多品種・多品番を扱うECサイトほど、「アクセスはあるのに売上が伸びない」という壁に直面しがちです。 当社が支援する中では、「商品在庫の不足」「コンバージョン導線」が原因となっているケースが少なくありません。

本記事では、アパレルメーカー様のECサイトにおいて、ブルースクレイ・ジャパンがどのように売上低迷のボトルネックを特定し、劇的な売上増加を実現したのか、具体的なプロセスと成果データをご紹介します。

「アクセスはあるのに売上が伸びない」2つの機会損失を特定

課題①：上位獲得の人気商品ページで「在庫切れ」が常態化

年間を通して高い検索順位を維持し、安定したアクセスを集めている定番・高機能商品ページにおいて、サイズやカラーの在庫切れ（品切れ）が長期化していました。

実際、売上の主力商品では、前年は1ヶ月でセッション数530件に対して購入率8.11％を誇っていたものの、翌年は一定期間、全カラー・全サイズの在庫切れが発生したことで、1ヶ月でセッション数が1,389件へ増加したにもかかわらず購入率が1.58％へと急落。流入は約2.6倍なのに購入数は約半分になっている深刻な機会損失が生じていました。

課題②：過去の優良特集・コラム内に「販売終了品・在庫薄の旧型番」が残ったままに

過去に作成され、検索上位を獲得している優良な特集ページや解説コラムにおいて、紹介されている主力商品の型番が更新されないまま残っており、上部に掲載されているアイテムの在庫が薄いため、ユーザーがアクセスしても購入に至らないケースが発生していました。

商品リンク切れによる機会損失が発生していたケースのSEO対策は、以下の記事でも解説しています。

【アパレルECのSEO事例】ABC分析で先回り！「シーズナルSEO対策」で需要期の流入・売上を最大化した4つの成功事例

ECサイトの売上を伸ばす上で、季節性のある「シーズナル商品」の売上最大化は不可欠です。しかし、取扱商品数が多いECサイトほど、「いつ、どの商品カテゴリに注力すべ...

当社が実践した「各データを横断して特定したボトルネック」とCROアプローチ

流入が増えている一方で売上が伸び悩む状況だったため、当社は在庫データの分析に目を向けました。

Google Analytics 4やGoogle Search Consoleだけでなく、ECシステムツールの売上・アクセスデータや、ヒートマップツールなど各データを横断してボトルネックを特定し、売上減少要因を特定・改善します。

アクセス数×ページの購入率・掲載商品在庫の照合分析

「アクセス数が伸びているのに売上が落ちているアイテムカテゴリや特集ページ」を抽出し、そのページで紹介されている商品の「在庫状況」や「リンク先（購入可能な状態になっているか）」を調査しました。

また、各商品ページごとに訪問数、CVR、注文件数、注文金額をリストアップし、前年と比較してCVRが低下した商品の特定と、その在庫状況の確認を行いました。

その結果、「アクセス数の伸びに対して購入率が異常に低い原因は、上位掲載商品の在庫不足やリンク切れにある」といったボトルネックにたどり着くことができました。

ボトルネックに対するCRO改善施策の実行

特定したボトルネックデータをもとに、「在庫が潤沢な現行・最新アイテムをページ内に追加・上部へ配置変更する」「入荷待ち通知機能を導入しメール文面を最適化する」などの、SEOとCROを一体化させた改善施策を迅速に提案・実行しました。

在庫管理・CRO改善で売上最大化を達成した2つの成功事例

ここからは、具体的な事例をご紹介します。

事例①：特集ページに、在庫がある最新商品を追加・上部配置し、売上約7.1倍を達成

年間を通して高いアクセスを集めている主力商品の解説特集ページにおいて、上部に掲載されている旧型番アイテムの在庫が薄く、ユーザーの購買機会を逃していました。

• 具体的な施策：
  1. 特集ページ内に、現在在庫が十分に確保されているリニューアル済みの「最新・現行モデル」の商品カードおよび購入ボタンを追加
  2. ヒートマップのスクロールデータ（ユーザーの注視・到達度）を分析し、より読者の視線が集まるページ上部に「在庫ありの最新商品」を優先配置する掲載順の変更を実施
• 定量成果：

  アクセス数自体には大きな変動がない中で、売上は増加。当特集ページ経由の、施策実装後の月の売上は、前年同月対比で約7.1倍の売上大幅増加を達成しました。さらに、その売上のうち過半数を「新しく追加・上部配置した在庫ありの最新商品」単体が占めるという、狙い通りの成果を出しました。

事例②：在庫切れページへの「入荷お知らせメール機能」導入と、メールから商品ページへ直接遷移できる仕様に変更

商品詳細ページで在庫切れ（品切れ）が発生した際、そのまま離脱されてしまう問題に対し、ECシステムの「入荷お知らせメール機能」を活用した離脱防止・リカバリー施策を導入しました。

• 具体的な施策：
  1. 在庫切れが表示される商品詳細ページに「入荷お知らせメール登録」ボタンを設置
  2. 自動送信される入荷通知メールの本文に商品URLが入っておらず、通知を受けても直接購入に移れない仕様だったため、メール本文から該当商品詳細ページへ直接アクセスできるように修正
• 定量成果： 機能導入後、4ヶ月間で入荷待ちリクエスト件数が約2.3倍へと急増（導入1ヶ月目時点と4ヶ月目時点対比）。 「どの商品にどれだけの潜在需要（購入意向）があるか」が可視化され、入荷時のメール案内から購入へと繋げる導線が確立されました。

筆者がECサイトのSEO・CROで意識している3つのポイント

実際の取り組みを通して得られた、集客を無駄にせず売上を最大化するための鉄則として以下の3点を意識しています。

① 自然検索の主要ランディングページと「実際の在庫状況」の定期照合

SEOで上位表示されているコラムや特集ページは、サイトにとって最大の集客口です。しかし、そこで紹介されている商品が「在庫切れ」になっていては集客価値は大きく下がります。主要LPの掲載商品と実際の在庫状況を定期的に照合する管理運用が欠かせません。

② 在庫切れページでの「入荷通知登録」による潜在顧客の捕捉

在庫切れは一見ネガティブですが、「欲しい」と思っている熱量の高いユーザーを捕まえるチャンスでもあります。入荷通知登録へ誘導し、メール本文からスムーズに商品ページへ復帰できる仕組みを構築しておくことが重要です。

③商品モデルの更新・在庫状況に応じた商品の差し替え

旧商品の在庫がなくなった場合、単に「売り切れ」と表示して放置するのではなく、即座に「同等の機能を持つ最新モデル」や「今在庫があるカラー」へバナーやリンクを差し替えるUX（ユーザー体験）の柔軟性が、購入率維持の鍵となります。

まとめ：SEO集客をムダにしない！アクセスを確実に売上に変えるECマーケティング

ECサイトの最終ゴールは、ページの検索順位を上げることやアクセス数を増やすことではなく、「売上と利益を創出すること」です。

どれほど優れたSEO施策でアクセスを集めても、在庫管理やサイト内の購入導線（CRO）が噛み合っていなければ、ECの成長はどこかで必ず頭打ちになります。

当社では、SEOによる集客支援はもちろんのこと、ECサイトの構造分析、サイト内のUI/UX改善、在庫状況を踏まえた販売導線の最適化まで、クライアント企業様の「EC売上最大化」に向けて集客から在庫・導線の改善まで一緒に見直します。

「アクセスはあるのに売上に繋がらない」「在庫切れやリンク切れによる機会損失を防ぎたい」とお悩みのEC事業者様・Webマーケティング担当者様は、ぜひお気軽にご相談ください。

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Webマーケティングや新規顧客獲得を担当されている方であれば、一度はこうした『定番とされるLP改善策』を試したことがあるのではないでしょうか。しかし、期待通りに問い合わせや購入が増えるどころか、期待外れの結果に終わってしまったケースも少なくありません。

実は、Web業界で『常識』と信じられている改善手法の多くには、大きな『誤解』と『落とし穴』が潜んでいます。

本記事では、過去14年間にわたり多数のランディングページ改善を手がけ、平均200%以上のCVR向上を達成してきたブルースクレイ・ジャパンのエキスパートの知見をもとに、定番LP改善策の誤解と、真に成果を生み出す科学的な改善ポイントを実体験・事例を交えて徹底解説します。

なぜ「定番の改善策」で成果が出ないのか？LPの本来の定義と役割

ランディングページ（LP）の成果改善に取り組む際、まず立ち返るべきは『広告連動型LPの本来の定義と役割』です。広告連動型LPとは、Web広告をクリックしたユーザーが最初に到達し、購入や資料請求といった特定のコンバージョン（成果）へ誘導することを専門目的としたWebページです。

