LP（ランディングページ）のCVRを改善したくても、予算や制作リソースの制約によって、すぐに改修できないケースは少なくありません。
しかし、CVR改善のために取り組めることは、LPそのものの改修だけではありません。

そこで今回、ブルースクレイジャパンでは、カルーセル広告を活用して「LPで伝えきれていない情報を補完する」とともに、カードごとにパラメータを設定し、流入後のユーザー行動を分析する施策を実施しました。

本記事では、実際の広告運用事例をもとに、施策を検討した背景から、GA4やヒートマップを用いた分析結果、そこから得られた改善の方向性まで紹介します。
限られたリソースの中でも、成果に向けた仮説設定・検証・改善のプロセスを積み重ねる広告運用の重要性について解説します。

LPを改修できない状況で、CVR改善にカルーセル広告を活用した背景

LPのCVR改善では、ファーストビューやコンテンツ、CTA（行動喚起）の見直しなどが一般的です。
しかし、予算や制作リソースの制約によってLPを改修できない場合でも、広告側の工夫によって改善の可能性を探ることはできます。

今回の取り組みも、そうした制約のある環境から始まりました。

ニッチ商材かつWeb広告が初めてという課題

今回ご紹介するのは、特定の施設向けにサービスを提供する企業の広告運用事例です。

同社が提供するサービスは、利用対象や導入シーンが限定されるニッチな商材であり、一般消費者向けの商品・サービスとは異なるマーケティング上の特徴がありました。

また、同社にとってWeb広告は初めての取り組みでした。

そのため、どのようなユーザーがサービスに関心を持つのか、どの訴求が問い合わせにつながりやすいのかを検証しながら、広告運用を進める必要がありました。

広告配信による成果の獲得に加え、今後のマーケティング施策に活用できる情報を蓄積することも重要な課題でした。

LPの改修が難しい中で立てた改善仮説

広告配信を進める中で課題となったのが、LPのCVR改善です。

一般的に、CVR改善ではアクセス解析やヒートマップなどを用いてユーザーの行動を分析し、課題となるコンテンツや導線の改善を検討します。

しかし、今回のケースでは予算や制作リソースが限られており、LPの改修をすぐに実施できる状況ではありませんでした。

そこで着目したのが、広告クリエイティブによる情報の補完です。

今回の施策では、LPで十分に訴求できていない情報を広告クリエイティブで補完することで、ユーザーのサービス理解を深め、CVR改善につなげられるのではないかと考えました。

例えば、広告をクリックしたユーザーがLPに訪問した際、期待していた情報を見つけられなければ、サービスに関心があっても離脱してしまう可能性があります。

一方、広告の段階でサービスの特徴やメリットなどを伝えておけば、ユーザーは一定の理解を持った状態でLPに訪問できます。

つまり、LPそのものを改修するのではなく、LPに流入する前の広告接触段階から情報を補完するというアプローチです。

カルーセル広告を採用した理由と訴求設計

この仮説をもとに、複数の訴求を一つの広告で展開できるカルーセル広告を採用しました。

カルーセル広告は、複数の画像や動画をカード形式で表示できる広告フォーマットです。
それぞれのカードに異なる訴求を設定できるため、サービスの特徴や導入メリットなどを整理して伝えられます。

今回の施策でも、最初のカードではターゲットが抱える課題への共感を促し、最後のカードでは具体的な行動を促す内容を掲載しました。

複数のカードを活用することで、一つの広告の中で異なる情報を提供できるようにしました。

ただし、ユーザーが必ずすべてのカードを閲覧するとは限りません。
また、どの情報がユーザーの関心を引くのかも、配信前の段階では明確ではありません。

そのため、広告を配信するだけでなく、カードごとの反応や流入後の行動を把握し、次の改善につなげられる状態をつくることも重視しました。

カード別の流入・行動を分析するための計測設計

今回、カードごとに異なるパラメータを設定した目的は、広告全体の成果を把握するだけでなく、各訴求から流入したユーザーの行動を分析するためです。

カルーセル広告全体のクリック数やCV数だけを確認する場合、複数の訴求のうち、どの情報に関心を持ったユーザーがLPへ流入したのかを十分に把握できない可能性があります。

また、流入数が多かったカードと、流入後のユーザー行動が良好だったカードが一致するとも限りません。

そこで、各カードの遷移先URLに異なるパラメータを設定し、GA4やヒートマップを用いてカード別の流入・行動分析を実施できるようにしました。

カードごとに異なるURLパラメータを設定

カード単位での流入識別には、URLパラメータを活用できます。

Google アナリティクス 4（GA4）では、utm_source、utm_medium、utm_campaignなどのパラメータによって、流入元やキャンペーンを識別できます。

