。自社にも同じ内容の記述はありましたが、決まった項目になっていないため、一覧では読み取れませんでした。ファーストビューのコピーだけを見ていたら、この差は出てこなかったと思います。

第三者データとUGCから、偏りの外側を見る

既存顧客も競合も自社の周りでフィルターがかかった情報なので、偏りの外側を調査データと生の声で確かめます。

既存顧客は自社のサービスに興味を持った人です。競合調査は、競合他社がアピールしたい情報に偏っています。このあとで扱う集客の実態も、自社サイトに訪問したユーザーの記録です。

その点で、第三者の調査データや、XのポストやYahoo!知恵袋の投稿、比較メディアのレビューは、そういった偏りとの比較対象として使えます。主に使えるのは下記です。

BtoBの場合

• 比較サイトのレビュー（Boxil、ITreview、ITトレンドなど）
• 調査機関・シンクタンク等の調査データ・レポート

BtoCの場合

• SNSのポスト（X、Instagramなど）
• 悩み相談サイト（Yahoo!知恵袋、発言小町など）

生の声は、件数を集めるほど、どんな状況の人がいるのかが見えてきます。ただし、個々の投稿が市場を代表しているわけではありません。何割がこう考えている、という読み方はせず、こういう状況の人がいる、という型を作るために使います。

サービスを使っていない人の声が拾えるのも、この材料だけです。自分で何とかしている人や、まだ何もしていない人は、競合サイトにも自社のデータにも出てきません。

アクセス数が少ないサイトでは、この材料の比重が相対的に上がります。自社のデータが薄いぶん、外側の情報で状況の型を補うことになります。

集客の実態から、誰が何を求めて来ているのかを見る

集客の実態からは、誰が何を求めて来ているのか（流入経路）と、どの画面に合わせるのか（デバイス比率）の2つを取ります。

どちらも、GA4とSearch Console、広告を出しているなら各媒体の管理画面から整理できます。

流入経路でユーザーの態度・興味関心を見つける

大前提として、どのようなユーザーがウェブサイトに流入しているのかを把握しなければ、ファーストビューの方向性も決まりません。これは流入経路の分析で分かります。

注意点として、ここでの流入経路はチャネルだけではなく、より細かい粒度まで見ることが重要です。具体的には下記のような粒度まで掘り下げていきます。

• チャネル
• 参照元/メディア
• キャンペーン
• 広告クリエイティブ・広告文
• 自然検索クエリ

広告クリエイティブ・広告文は各媒体の管理画面で、自然検索クエリはSearch Consoleで、それ以外のデータはGA4から取得できます。

何をきっかけに、どのような態度でユーザーが流入したのかが分かれば、ファーストビューを誰の目線で見ればいいのかが決まります。

医療系のLPを改善する際、ファーストビューの訴求を価格から、満足度や口コミ評価といった信頼を裏づける情報に変えたことがあります。これは、市場調査やクリックの多い広告クリエイティブを見ていると、価格訴求に反応しているのではなくて、本当に事故なく目標を達成したいというニーズが見て取れたためです。結果として、予約完了のCVRは全体で大きく上がりました。一方で、チャネル別のCVR増減についての内訳を見ると顕在層にあたる検索広告等の流入では大幅に伸びていたものの、潜在層の流入では小幅な改善にとどまりました。同じキャッチコピーでも、何を求めて来た人かで効き方が変わります。流入をまとめて見ていると、この差は見えませんでした。

デバイス比率から、合わせるべき画面サイズを決める

スマートフォンからのアクセスが多いサイトに対して、PCを前提とした改修案を作成しても効果は出ません。

スマートフォンなのか、PCなのか、それとも両方を考慮すべきなのか。どの画面サイズに合わせる必要があるのかを、必ず見ておきます。

そのうえで、PCとSPそれぞれのファーストビューに、いま何が入っているのかを書き出しておきます。並びも情報量も違うので、片方だけを見て改善案を書くと、もう片方で主役が埋もれます。

得られたデータを整理して「セグメント」を作る

材料は集めただけでは改善案にならず、課題とソリューションの組にまとめ直して初めて、どこから着手するかが決まります。

材料が集まったら、整理します。どういった課題があるのか、それに対してどういうソリューションが必要とされているのか、サイト上でどう見せるべきなのか。この3つを組にしてまとめたものが、ここで言うセグメントです。

できたセグメントのうち、自社が強みとするところから優先してウェブサイトに反映していきます。

どのセグメントから当てるかで議論が長引きそうなら、ABテストで決めるほうが早いです。テストのかけ方は次の節で触れます。

訴求はコピーだけで受けず、イメージとCTAにも割り当てる

同じ訴求でも、コピーで言い切るか、イメージで見せるか、CTAの文言で受けるかで打ち手が変わり、結果の方向も変わります。

整理した訴求は、すべてコピーに載せようとしがちです。しかし、写真やイラストで見せたほうが伝わるものもあれば、CTAの文言で受けたほうが行動につながるものもあります。まず、どの訴求をどの要素で受けるかを決めてから手を動かします。