一般的なWebサイトと広告連動型LPの決定的な違い

一般的なWebサイトが『情報閲覧』を目的とするのに対し、LPは『ユーザーを確実にコンバージョンへ導く行動促進』が唯一絶対のミッションです。いわば、Web上で24時間休みなく顧客にプレゼンテーションを行う『トップ営業マン』そのものです。

しかし、一般的な改善ノウハウをそのまま鵜呑みにして施策を行うと、ユーザーの心理導線を無視した一方的な売り込みになってしまい、成果が出ないという罠に陥ります。

誤解されがちなLPの「4つの常識」と真の改善ポイント

多くのマーケターが陥りがちな4つの誤解と、正しい改善アプローチを順に紐解いていきます。

誤解①：ファーストビュー（FV）の「3秒ルール」と情報の詰め込みすぎ

【落とし穴】『ユーザーは最初の3秒で離脱するか判断する』という3秒ルールを意識しすぎるあまり、FV内にロゴ、ナビゲーション、キャッチコピー、メイン画像、5つの特典、割引価格、大量の実績バッジ、CTAボタンまで全てを詰め込んでしまう事例が後を絶ちません。

例えば、美容サプリのLPでFVに効果効能や成分特徴を過剰に詰め込んだ結果、ヒートマップ上でユーザーの視線が散在し、直帰率が増加・CTR（クリック率）が低下したケースがありました。

また、『3ヶ月で人生が激変する』といった具体性や根拠を欠く過度な煽りキャッチコピーに依存すると、一時的なクリック率は上がっても初回CV後の満足度低下やSNS上での評判悪化に繋がります。

★ 実例として、ファーストビューの改修だけで最大『530%』のCVR改善率を達成した実績があります。

誤解②：CVボタンの「巨大化・派手化」と不適切な文言

【落とし穴】『コンバージョンボタンを目立たせれば押される』と考え、画面の4分の1以上を占める巨大ボタンを配置したり、LPのトーン＆マナーに合わない派手すぎる原色エフェクトを多用したりするのは逆効果です。ユーザーに心理的威圧感を与えて離脱を招きます。

さらに文言のミスマッチも致命的です。高額サービスに対して『今すぐ購入』と迫ったり、比較検討が必要な商材で『見積もり』ではなく心理的ハードルの高いアクションを要求したり、『お問い合わせはこちら』といったサイト側の都合（一人称視点でない）の文言にすることはユーザーの心理状態を無視しています。

★CTA・ボタンエリアの改修により、サービス申し込み完了率で最大『144%』の改善率を記録しています。

誤解③：「LPは短いほうがよい」という短尺化の罠

【落とし穴】『スクロールの手間を減らすためにLPは短いほうがいい』と思い込み、大切な説得要素を削ぎ落としてしまう失敗例が多発しています。

例えば教育教材販売LPで『短いほうが読みやすい』と判断し、ユーザーボイスや教材詳細をカットして価格と簡易説明だけに短縮したところ、検討材料が不十分となり購入CVが大幅低下したケースがあります。

また、BtoB業務効率化ソフトLPで技術的安全性や導入シミュレーション、事例をカットした結果、直帰率が増加しCVRが激減しました。

誤解④：「見た目の美しさ＝成果」というデザインの過信

【落とし穴】『美しいデザインにすれば売れる』『社内デザイン部門や経営層が見栄え重視だからカッコいい最新トレンドを取り入れる』『大手企業のデザインを模倣する』といった姿勢は商業デザインにおいて危険です。

商業デザインはアートではありません。どれほど美麗であっても、ターゲットの視認性や購買心理を無視していれば事業成果には繋がりません。

★ コンテンツ・デザイン改修による最大改善率は『191%』を達成しています。

【実例】ターゲット理解と導線再設計でCVRが0.45%から2.74%へ急改善した事例

ここでは、実際に弊社ブルースクレイ・ジャパンが支援し、ターゲット心理の深掘りと構成見直しにより劇的な果実を得た改善事例（障害者就労支援サービス『マナビト』等）をご紹介します。

このように、見た目だけを綺麗にするのではなく『ターゲットは誰で、どんな悩みや心理で来訪しているか』を正確に捉え直し、情報を簡潔・論理的に再構築することこそが、成果を生み出す最大の鍵となります。

今すぐ実践できる！成果を左右する3つの改善チェックポイント

自社のLPで即座に検証・改修できる3つの技術的・設計的チェックポイントを解説します。

チェック①：ユーザー導線の最適化（ヒートマップ分析の活用）

ヒートマップツール（Ptengine, Clarity, ミエルカ, Mouseflowなど）を活用し、スクロールヒートマップで離脱ポイントを客観的に把握します。平均閲覧時間が5秒以上の熟読エリア（赤色）と5秒以下の離脱エリア（青色）を分析し、以下の調整を行います。

1. 熟読される重要コンテンツの前に離脱が多い場合 → 重要なコンテンツを離脱ポイントより上部に引き上げる。
2. CTA（ボタン）到達前に半数が離脱している場合 → CTA直前にユーザーの興味関心を惹きつける魅力的オファーやコンテンツを挿入する。

チェック②：モバイル（スマホ）対応の徹底

現在のWebアクセスの7～8割以上はスマートフォンです。デスクトップデザインの縮尺をただ縮小しただけのモバイル表示は厳禁です。

• 完全レスポンシブデザインになっているか
• ページの読み込み速度は最適化されているか（画像軽量化等）
• 親指でタップしやすいボタンサイズ（縦横42px以上）が確保されているか
• スマホの縦画面表示に最適化された情報レイアウトになっているか

チェック③：入力フォームの最適化（EFO：Entry Form Optimization）

どれほどLP本文で感情が動いても、フォームの入力障壁が高いと一気にユーザーは離脱します。

• 必須入力項目数は競合の平均よりも最小限に絞られているか
• 入力エラー時のエラーメッセージが赤字等で具体的かつ直感的にわかりやすいか
• 郵便番号入力による住所自動補完などの入力支援機能が追加されているか
• ご入力 → ご確認 → 送信完了という入力ステップ（確認画面）が明確か

まとめ：成果の出るLPを作るための「3つの絶対条件」

ここまで、定番のLP改善手法に潜む誤解と、正しい改善ポイントについて解説してきました。最終的に『成果の出るランディングページ』を実現するための3要素をまとめます。

【成果が出るLPの3つの絶対条件】

1. ファーストビューの最適化：初見で強みが一瞬で伝わるコピー、3つの数字、信頼感を補う視覚素材。
2. CVボタン（CTA）の最適化：補色の活用、適切なサイズ選定、ユーザー視点の一人称文言とオファーの提示。
3. LP内容の最適化：ターゲットの疑問や不安を解消する順序設計、可読性・視認性・アクセシビリティの追求。

これら『FV・CVボタン・コンテンツ』の3つの軸に沿って改善を繰り返し、ユーザー導線・モバイル最適化・フォーム（EFO）のチェックを実行していくことが、CVR向上の最短ルートです。

【ブルースクレイ・ジャパンのLPコンサルティング・無料診断のご案内】

「自社LPの成果が伸び悩んでいるが、どこから手を付けるべきかわからない」
「現在依頼している制作会社の提案が、成果につながっているか疑問がある」

ブルースクレイ・ジャパンでは、データとユーザー心理に基づく『無料LP診断』および『LPOコンサルティング』を行っております。

過去100社以上の制作・改善実績（平均CVR改善率170%以上・最大CVR向上率530%）を持つ専門スタッフが、貴社LPの課題と改善ロードマップをご提案いたします。

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しかし、実際の運用では、すべての施策を同時に進められるとは限りません。社内確認、開発工数、CMSの制約、関係部署との調整、予算、実装スピードなどを考慮すると、重要なのは「何をやるか」だけではなく、「何からやるか」を決めることです。

SEO施策は、数を多く出すことが目的ではありません。限られたリソースの中で、成果につながりやすい順番で実行することが重要です。
本記事では、SEO施策の優先順位を決める際の考え方を、ブルースクレイ・ジャパンの実務目線で解説します。

SEO施策は「全部やる」ほど成果が出るわけではない

SEO改善では、サイトを分析するほど多くの施策候補が見つかります。たとえば、検索順位を改善するためのTitleタグの見直し、既存記事のリライト、内部リンクの追加、カテゴリ構造の改善、ページ速度の見直し、構造化データの実装などです。
また、SEOだけでなく、CV改善まで含めて考えると、CTAの見直し、フォーム導線の改善、サービスページへのリンク追加なども施策候補になります。

しかし、施策候補が多いことと、成果につながることは別です。施策が多すぎると、どれから進めればよいか判断しにくくなり、結果として重要な施策が後回しになることがあります。
また、すべてを同時に進めようとすると、社内確認や実装作業が分散し、ひとつひとつの施策の進行が遅くなる可能性もあります。