さらに、utm_contentを活用すれば、同じキャンペーン内でも異なる広告クリエイティブやリンクを識別できます。

例えば、7枚のカルーセル広告に対して、以下のようなパラメータを設定する方法が考えられます。

カード	utm_contentの設定例
1枚目	card01
2枚目	card02
3枚目	card03
4枚目	card04
5枚目	card05
6枚目	card06
7枚目	card07

※上記は設定方法を説明するための例であり、実際に使用したパラメータ値ではありません。

各カードのリンク先に異なる値を設定することで、GA4の「セッションの手動広告コンテンツ」などのディメンションを利用し、カード別の流入を分析できます。

ただし、この方法で識別できるのは、原則としてクリックされたカードに対応するリンクの情報です。

クリック前に何枚のカードを閲覧したのか、どの程度の時間をかけて検討したのかまでは、URLパラメータだけでは把握できません。

また、広告媒体によってカードの表示順が変更される場合には、管理上のカード番号と実際の表示位置が一致しない可能性にも注意が必要です。

GA4とヒートマップを組み合わせた分析方法

カード別の流入元を識別できれば、GA4による定量的な分析に加え、ヒートマップによる行動分析も可能になります。

GA4では、セッション数、直帰率、エンゲージメント率、CV数などの指標を確認できます。

一方、ヒートマップツールでは、LP内のスクロール到達率やクリック傾向などを視覚的に確認できます。

例えば、特定のカードから流入したユーザーが、LPのどこまで閲覧しているのかを把握できれば、広告の訴求内容とLP上の行動の関係について、より具体的な仮説を立てられます。

ただし、ヒートマップツールによってはURLパラメータ別の分析に対応していない場合もあるため、利用するツールの機能や計測条件を確認する必要があります。

今回の取り組みでは、カード単位の流入計測とユーザー行動分析を組み合わせることで、広告全体の指標だけでは把握しきれない違いを確認しました。

実際の配信データから見えたカード別の行動の違い

ここからは、実際に配信したカルーセル広告のデータをもとに、カード別の流入とLP上の行動の違いを紹介します。

今回の分析では、GA4によって各カードの流入数や直帰率を確認し、さらにヒートマップツールを用いて、流入後のスクロール行動を比較しました。

カード別の流入数と直帰率の比較

まず、GA4で取得したカード別のセッション数と直帰率を比較します。

※実際のGA4計測データをもとに作成。セッション割合は小数第2位までの表示値です。

今回の結果では、1枚目が342セッションを獲得し、全体の52.86%を占めました。

一方、直帰率に注目すると、1枚目は75.73%と、7枚の中で最も高い結果となっています。
これに対して、5枚目の直帰率は40.00%、7枚目は45.83%と、1枚目を大きく下回りました。

特に注目したいのが、1枚目と7枚目の違いです。

1枚目は、現場が抱える課題への共感を促すクリエイティブでした。
一方、7枚目はサービスを無料で試せることを案内し、具体的な行動を促すクリエイティブです。

1枚目は「多くの流入を獲得した」一方、7枚目は「直帰率が比較的低い」という違いが確認できました。

ただし、1枚目は広告内で最初に表示される位置にあるため、流入数の多さが訴求内容だけによるものとは断定できません。

また、GA4の直帰率は、エンゲージメントが発生しなかったセッションの割合を示す指標です。
LPを表示してすぐに離脱した割合と完全に一致するわけではありません。

そのため、直帰率だけで判断するのではなく、流入後の行動についても確認する必要があります。

ヒートマップ分析で見えた、カード別のスクロール行動の違い

次に、1枚目と7枚目から流入したユーザーについて、ヒートマップによるスクロール到達率を比較しました。

※ヒートマップツールの実測データをもとに作成。分析対象数はツールの表示データから算出した値です。GA4のセッション数とは計測基準が異なる可能性があります。

結果を見ると、1枚目から流入したユーザーのLP50%地点への到達率は10.20%、最下部となる100%地点への到達率は3.40%でした。

一方、7枚目から流入したユーザーでは、LP50%地点への到達率が34.80%、100%地点への到達率は17.40%となっています。

つまり、7枚目は1枚目と比較して、LP50%地点への到達率が約3.4倍、100%地点への到達率が約5.1倍という結果でした。

この結果から、1枚目と7枚目では、LP流入後の閲覧行動に違いがあることが確認できました。

ただし、ヒートマップの分析対象数は1枚目が176件、7枚目が23件と異なり、最下部への到達数もそれぞれ6件、4件です。

特に7枚目は対象数が少ないため、少数のユーザー行動によって割合が大きく変動する可能性があります。したがって、この結果だけで7枚目の訴求が優れていると断定することはできません。