そのうえで、先に挙げたコピー、サブコピー、イメージ、CTAが互いに関連しあっているかを見ます。コピーが言っていることと、イメージが見せているもの、CTAが求めている行動がばらばらだと、要素同士で打ち消し合います。1画面で主役にする訴求は1つに絞り、残りはそれを支える側に回します。

検証の単位は、アクセスのサンプル数で決めます。十分にあるなら、要素を1つずつ変えてABテストします。少ないなら、セグメント単位で構成パターンをつくり、構成ごとにテストするほうが効率的です。

先に挙げた医療系のLPで、ファーストビューのコピーには一切手を入れず、写真だけを差し替えたことがあります。それだけで予約完了のCVRが伸びました。訴求したい内容に対して、キャッチコピーだけではなく画像やCTAなど別の要素で受けることの有効性がわかります。

「データがない」の中身は3種類ある

「データがない」と言うときのデータは3種類に分かれ、改善案を作るのに要るのは計測ツールを必要としない1種類だけです。

ここまでで、改善案の材料と、集客の実態の見方を扱いました。最後に、本来そろっているべきデータを並べておきます。自社に何が無いのかがはっきりすれば、改善案づくりを止める必要があるのかどうかも決まります。

① 改善案の材料

② 集客の実態

③ 評価と効果検証の指標

「データがないから判断できない」と言われる状態は、ほとんどが②と③を指しています。この2つは、改善案を作るためではなく、対象を選ぶためと、変えた結果を確かめるために要るものです。

そのため、②と③の整備は改善案づくりと並行して進めます。順番はこうなります。

1. ①で改善案を作る
2. ②が取れる範囲で、誰の目線で見るかと、どの画面に合わせるかを補正する
3. ③を入れて、変えた結果を測れる状態にする

③を後回しにしたままだと、1回目の変更は打てても、次に何を直すかが決まりません。改善案を作りながら、遅くとも公開までにはCVRとフォーム到達数を取れるようにしておきます。

よくある失敗と回避策

ご支援の経験をもとに、よくある失敗と回避策をご紹介します。

データが不足していることを理由に、外部の一般論だけで訴求を決める

「データがないので調査レポートや競合の打ち出しを参考にしよう」という流れです。着手はしていますが、手元にある最も重要な材料を飛ばしています。データは取ってあるのに見ていないケースが多い場所です。

回避策は、商談記録・アンケート・問い合わせの自由記述を先に当たることです。外部の調査データは、そこで出た仮説を確かめるほうに使います。計測がなくても、この材料はあります。

PCの画面だけで改善案を書く

PCで開いて考え、そのままコピーとCTAの案を書き出す形です。SPでは要素が入らないか、並びが違って主役が埋もれます。

回避策は、現状をPCとSPで別々に書き出すことです。片方しか書き出せていない時点では、改善案を書き始めません。

競合のファーストビューのコピーだけを並べて訴求を決める

競合のヘッドラインを横に並べた表を作って、そこから自社の訴求を決める形です。競合が何を選定軸だと考えているかは、ファーストビューより下に書いてあります。

回避策は、比較の対象をCTAのラベル・利用者の声・導入事例まで広げることです。同じ課題を別の手段で解決している先も並べます。

ファーストビュー改善案は訪問者の目的と市場の選定軸から決まる

ファーストビューの改善案は、指標ではなく訪問者の目的と市場の選定軸から決まります。

既存顧客のデータで悩みの中身と時期の変化を見て、競合が何を選定軸だと考えているかを利用者の声まで含めて確かめ、第三者の調査で偏りの外側を補う。集客の実態は、揃っている範囲で足します。

この4つの材料を課題とソリューションの組に整理し、コピー・イメージ・CTAのどれで受けるかまで割り付けたところで、初めて改善案になります。

今すぐ始めるならこの順です。

1. 自社サイトのファーストビューを、PCとSPの両方で開いて現状を書き出す
2. 商談記録・アンケート・問い合わせの自由記述を当たる
3. 競合と、同じ課題を別の手段で解決しているサービスを、CTAと利用者の声まで含めて整理する
4. 比較サイトのレビューや悩み相談サイトで、サービスを使っていない人の声を拾う
5. Search Consoleと広告媒体の管理画面で、取れる範囲の流入を確認する

すべての材料が揃うまで待つ必要はありません。手を動かせるところまで来たら、診断は切り上げてかまいません。

変えたあとは、ファーストビュー内の指標だけを見ないでください。訴求が変われば、ページ後半の比較エリアや事例の読まれ方も一緒に動きます。

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