SEO施策では、「全部やる」ことよりも、成果への影響が大きい施策から順番に進めることが重要です。そのためには、施策ごとに期待できる効果や実装のしやすさを見極め、優先順位をつける必要があります。

優先順位がないSEO施策は、現場で止まりやすい

SEO施策に優先順位がないと、現場で実行が止まりやすくなります。たとえば、改善案が10個並んでいても、それぞれの重要度や実施順が明確でなければ、担当者はどれから着手すべきか判断しづらくなります。

また、開発が必要な施策の場合、社内で優先度を説明できなければ、他の開発案件よりも後回しになることがあります。
SEO上は必要な施策でも、事業上の目的や期待できる効果が伝わらなければ、社内で進めにくい状態になります。実際の案件でも、SEO上は有効と考えられる施策が複数あっても、開発工数や確認フローの都合で、すべてを同時に進められないケースがあります。

そのため、SEO施策を進める際は、以下のような観点をあらかじめ明確にしておくことが重要です。

• なぜその施策を実施するのか
• どのページ・キーワード・CVに関係するのか
• どの程度の実装工数が想定されるのか
• いつ効果を確認できるのか
• 他の施策よりも先に実施する理由は何か

優先順位が明確になると、社内説明、実装依頼、効果検証まで進めやすくなります。

SEO施策の優先順位を決めるときの判断軸

SEO施策の優先順位は、ひとつの基準だけで決めるものではありません。検索順位への影響だけでなく、事業成果への近さ、実装難易度、実行スピード、リスク、効果検証のしやすさなどを総合的に見て判断します。
ここでは、SEO施策の優先順位を考える際に確認したい主な判断軸を紹介します。

事業成果に近い施策か

まず確認したいのは、その施策が事業成果にどれだけ近いかです。
SEO施策では、検索順位や流入数の改善に目が向きやすいですが、最終的には問い合わせ、資料請求、購入、申し込みなどの成果につながることが重要です。
たとえば、同じTitleタグの改善でも、CVに近いサービスページと、情報収集目的の記事ページでは優先度が変わることがあります。

サービスページのTitleタグ改善によって、CVに近い検索ユーザーの流入が増える可能性がある場合は、優先度を高く設定しやすくなります。
一方で、流入数が多い記事ページであっても、CVやサービス理解につながりにくい場合は、他の施策を優先することもあります。
SEO施策を検討する際は、「流入が増えそうか」だけでなく、「事業成果に近いユーザーに届く施策か」を確認することが重要です。

SEOインパクトが見込めるか

次に、SEO上のインパクトが見込めるかを確認します。対象ページに検索需要があるか、すでに一定の表示回数があるか、順位やCTRに改善余地があるかを見ることで、施策後の変化を想定しやすくなります。
たとえば、Google Search Consoleで表示回数が多いにもかかわらずCTRが低いページは、Titleタグやdescription、検索意図とのズレを見直す候補になります。

また、検索順位が2ページ目から1ページ目付近にあるページは、改善によって流入増加につながる可能性があります。
一方で、検索需要がほとんどないキーワードや、対象ページの役割が明確でない施策は、優先度を下げる判断も必要です。SEOインパクトを考える際は、単に「SEOに良さそう」という感覚ではなく、対象ページや対象キーワードの現状を確認することが重要です。

実装難易度が高すぎないか

SEO施策は、効果が見込めるだけでは実行できません。実装にどれだけの工数がかかるかも、優先順位を決めるうえで重要です。
たとえば、Titleタグや見出し、本文の一部修正であれば、比較的短期間で対応できる場合があります。

一方で、サイト構造の変更、テンプレート改修、CMS改修、システム開発を伴う施策は、関係部署との調整や開発工数が必要になることがあります。
SEO上のインパクトが大きくても、実装までに長期間かかる施策は、短期施策とは分けて考える必要があります。そのため、施策を検討する際は、SEO効果だけでなく、実装のしやすさもあわせて確認します。

早く実行できる施策か

短期間で実施できる施策は、改善の起点を作りやすいという利点があります。
たとえば、Titleタグの調整、内部リンクの追加、既存ページへの本文追記、CTA文言の見直しなどは、比較的早く対応できる場合があります。

もちろん、早く実施できる施策だけを優先すればよいわけではありません。しかし、すぐに実施できる施策を先に進めることで、早い段階で効果検証の起点を作ることができます。
中長期の施策を検討しながら、短期で実行できる施策も並行して進めることで、SEO改善を止めずに進行しやすくなります。

放置した場合のリスクがあるか

SEO施策の中には、流入増加に直結するものだけでなく、放置するとリスクにつながるものもあります。
たとえば、インデックスの問題、重複ページ、カニバリゼーション、誤った情報の掲載、ユーザーにとって分かりにくい導線などです。これらは短期的に大きな流入増加が見込める施策ではない場合もあります。

しかし、放置することで検索エンジンやユーザーに誤った情報が伝わったり、サイト全体の評価やユーザー体験に影響したりする可能性があります。
そのため、SEO施策の優先順位を考える際は、「実施した場合の効果」だけでなく、「放置した場合のリスク」も確認することが重要です。

効果検証しやすいか

SEO施策は、実施して終わりではありません。施策後に何が変わったのかを確認し、次の改善につなげることが重要です。
そのため、効果検証しやすい形で施策を設計できるかも、優先順位を決めるうえで大切な観点です。

たとえば、対象ページ、対象キーワード、変更内容、実施日が明確であれば、Google Search ConsoleやGA4で変化を確認しやすくなります。
一方で、複数の施策を同時に大きく実施すると、どの施策がどの変化につながったのかを判断しにくくなることがあります。
SEO施策を継続的に改善していくためには、実施前後で比較できる状態を作っておくことが重要です。

実務では「すぐやる施策」と「中長期で進める施策」に分ける

SEO施策は、すぐに実施できるものと、中長期で進めるべきものに分けて考えると、実行しやすくなります。たとえば、Titleタグの改善、本文の一部追記、内部リンクの追加、CTA文言の修正などは、比較的短期間で対応できる場合があります。

一方で、サイト構造の見直し、テンプレート改修、カテゴリ設計、CMSやシステムの改修などは、実装までに時間がかかることがあります。どちらが重要かは、サイトの状況や目的によって異なります。

ただし、すべてを同じ優先度で扱うと、実行順が決まらずに施策が止まってしまうことがあります。そのため、実務では、施策を以下のように分けて考えることがあります。

このように施策を分けることで、短期で動かせる改善と、中長期で検討すべき改善を同時に進めやすくなります。

後回しにする施策を決めることも重要

SEO施策の優先順位を決めることは、単に実施順を決めることではありません。限られたリソースを重要な施策に集中させるために、今は実施しない施策を明確にすることでもあります。

SEOでは、やるべきことが多く見えるため、すべてを同時に進めたくなることがあります。
しかし、優先度の低い施策まで同時に進めると、本来先に進めるべき重要な施策が遅れる可能性があります。
たとえば、事業成果への影響が小さい施策や、実装工数が大きい一方で効果が見えにくい施策は、すぐに実施するのではなく、中長期の検討対象にすることがあります。

後回しにすることは、施策をやらないという意味ではありません。今の目的やリソースを踏まえて、優先すべき施策に集中するための判断です。
SEO施策を進める際は、「今やる施策」と「今は優先しない施策」を分けることで、実行しやすい状態を作ることが重要です。

当社がSEO施策を提案するときに重視していること

当社では、SEO施策を提案する際、単に改善案を列挙するのではなく、事業成果への近さ、SEOインパクト、実装難易度、効果検証のしやすさを踏まえて、実行しやすい順番に落とし込みます。

SEOコンサルの役割は、施策を提案することだけではありません。
限られたリソースの中で、どの施策から進めるべきかを検討し、実行後の変化まで確認できる状態を作ることも重要です。
そのために、当社ではGoogle Search Console、GA4、順位データ、ページ内容、CV状況などを組み合わせて、施策の優先順位を検討します。
たとえば、短期で実施しやすい施策と、中長期で進めるべき施策を分け、社内で説明しやすい形に落とし込むこともあります。

また、施策実施後には、対象ページの流入、表示回数、CTR、順位、CVへの影響などを確認し、次の改善につなげます。
SEO施策は、出して終わりではなく、実行して、検証して、改善を続けることが重要です。当社では、SEOで成果につながる順番を検討しながら、実行しやすい施策設計と効果検証まで支援しています。

まとめ

SEO施策では、Titleタグ改善、内部リンク追加、コンテンツ改善、サイト構造の見直し、CV導線改善など、さまざまな施策が考えられます。
しかし、すべての施策を同時に実施できるとは限りません。そのため、SEO施策では「何をやるか」だけでなく、「何からやるか」を決めることが重要です。