重要なのは、カード別に流入を識別したことで、同じLPへ訪問したユーザーでも閲覧行動に違いがあることを把握できた点です。

訴求内容によって流入ユーザーの検討段階が異なる可能性

今回の1枚目と7枚目では、クリエイティブの役割に明確な違いがありました。

1枚目は、現場の人手不足など、ターゲットが抱える課題への共感を促す訴求です。
一方、7枚目ではサービスを無料で試せることを伝え、具体的な行動を促していました。

こうした違いによって、流入するユーザーの関心や検討段階が異なっていた可能性があります。

例えば、課題への共感によって広告をクリックしたユーザーは、サービスに興味を持ったものの、すぐに導入を検討する段階ではなかった可能性があります。

一方、無料で試せることに魅力を感じてクリックしたユーザーは、具体的な利用を想定しており、LP内の情報をより詳しく確認した可能性があります。

つまり、広告をクリックするきっかけとなる訴求と、LPを詳しく閲覧するユーザーの関心を引く訴求は、必ずしも一致しない可能性があります。

もちろん、こうした違いには、カードの表示位置や配信対象ユーザーの特性なども影響している可能性があります。

また、7枚目をクリックしたユーザーが必ずしも1?6枚目をすべて閲覧したとは限らないため、複数のカードを順番に閲覧したことで検討意欲が高まったとは断定できません。

今回の分析から得られたのは、訴求内容によって流入後のユーザー行動が異なる可能性と、その違いを今後の検証に活用できるという知見です。

分析結果を広告・LPの改善にどう活かすか

カード別の流入分析は、データを取得すること自体が目的ではありません。重要なのは、分析結果から改善仮説を立て、次の施策につなげることです。

今回の結果からも、広告クリエイティブとLPの双方について、今後の改善につながる方向性が考えられます。

ユーザーの関心に合わせた広告訴求を検証する

今回の結果では、課題への共感を促す1枚目が多くの流入を獲得した一方、具体的な行動を促す7枚目ではLPの閲覧行動が比較的良好でした。

この違いを踏まえると、広告クリエイティブの役割を整理して検証することが考えられます。

例えば、課題共感型のクリエイティブではサービスへの関心の獲得を目指し、行動促進型のクリエイティブでは具体的な検討を後押しするという設計です。

また、異なる訴求を単一画像広告などでも検証し、クリック率だけでなく、流入後の直帰率やCVRまで比較することで、カードの掲載位置による影響と訴求内容による影響を切り分ける手がかりになります。

ただし、今回の結果だけで、行動促進型の訴求が常に優れていると判断することはできません。

カードの掲載位置や配信条件を考慮しながら、検証を重ねることが重要です。

LPで不足しているコンテンツを把握する

カード別の行動分析は、LPで優先的に改善すべきコンテンツを検討する際にも活用できます。

例えば、広告では特定の情報に関心が集まっているにもかかわらず、LP内ではその情報が十分に説明されていない場合、コンテンツを追加・強化する余地があります。

また、ヒートマップで特定の位置から離脱する傾向が見られる場合には、その前後にどのようなコンテンツが配置されているのかを確認することも重要です。

今回のようにLPの改修がすぐにできない状況であっても、広告配信を通じてユーザーの関心や行動を分析しておけば、将来的にLPを改修する際の判断材料として活用できます。

つまり、カルーセル広告を通じた計測は、現在の広告成果を評価するだけでなく、今後のLP改善に向けた情報収集にもつながります。

まとめ｜制約のある環境でも、次の改善につながる広告運用を

今回の取り組みで重要なのは、LPを改修できないという制約の中でも、実施可能な改善策を検討し、その結果を分析できる仕組みまで整えたことです。

カルーセル広告のカードごとにパラメータを設定し、GA4とヒートマップを組み合わせて分析した結果、流入数が多いカードと、LP内を深く閲覧する割合が高いカードが必ずしも一致しないという傾向を把握できました。

今回のデータはCVR改善そのものを証明するものではありませんが、次の改善に向けた具体的な検証材料を取得できたことには意義があります。

LPを改修できないからといって改善を諦めるのではなく、限られた条件の中で何ができるのかを考え、施策の実施から分析、次の改善につなげることが重要です。