優先順位を決める際は、事業成果への近さ、SEOインパクト、実装難易度、実行スピード、放置した場合のリスク、効果検証のしやすさなどを総合的に確認する必要があります。
また、短期で実施できる施策と中長期で進める施策を分けることで、限られたリソースの中でもSEO改善を進めやすくなります。

SEO施策は、数を多く出すことが目的ではありません。成果につながりやすい順番で実行し、効果を確認しながら改善を続けることが重要です。
SEO施策の優先順位に悩んでいる、改善案はあるものの実行順を決められない、施策実施後の効果検証まで含めて相談したい場合は、ぜひ当社にご相談ください。

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成果が出ないからといってクリエイティブを全て作り直ししていては、膨大な制作リソースと時間が削られてしまいます。限られた予算や制作環境の中で成果を出すプロの運用者は、なぜ「その要素」に着目し、どのようにして勝率の高い切り口や仮説を導き出しているのでしょうか。

本記事では、単なる作業的なABテストの枠を超え、現場の運用者が実際に頭を巡らせた「検証設計・仮説・考察」の裏側を、3つの現場検証事例とともに公開します。

Meta広告のクリエイティブ検証は「検証案（バリエーション）の考え方」で差がつく

単なる「要素分解」だけでは成果の出る切り口は作れない

Meta広告の運用において「テキストを変える」「背景色を変える」「ボタンの文字を変える」といった、教科書通りの要素分解によるABテストを繰り返してはいませんか？

もちろん、変数を絞って検証すること自体は間違いではありません。しかし、単に機械的に要素を入れ替えるだけのテストでは、ターゲットの心に刺さるような大きな成果改善を生み出すことは困難です。

成果を分けるのは、要素分解の手順ではなく「なぜ、その一手を試すのか」という仮説の深さです。

• ターゲットは今、タイムラインを流し読みしながらどんな悩みを抱えているのか？
• どのフレーズや視覚的ギャップがあれば、スクロールする指が止まるのか？
• 広告をクリックしたあと、LPの着地点でどんな心理変化が起きるのか？

ユーザーの日常や行動心理まで踏み込んで仮説を立て、「足を止めるための切り口」を具体化できて初めて、意味のある検証案（バリエーション）が生まれます。

検証案を導き出すときの「思考の着眼点」

現場の運用者に求められるのは、潤沢な制作環境を前提とした理想論ではありません。「今あるリソースと制約の中で、いかに最小のコストで最大のインパクトを出すか」という思考の切り替えです。

例えば、成果が低迷した際に「動画を1から作り直そう」「新しいバナー素材を10枚発注しよう」と考えると、クライアントの負担も制作工数も増大してしまいます。

そこでプロの運用者は、次のような「ボトルネックを一箇所に絞り込む着眼点」を持って検証案を設計します。

• 影響度の大きいピンポイントを見極める
  動画全体を作り直すのではなく、離脱を大きく左右する「冒頭3秒のフック」だけに絞ってバリエーションを作成する。
• 要素を段階的に特定する
  デザインとコピーを同時に変えず、まずは「メッセージ（訴求軸）」の勝ちパターンを確定させてから、それを視覚表現へ横展開する。
• 手持ちのカードで心理的摩擦を消す
  画像素材が新しく作れないなら、管理画面ですぐに変えられる「テキスト」を使って、遷移先LPとの認知ギャップを埋める。

「制約があるから検証できない」のではなく、「制約があるからこそ、どこを突けば一番数値が跳ねるか？」と知恵を絞る。この着眼点こそが、成果に直結する検証案を生み出す土台となります。

次章からは、この思考プロセスに基づいて実施した3つの具体的な現場検証事例を詳しく解説していきます。

検証①【動画】「冒頭3秒」のバリエーション検証｜最小コストで最大のフックを探す思考プロセス

【課題・検証設計】なぜ「冒頭3秒だけ複数パターン作る」設計にしたのか？

動画広告の改善において、成果が出ないからといって毎回動画全体を一から全て作り直しするのは、制作リソースや時間の観点から現実的ではありません。

そこで着目したのが「動画のパフォーマンスは冒頭3秒のフックで決まる」という動画広告の特性です。

動画後半の商品説明やオファー部分は同一のものをベースとしてコストを抑えつつ、ユーザーが最初に目にする「冒頭3秒のフック表現（テキスト・訴求）」だけを複数パターン用意。入稿段階であらかじめバリエーションを仕込んで配信することで、最小限の制作負荷で最も勝ち筋の高い切り口を特定する検証設計を行いました。

【仮説・パターン導出】ターゲットの足を止める「複数フック」の考え方

不動産一括査定サービスという商材特性を踏まえ、ターゲット層の心理や悩みに合わせて冒頭3秒の切り口を4つの仮説に基づいて設計しました。

• 当事者意識・損得訴求（クリエイティブ①）
  「築古・立地」という特定の悪条件を提示し、「自分にも関係があるかも」と当事者意識を強く刺激してスクロールを止めるフック。
• 心理的ハードル解消・不安解消訴求（クリエイティブ②）
  「ローン残債があっても売れるのか？」という、売却検討者が一番抱きやすい根本的な不安や心理的ハードルを直接解消するフック。
• インパクト・実績数値訴求（クリエイティブ③）
  「高額売却の実績数字」を前面に出し、具体的な金額インパクトで視線を強烈に惹きつけるフック。
• 限定感・ノウハウ訴求（クリエイティブ④）
  「知られていない情報」という切り口で限定感を出し、ユーザーの好奇心をあおるフック。

「後ろの尺（商品説明）は同じでも、タイムラインをスクロールする手を止めるアプローチを変えることで、ユーザーの反応にどのような差が出るか」を検証しました。

【検証・結果】冒頭フックの違いによる数値の変化

配信結果を集計したところ、後ろの動画構成は全く同じであるにもかかわらず、冒頭3秒の違いだけでCPA（獲得単価）や再生維持率に劇的な差が現れました。

※25%再生維持率＝動画25%再生数 ÷ 総再生数

最安のCPAをだったのは「心理的ハードル解消・不安解消訴求（クリエイティブ②）」で、CPA ￥5,300。
当事者意識・損得訴求（①の￥18,500）と比較してCPAが約3.4倍改善（約71%削減）する突出した成果となりました。

また、興味深いデータとして、CTR（クリック率）が最も高かったのは「当事者意識・損得訴求（①）」の18%でしたが、CVR（コンバージョン率）が伴わずCPAが高騰しました。
一方で「心理的ハードル解消・不安解消訴求（②）」は、冒頭でターゲットの具体的な悩み（ハードル）をスクリーニングできたため、25%再生維持率も32%と高く維持され、結果として効率的なCV獲得に繋がりました。

【考察】最初の入稿設計で「勝ちフック」を効率的に特定するコツ

この検証から得られた最大の学びは、「CTRが高いフック＝最終的に成果が良いフックとは限らない」ということです。

単に目を惹く刺激的な表現はクリックこそ稼げるものの、遷移後のモチベーションが伴わなければ意味がありません。「ローンが残っててもOK？」のように、ユーザーが抱える心理的ハードルに直接寄り添った冒頭フックこそが、モチベーションの高いユーザーを引き込み、動画後半のオファーへ自然に接続できることが実証されました。

動画制作のリソースが限られている時こそ、一から作り直すのではなく「冒頭3秒のフック案」を複数仕込んで入稿する。この検証設計を行うことで、無駄な制作コストをかけずに最短で「成果の出る勝ちパターン」へ辿り着くことができます。

検証②【バナー】「訴求」から「デザイン」への2ステップ検証｜勝ちパターンを体系的に導く思考プロセス

【課題・検証設計】デザインとコピーを同時に変えず「2段階」で検証する理由

今回の事例は、子ども向けマウスウォッシュ（医薬部外品）におけるアプローチです。

静止画バナーの検証を行う際、デザインもキャッチコピーも全く異なる複数のクリエイティブを一気に比較してしまいがちです。
しかし、それでは仮に成果が良いバナーが出たとしても「コピーが刺さったのか、デザイン（素材・トンマナ）が良かったのか」という勝因の特定が難しくなります。

そこで、無駄な制作リソースを抑えつつノウハウを再現可能な形で蓄積するために、「①デザイン固定×メッセージ（メインコピー）検証」→「②勝ちコピー固定×デザイン（素材表現）横展開」という2ステップの検証設計を行いました。

【ステップ1：訴求検証】デザイン固定×「メインコピー複数案」での検証と仮説

ステップ1では「子ども実写」のデザインフレームを完全に固定し、ターゲットである親世代の悩みや心理に合わせた4つの訴求軸（メインコピー）の仮説を立てて検証しました。

• 悩みの当事者意識・口臭訴求【001】
  「子どもの口臭」という親が密かに気にする具体的悩みに直接アプローチし、「絶対試して」と強い解決策を提示する訴求。
• 予防意識・むし歯訴求【002】
  「子どものむし歯」というより一般的な健康課題に焦点を当てた予防目的の訴求。
• 心理的ハードル解消・食いつき訴求【003】
  「子どもが嫌がらないぶどう味」という、継続して使わせる際の心理的ストレス・手間の解消を提示する訴求。
• 権威性・第三者推奨訴求【004】
  「歯医者さんも選ぶ」というプロの推奨を前面に出した信頼感・品質重視の訴求。

配信結果を集計したところ、同じ「子ども実写」のデザインであっても、訴求軸によって成果に明確な差が出ました。

最も獲得効率が良かったのは「口臭訴求【001】」で、CPA ￥6,300、CVR 4.9%を記録。
予防訴求【002】（CPA ￥9,100）と比較して、獲得単価を約31%抑えて質の高いCVを獲得できる「勝ち訴求」であることを特定できました。

【ステップ2：デザイン展開】勝ちコピー固定×「デザインバリエーション」での検証と仮説

ステップ1で最も成果が良かった【001】のメッセージ軸を固定した上で、ステップ2ではターゲット層に対する「視覚的アプローチ（表現）」の検証へ移りました。

具体的には、タイムライン上での親覚の引きやすさや広告っぽさの軽減を狙い、既存の「実写素材」から「親和性の高いイラスト素材」へ横展開【007】して配信を行いました。

※同じコピーを使用

検証の結果、【007】のイラスト展開バナーは実写バナー【001】と同等水準の最安CPA（￥6,300）を維持しながら、CVRは全クリエイティブ中最高の 5.4% まで向上しました。

【結果・考察】2ステップ検証による成果の変化と、勝ちパターンを固定化するメリット

この2ステップ検証から得られた最大の収穫は、「なぜそのクリエイティブで成果が出たのか」という明確な勝因の特定です。

最初に「メッセージ（口臭訴求）」という勝ち要素を特定していたからこそ、デザイン表現を「イラスト」へと展開した際にも軸がブレることなく、CVR 5.4%という高い数値を安定して叩き出すことができました。

制作リソースが限られている現場こそ、感覚で一気にデザインとコピーの両方を変えてしまうのではなく、メッセージを絞り込んで勝ち要素を確定させ、それをデザインへ横展開する。このステップを踏むことで、最小限の制作工数で再現性の高い「勝ちパターン」を効率的に量産することが可能になります。

検証③【メインテキスト】アンケートLPへの遷移率（mCVR）改善｜ミスマッチを解消する合意形成の思考プロセス

【課題・データ調査】広告テキストと遷移先LPの間で起きていた「ユーザー認知のギャップ」

検証②と同じく子ども向けマウスウォッシュの運用において、バナー画像や動画といった大掛かりなクリエイティブを制作するリソース・時間が確保できない中で、成果改善を行わなければならない局面がありました。

そこで直近の配信データを詳細に調査したところ、「広告をクリックしてアンケートLPへ着地するものの、最終的な商品購入（CV）に至らず離脱している」という課題が浮き彫りになりました。

既存のメインテキスト（既存案）では「本日〇〇名限定で約▲%OFF」といった通常のEC購入を想起させる表現になっていたため、ユーザーは「すぐ買える」と思って広告をクリックしていました。
しかし、遷移先が「アンケート回答ページ」であったため、「購入前にアンケートに答える手間がある」という心理的摩擦（認知のギャップ）が生じ、離脱を引き起こしていたのです。

【仮説・改善案の導出】「アンケートに回答する目的・オファー」の明示による納得感の醸成

画像素材を一から作る時間がなかったため、管理画面上で即座に調整可能な「メインテキスト（見出し）」の文言変更のみでユーザーの心理的抵抗を解消するアプローチをとりました。

導き出した仮説は、「広告の入り口段階で『アンケートに答えること』を条件・オファーとして明確に伝え、ユーザーと事前の合意形成をつくる」というものです。

• 既存テキスト案
  「本日〇〇名限定で約▲%OFF」とだけ記載。通常購入の心理で流入させるため、着地後のアンケート回答にストレスを感じて離脱する。
• アンケート訴求テキスト案
  「?30秒のアンケート回答で〇円！?」と冒頭で宣言。「なぜ安くなるのか（アンケートに答えるから）」「所要時間はどれくらいか（30秒）」を明記し、アンケートに答える前提の意識でLPへ流入させる。

「クリック数そのものを増やすこと」ではなく、「着地後に納得してアンケートに回答してくれるモチベーションの高いユーザーを集めること」を狙ってテキストを設計しました。

【検証・結果】メインテキスト変更によるmCVRおよびCV数の変化

既存テキストとアンケート訴求テキストを並行配信し、LP遷移後のユーザー挙動の変化を比較検証しました。

※遷移率＝最終CV数 ÷ mCV数

結果は極めて明確でした。クリック率（CTR）自体は既存テキスト（0.7%）の方が若干高かったものの、既存テキスト経由のユーザーはアンケートLP着地後に全員離脱し、CV数は0件（遷移率 0%）に終わりました。

一方、冒頭でオファーと条件を明示した「アンケート訴求テキスト」は、アンケート回答への心理的ハードルがクリアされていたため、mCVから最終CVへの遷移率が74%へ爆増。最終的なCVR 14%・CPA ￥3,000という極めて高いパフォーマンスを叩き出しました。

【考察】認知のすり合わせと「コミットメント効果」がもたらす成果改善

この検証結果が示す重要なポイントは、「広告をクリックさせるための魅力的な言葉」が、必ずしも「CVを生む言葉」とは限らないということです。

画像素材を新しく制作するリソースがない状況であっても、テキストの記述ひとつでユーザーとの「認知のすり合わせ（合意形成）」を行うことができます。

「30秒答えるだけでお得になる」という納得感を持って流入したユーザーは、「せっかく答えたのだから購入しよう」という心理（コミットメント効果）が働きやすくなります。単なる誘導数字に惑わされず、「LP着地後のユーザー心理」まで逆算してテキストを設計することが、最小限の手間で最大の成果改善を生む鍵となります。

まとめ

クリエイティブ検証で成果を出すために必要なのは、膨大な予算や完璧な制作環境ではなく、「現場にある制約の中で、ユーザーの足を止め、行動を起こさせる心理メカニズムをどう設計するか」という運用の思考力です。

• 動画： 全作り直しをせず「冒頭3秒のフック」に絞って勝ち筋を特定する
• バナー： 「訴求（メッセージ）」と「訴求デザイン（表現）」を2ステップで段階的に切り分ける
• テキスト： 遷移先LPとの認知ギャップを埋め、入り口でユーザーと合意形成をつくる

「とりあえずバナーを新しく作る」「ABテストを回す」という作業的な運用から一歩深め、データとターゲット心理から「なぜその一手を打つのか」の仮説を突き詰めること。この思考プロセスこそが、最小限のリソースで最大の成果を生み出す運用プロフェッショナルの本質です。

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しかし、これまでさまざまなBtoB企業の広告運用を支援してきて感じるのは、何をするか以上に、何から改善するかが重要だということです。

CPAが悪い状態で予算を増やせば、非効率な配信まで拡大します。
一方で、CPAだけを追って配信を絞り続ければ、獲得数は伸びません。

さらにBtoBでは、広告上のCVが増えても、商談や成約につながっていなければ事業成果にはなりません。

そこで当社では、BtoB広告の改善を大きく4つのフェーズで考えています。

1. 獲得効率を改善する
2. 獲得数を増やす
3. 商談・成約につながるリードを増やす
4. 将来の顧客となる層へ接点を広げる

本記事では、実際の運用で成果につながった事例も交えながら、それぞれのフェーズで何を見るべきかを解説します。

BtoB広告は「改善する順番」で考える

私たちが基本としている考え方は、「効率を整える → 量を増やす → 質を高める → 需要をつくる」という順番です。

大切なのは、フェーズ1を飛ばして、いきなりフェーズ2やフェーズ4へ進まないことです。

たとえば、獲得効率が安定していない段階で媒体やターゲットを広げると、成果の良し悪しを左右している要因が見えにくくなります。

「既存施策に問題があるのか」「新しく広げた配信が悪いのか」を切り分けられず、改善の判断そのものが難しくなるためです。拡大する前に、勝ち筋を明確にしておくことが重要です。

まずは現在顕在化している需要を効率よく獲得できる状態をつくり、そのうえで配信量を増やす。
さらに商談や成約まで確認し、成果につながりやすい層へ投資を寄せていく。

この順番で改善を積み上げたほうが、中長期的に広告費を拡大しやすいアカウントになります。

フェーズ1｜まずは顕在層からの「獲得効率」を改善する

最初に確認したいのは、すでに比較・検討行動を始めているユーザーを適切に獲得できているかです。BtoBでは、その中心となる施策の一つが検索広告となります。

検索広告の運用を見直す

検索広告は、ユーザー自身がキーワードを入力して情報を探しているため、BtoB広告の中でも比較的ニーズが顕在化したユーザーへアプローチできる施策です。

まずは、新しい媒体や施策を追加する前に、現在の検索広告に改善余地が残っていないかを確認します。

具体的には、以下のような項目です。

• キャンペーン・広告グループの構成
• 入札戦略
• 広告文
• キーワード・検索語句
• マッチタイプ
• 配信曜日・時間帯
• デバイス
• 地域
• 除外キーワード

一つ一つは基本的な項目ですが、設定や訴求のわずかな違いが成果を左右することもあります。

「ターゲットを明確にした広告文」の改善事例

たとえば、あるBtoB商材の検索広告運用で、”個人利用を目的としたユーザー”が流入していることが課題になっていました。

そこで、広告文の冒頭に「【法人向け】」と追加。
するとクリック率は低下した一方で、法人利用を想定していないユーザーのクリックが減り、CVRが改善。結果としてCPAの改善につながりました。

BtoB商材では、キーワードだけで法人利用か個人利用かを完全に判別できないケースもあります。
その場合は、広告文の段階で「誰向けのサービスなのか」を明確にし、クリック前にユーザーとのミスマッチを減らすことも有効です。

このように検索広告の改善では、大きく構成を変える施策だけでなく、広告文、検索語句、配信条件など、既存の運用を細かく点検し、改善余地を潰していくことが重要です。

【運用現場で感じること】BtoBの検索広告は「○○ごとのLPO」が効く

もう一つ、BtoBの検索広告で成果を大きく左右するのがLP（ランディングページ）です。

たとえば、

・特定の業界に合ったサービスを探している
（例：「製造業向け ○○システム」と検索）
　↓
・広告では、その業界向けのサービスであることを訴求している
（例：「製造業向け○○システムで業界トップクラスの実績！」）
　↓
・LPでは、業界を問わない一般的な情報しか掲載されていない

という状態では、広告でつくった期待をLPで裏切ってしまいます。
そこで有効なのが、検索意図に合わせたLPO（ランディングページ最適化）です。

• 業界別 LP
• 課題別 LP
• 職種・役職別 LP
• サービス・機能別 LP

など、成果差が生まれる単位でLPやファーストビュー、訴求内容を変えていきます。

すべてのキーワードごとにLPをつくる必要はありません。

重要なのは、「ユーザーが検索したキーワード」と「LPで伝えている内容」を揃えることです。

個人的にも、BtoB検索広告で成果を伸ばすうえでは、広告だけを最適化するのではなく、キーワード単位の検索意図まで踏み込んでLPOを行うことが成功のポイントの一つだと考えています。

フェーズ2｜獲得効率が改善されたら、CV数の拡大に移行

一定の獲得効率をつくれたら、次は獲得数を伸ばします。

ここで重要なのは、いきなり新しい媒体へ予算を移すのではなく、”まず今ある勝ち筋をどこまで広げられるか”を見ることです。

検索広告の配信範囲を広げる

獲得効率が安定してきたら、まずは現在の検索広告にまだ取り切れていない需要がないかを確認します。
新しい媒体を追加する前に、成果が出ている検索広告を起点に、

• 新しいキーワードの追加
• 周辺キーワードへの拡張
• マッチタイプの拡張
• AIを活用した配信の検証
• 配信曜日・時間帯の拡張

などによって、獲得できるユーザーを増やせないか検証します。

ただし、目標CPAで獲得できているキーワードがあるからといって、関連するキーワードを一度に追加するわけではありません。

たとえば、現在配信しているキーワードから周辺キーワードへ対象を広げれば、検索ボリュームは増えますが、同時にユーザーの検索意図も変わります。これまでと同じ広告文やLPで成果を出せるとは限らず、対象を広げるほどCPAが悪化する可能性もあります。

そのため、現在成果が出ている領域を起点に、キーワードやマッチタイプ、配信条件を段階的に拡張し、その都度CPAやCV数の変化を確認するのが基本です。

「配信量を増やす」のではなく、獲得効率を維持しながら、どこまで獲得対象を拡張できるかを見極める。

この考え方で、検索広告から獲得できるCV数を伸ばしていきます。

ディスプレイ広告やSNS広告で、新たな獲得層を開拓する

検索広告の獲得効率を改善し、キーワードや配信条件の拡張も進めると、検索広告だけではCV数を伸ばしにくくなるタイミングがあります。

検索広告は、すでに検索行動を起こしているユーザーを捉える施策です。そのため、対象となる検索需要そのものに一定の上限があります。

そこで次に検討するのが、ディスプレイ広告やSNS広告などを活用した新たな獲得層へのアプローチです。

検索広告との大きな違いは、ユーザーの検索キーワードを起点にするのではなく、業種や職種、興味関心、Web上の行動など、媒体ごとに異なるシグナルをもとに配信対象を設計できることです。

その分、検索広告と同じCPAを基準に単純比較するのではなく、どのようなターゲットからCVが生まれ、その後商談・成約につながっているかまで見ながら評価する必要があります。

どの媒体を選ぶかも重要ですが、私たちがそれ以上に重視しているのが、「誰に、何を訴求するか」をセットで設計することです。

ターゲティングとクリエイティブはセットで設計する

ディスプレイ広告やSNS広告では、ターゲティングを細かく設定するだけでは十分ではありません。
同じ商材でも、ターゲットによって抱えている課題や、サービスを検討する際に重視するポイントは異なります。

たとえば、同じBtoBサービスを訴求する場合でも、「経営層」と「現場担当者」では広告で伝えるべき内容が変わります。

• 経営層への訴求例

  売上へのインパクト／コスト削減／組織全体への効果

• 現場担当者への訴求例

  業務工数の削減／導入・運用のしやすさ／現場が抱える具体的な課題の解決

もちろん、実際にどの訴求が有効かは商材やターゲットによって異なります。
重要なのは、ターゲットを分けるだけで終わらず、それぞれが何を課題とし、何を判断材料にするのかまで考えてクリエイティブに反映することです。

媒体ごとの特性も踏まえて配信先を選ぶ

ディスプレイ広告では、媒体によって配信面や利用できるターゲティングが異なるため、商材やターゲットとの相性を見ながら配信先を選定します。

実際に私たちが支援したBtoB案件では、複数媒体を運用したなかで、Yahoo!ディスプレイ広告（YDA）がCV数・獲得効率ともに良好な傾向にありました。

要因の一つとして考えられるのが、配信面やターゲティングと商材との相性です。
YDAでは、PCで視認性の高い広告枠を活用できることに加え、顧客リストを用いたターゲティングや、スマートターゲティングなど精度の高い配信拡大に向けた機能が活用できます。

ただし、この結果だけで「BtoBではYDAが最も成果が出やすい」とは言えません。
媒体選定ではCPAだけを比較するのではなく、CV数の拡大性や商談・成約へのつながり方まで確認しながら、自社に合う媒体を見極めることが重要です。

BtoB広告は、広告成果だけを見て判断しない

BtoBの広告運用では、広告管理画面上の数値だけでは成果の背景まで捉えきれないことがあります。広告以外の施策が、検索数やサイト流入、その後のCVに影響しているケースがあるためです。

実際に、DMを実施したタイミングで検索広告経由のCVが増加したケースがありました。

ユーザーが、

DMで企業・サービスを知る → 後日検索する → 検索広告をクリックする → CVする

という行動を取っていた場合、広告管理画面上では検索広告経由のCVとして計測されます。

そのため、検索広告の設定変更や入札調整だけを見て「広告施策によってCVが増えた」と判断すると、実際の要因を見誤る可能性があります。

DMに限らず、セミナーや展示会、記事公開、メール配信など、他のマーケティング施策を実施した前後では、広告指標にも変化が現れることがあります。

広告運用の成果を分析する際は、CPAやCV数の推移だけを見るのではなく、同じ期間にどのような施策が実施されていたか、その施策が検索やサイト流入に影響していないかまで確認することが重要です。

広告を単独で評価するのではなく、他施策との関係まで含めて変化の要因を捉えることで、次の予算配分や改善施策の判断もしやすくなります。

フェーズ3｜「リードの質を改善して商談・成約につなげる

CV数が増えてきたら、次は広告管理画面上のCPAやCV数だけでなく、有効リード → 商談 → 成約まで確認し、広告の評価基準を変えていきます。

BtoB広告では、CPAが低いキャンペーンやターゲットほど、商談・成約につながっているとは限りません。そこで、成約データが蓄積されてきたら、成果につながったユーザーにどのような共通点があるかを分析します。

たとえば、

• 成約率の高い業界
• 成約率の高い企業規模
• 商談化しやすい職種・役職
• 成約につながりやすいキーワード
• 成果の高い媒体・キャンペーン
• 成約につながったクリエイティブ

こうした分析によって、「CVを獲得しやすい層」と「商談・成約につながりやすい層」が異なることも見えてきます。その結果を、ターゲティングやキーワード、クリエイティブ、予算配分などの広告運用に反映していきます。

実際に私たちの運用案件でも、広告経由の成約データを分析したところ、特定の業界でCVから成約への転換率が高い傾向が見られました。

そこで、その業界に絞ったターゲティングや配信強化、クリエイティブの最適化を実施。さらに、成約まで含めれば採算が合うと判断し、広告管理画面上のCPAの許容値も引き上げることで、配信量とCV数を拡大しました。

結果は次のとおりです。

広告CPAだけを見ると、特定業界向け配信のほうが高くなっています。
一方、成約CPAは一般キーワードの半分です。

つまり、広告管理画面上のCPAだけを基準にしていれば「効率が悪い」と判断しかねない配信でも、成約まで見ることで投資を強化すべき領域だと判断できるということです。

BtoB広告では、安くCVを獲得することだけを目指すのではなく、商談・成約データから成果の良いターゲットを見つけ、その情報を広告運用に戻していくことが重要です。

フェーズ4｜潜在層への認知を広げる

顕在層・準顕在層からの獲得を伸ばした先では、動画広告や予約型広告、交通系広告やビジネスメディアなどを活用し、まだ自社やサービスを認知していない潜在層まで配信対象を広げます。

このフェーズでは、広告経由の直接CVだけで施策を評価しないことが重要です。潜在層への広告接触が、その後の検索やサイト訪問を経てCVにつながることもあるため、

• 指名検索数
• サイト流入
• 広告接触後の検索・サイト訪問
• 問い合わせ・商談時の認知経路

などもあわせて確認します。

潜在層向け施策では、「その広告から何件CVしたか」だけではなく、その後の検索や流入、CVにどのような変化があったかまで含めて効果を判断することが重要です。

まとめ｜BtoB広告は「改善する順番」と「見る範囲」が重要

BtoB広告の改善では、成果が伸び悩んだからといって、すぐに媒体や予算を増やせばよいわけではありません。

本記事では、改善の流れを4つのフェーズに分けて紹介しました。

• 獲得効率を改善する
• 獲得数を増やす
• リードの質を改善する
• 潜在層への認知を広げる

まずは既存の広告で獲得効率を整え、そこから配信対象や施策を拡張する。さらに、CV後の商談・成約データを広告運用に戻し、成果につながるターゲットへの投資を強めていきます。

また、広告の成果は管理画面のCPAやCV数だけでは判断できません。他のマーケティング施策による影響や、商談・成約まで含めて見ることで、初めて「どこに予算を増やすべきか」「何を改善すべきか」が見えてきます。

BtoB広告では、広告管理画面の数字を改善することではなく、事業成果につながる形で広告投資を拡大していくことをゴールに、改善を積み重ねていくことが重要です。

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当社では、フィットネス事業を展開するチェーン店の広告運用を2年以上担当してきました。
その過程では予約単価が約2倍に悪化し、予約数が約3割減少した時期もありました。
しかし、改善施策と検証を重ね、最終的には予約単価をピーク時から約71％も改善しています。

一連の検証から言えることは、店舗集客では、すべての店舗に同じ施策を当てはめるのではなく、店舗ごとの立地・商圏・来店行動に合わせて施策を設計することが重要だということです。

どの施策が成果につながったのかだけでなく、成功・失敗を分けた要因まで、実際のデータをもとに解説します。

36店舗の広告運用実績と成果推移

広告運用の対象店舗・媒体・コンバージョンの定義

今回ご紹介するのは、フィットネススタジオを多店舗展開する企業の広告運用事例です。

運用期間は約2年、媒体はGoogle広告（検索・P-MAX）、Meta広告、Yahoo!広告です。
主要コンバージョンは「体験予約の完了」、中間指標は「予約フォームへの遷移」（以下「マイクロCV」）としました。

店舗の立地はロードサイド1店舗／商業施設13店舗／駅近22店舗と異なる立地条件の店舗が含まれます。
この立地条件の違いが配信設計を大きく左右しました。

予約単価を約71％改善し、運用店舗数は3店舗から36店舗へ拡大

運用開始後、一時、競合環境の激化や新店舗オープン時の集客効果の低下などにより、一部店舗で成果が悪化し、月間予約数が約3割減少しました。

そこから店舗ごとに配信エリアや広告構成、クリエイティブなどの検証と改善を重ね、1店舗あたりの月間予約件数は約5倍に増加、予約単価は約71％改善しました。

こうした成果改善とともに支援範囲も広がり、当初3店舗だった運用店舗数は、現在では36店舗まで拡大しています。

単に店舗数の増加に伴って予約数が増えたのではなく、「運用規模を拡大しながら予約単価を改善できた」背景には、店舗ごとの条件に合わせて積み重ねてきた検証があります。

店舗集客で検証した3つの施策

36店舗の広告運用では、店舗ごとの成果データをもとに、さまざまな施策を検証してきました。
本記事では、その中から「配信エリア」「キーワード・広告構成」「クリエイティブ」の3つの検証をご紹介します。

一連の検証で特に重視したのは、「一般的に正しい施策か」ではなく、「その店舗にとって成果につながる施策か」を実際のデータで確かめることです。

検証① 店舗集客で成果につながる広告配信エリアの設定方法

店舗集客の広告では、実際に店舗へ来店できるユーザーに配信するため、商圏に合わせて配信エリアを設定することが基本です。

では、配信エリアはどこまで絞る必要があるのでしょうか。
また、店舗から「半径○km」のように一律で設定してもよいのでしょうか。

本案件では、あえて配信エリアを全国まで広げる検証と、36店舗の配信実績の分析を行いました。
その結果、配信エリアは単純な距離ではなく、店舗ごとの立地・商圏・来店行動から設計することが重要だとわかりました。

【検証】商圏外の見込みユーザーを狙い、配信エリアを拡張

店舗周辺に配信エリアを限定すると、勤務先から検索する人や転居予定者など、
「エリア外にいる来店見込みユーザー」を取りこぼす可能性があります。

そこで、

「地域名を含めて検索しているユーザーは、その地域への来店意向も高いと考え、
配信エリアを店舗周辺から拡大しても、来店見込みのあるユーザーに対して配信できるのではないか？」

という仮説を立てました。

そこで一部店舗にて、地域キーワードの配信エリアを店舗周辺の半径指定から全国へ変更し、
エリアではなくキーワードで対象を絞る設計を検証しました。

【結果】全国配信では予約単価が約4倍に悪化

検証の結果、地域名を含むキーワードの配信エリアを全国にした場合、
予約単価が半径指定時の約4倍に悪化しました。

一方で、予約フォームへの遷移率は低下していませんでした。

全国配信では、予約フォームに遷移する割合はむしろ上昇した一方、そこから予約完了に至る割合が大きく低下しました。

上記のような結果となった要因として考えられるのは、
地名キーワードが示すエリアと、実際に店舗へ来店できる商圏にズレがあったことです。

配信していたキーワードには、市域全体を指す比較的広い地域名も含まれていました。

そのため、その地域名で店舗を探す意向はあっても、「ユーザーが想定するエリア」と「実際の店舗所在地」が離れており、店舗のアクセス（住所）を予約フォームで確認した段階で、来店候補から外れたケースが増えた可能性が考えられます。

つまり、今回の検証では、地名キーワードで捉えられるエリアと、実際に来店につながる商圏は必ずしも一致しないことがわかりました。

配信エリアを広げる場合は、地名キーワードが示す範囲と、実際の店舗商圏がどの程度一致しているかまで考慮する必要があります。

【エリアターゲティングの最適解】立地条件と店舗ごとの商圏に合わせて配信範囲を設定する

全国配信の検証も含め、これまでの配信実績から見えてきたのは、店舗ごとの商圏を踏まえてエリアを設計することの重要性です。

店舗集客のエリアターゲティングでは、「店舗から半径○km」と一律に設定するのではなく、
立地条件や実際の商圏に合わせて配信範囲を変えることが重要です。

実際に36店舗の配信実績を分析したところ、設定半径の大きさと予約単価の相関係数は0.05で、ほぼ相関がありませんでした。
半径を狭くすれば（＝店舗から近ければ）成果が良くなる、広くすれば悪くなるという単純な関係ではありません。

本案件では、まず店舗をロードサイド・商業施設・駅近に分け、それぞれの来店手段や行動圏に合わせて配信エリアを設計しました。

ただし、「ロードサイドなら4km」「駅近なら1km」と立地条件だけで機械的に決めているわけではありません。

たとえば、商業施設内の店舗だけでも、実際の設定半径は約1km～6.5kmと最大6.5倍の差があります。

これは、同じ商業施設内の店舗であっても、施設の規模や立地、周辺の居住者・就業者、交通手段などによって、実際の商圏が異なるためです。
施設側が保有する来館者の商圏データなども活用しながら、「その店舗にはどこから、どのように来店するのか」を店舗ごとに捉えて配信範囲を調整しています。

駅近店舗でも同様です。本案件では、都市中心部では約2km、郊外・住宅地では約1km（中央値）と配信範囲を変えています。
都市中心部では近隣住民だけでなく、そのエリアへ通勤する就業者も来店対象になるためです。
郊外・住宅地に関しては、居住者の生活圏がそのまま商圏なので、狭く設定したほうが成果が良い傾向にありました。

このように立地条件に合わせて配信エリアを設計した結果、店舗ごとの予約単価も一定の範囲に安定しています。

ロードサイド・商業施設・駅近と立地条件が異なる中でも、全店舗の予約単価は最もCPAが低い店舗と最もCPAが高い店舗で、約2.1倍の範囲に収まり、さらに半数の店舗は約1.2倍という狭い範囲に収まっており、店舗間の予約単価のばらつきを抑えられています。

つまり、店舗集客のエリアターゲティングは、立地条件を起点に配信範囲を設計し、さらにその土地の商圏や来店行動に合わせて店舗単位でチューニングすることが重要です。

こうした地域ごとの商圏や来店行動の違いは、AIや自動最適化だけでは捉えにくい部分であり、本案件でも店舗ごとの特性を分析し、配信エリアを緻密に設計しています。

検証② 店舗集客の検索広告におけるキーワード・広告構成の分け方

【失敗】入札をコントロールするために広告構成を分け、予約単価が約8倍に悪化

本案件では、過去データから「上部インプレッションシェアが70％以上のとき、9割前後の確率で予約が発生する」傾向がありました。

そこで、上部インプレッションシェアを高い水準で維持できれば、さらに成果を伸ばせるのではないかと考え、ある郊外店舗で地域キーワードを別キャンペーンに切り出しました。
あわせて、入札戦略を「コンバージョン数の最大化」から「個別入札」へ変更し、掲載位置をコントロールする設計に切り替えました。

結果は下記のようになりました。

■　最上部インプレッションシェア　強化後の数値

狙いどおり最上部インプレッションシェアは上昇し、施策実施直後は予約完了数・予約完了率ともに改善傾向が見られました。
しかし翌月には一転し、予約完了率は14％から3％まで低下、予約単価は約8倍に悪化しました。

本施策で予約単価が悪化した要因として、主に以下の2点が考えられます。

• 表示位置を優先して個別入札に切り替えたこと
  個別入札では、入札価格を直接調整できるため、掲載位置をコントロールしやすくなります。
  一方で、コンバージョン実績をもとに「どのユーザーに、どの程度の入札を行うか」を自動で最適化する機能が働きません。

  掲載位置をコントロールすることを優先した結果、コンバージョン獲得に向けた最適化とのバランスを崩してしまったと考えられます。

• 「上部インプレッションシェアは高いほど成果も良くなる」と捉えていたこと

  改めてデータを分析すると、上部インプレッションシェアが一定水準以上の場合に予約が発生しやすい傾向はあるものの、シェアをさらに高めるほど予約単価が改善するわけではないことが分かりました。

  ある一定のレベルからさらにシェアを高めれば、予約単価も改善するという関係ではなかったのです。
  シェアの下限は担保すべきものですが、上限を追う対象ではなかったといえます。

最終的には元の広告構成に戻すことで予約単価などの成果も安定し、上部インプレッションシェアは、入札の強弱を調整しながら適切な水準を維持する形が有効でした。

【成功】キーワードの種類の違いでグルーピングし、成果差を可視化

一方で、キーワードの種類ごとに成果を分析・判断できるようにするためのグルーピングは、改善につながりました。

もともと一部の店舗では、地名を含むキーワードと汎用キーワードを同じグループで配信していました。しかし、検索クエリ別に成果を分析すると、両者には明確な差が見られました。

地名を含むクエリは、地名を含まないクエリと比べてクリック率が約1.8倍、予約単価も約17％低い一方、予算配分は約4割にとどまっていました。つまり、成果の良い地名ありのクエリよりも、地名なしのクエリに多くの予算が使われている状態でした。

そこで、地名を含むキーワードを別グループに分け、予算配分や入札、検索語句などを個別に分析・調整できる構成へ変更。地名ありのキーワードに特化してPDCAを回した結果、予約完了率は約1.6％から約5.4％まで改善しました。

この結果から、キーワードを一律にまとめて運用するのではなく、成果差があるキーワードはグルーピングを分け、それぞれの特性に合わせて最適化することが重要だと考えられます。

検証③ 店舗集客の成果を高める、立地情報を活用した広告クリエイティブ

【仮説・施策】来店手段に合わせたクリエイティブデザイン

出発点は、すでに手元にあった勝ちパターンでした。
「エリア名 × 商材名」がコピーのバナーが、複数の店舗でCV獲得の主力になっていました。

このコピーは効いている。だとすれば、掛け合わせる画像を変えれば、店舗ごとにもっと刺さる形にできるのではないかと考え、来店手段に合わせて、画像素材を2方向に展開しました。

① 車で来店する層に向けて：道路沿いの看板に見立てる
道路沿いの野立て看板に広告が掲出されている様子を作り、背景に道路と走行中の車を入れました。
看板の中には「施設まで直進500m ↑」という道案内を配置し、運転中に実際の看板を目にする体験を、そのまま広告の中で再現する狙いです。

② 駅を使って通う層に向けて：最寄り駅の駅舎を見せる
駅舎の実写を主役に据え、「駅より60秒」というアクセス情報を重ねました。毎日通っている駅が写っていれば、駅利用者の目に留まりやすいのではないかという仮説です。

いずれも共通しているのは、「その人が実際に通る風景」と「そこから何メートル・何秒か」を組み合わせた点です。

【結果】立地訴求による成果と店舗ごとの違い

結果、複数店舗で良い結果が出ました。
ある郊外店舗では「エリア名＋業種名 × 看板」が獲得効率の最も高いクリエイティブに。
ある都市部店舗では駅外観バナーが予約を獲得し、クリック率は全クリエイティブ中2位、キャンペーン全体の予約完了率の引き上げにも寄与しました。

【成功要因】立地訴求が成果につながりやすかった店舗の特徴

成果につながった共通点は、ターゲットの来店手段に合わせて、店舗へのアクセスを直感的に伝えたことです。

車で来店するユーザーには道路や看板、電車を利用するユーザーには最寄り駅を見せることで、「自分が普段使うルートから通える店舗」であることをイメージしやすくしました。

単に目を引く画像を使うのではなく、店舗の立地や来店手段に合わせて「通いやすさ」を具体的に見せることが、成果につながった要因の一つと考えられます。

まとめ｜店舗集客の広告は「店舗ごとの違い」を捉えて改善する

今回、36店舗の広告運用を通じて、配信エリア・キーワードや広告構成・クリエイティブの3つの観点から検証を行いました。それぞれの検証から得られたポイントは以下のとおりです。

• 配信エリア：一律の半径ではなく、立地や商圏、来店行動に合わせて店舗ごとに設計する
• キーワード・広告構成：成果差があるキーワードは適切にグルーピングし、それぞれの特性に合わせて最適化する
• クリエイティブ：立地や来店手段を踏まえ、「その店舗への通いやすさ」が伝わる訴求を設計する

3つに共通するのは、全店舗に同じ設定や施策を当てはめるのではなく、店舗ごとの違いを捉えて運用することです。

同じチェーンであっても、店舗によって商圏やユーザーの来店手段、成果につながる検索行動は異なります。実際に本案件でも、店舗ごとのデータを分析しながら検証と改善を重ねることで、1店舗あたりの月間予約件数を約5倍に増やし、予約単価をピーク時から約71％改善することができました。

店舗集客の広告運用では、媒体の自動最適化に任せるだけでなく、各店舗の立地や商圏、実際の成果データをもとに仮説を立て、店舗単位でPDCAを回していくことが重要です。

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本記事では、ChatGPT広告の仕組みや費用、出稿方法といった基本情報に加えて、ブルースクレイ・ジャパンが実際にChatGPT広告を配信・検証して得られたデータを公開します。
配信設定により結果がどう変化したのか、実際の検証結果をもとに、ChatGPT広告を運用するうえで押さえておきたいポイントまで解説します。

【2026年8月7日更新】
・拡張クリック単価(eCPC)がローンチ

ChatGPT広告とは？

ChatGPT広告の概要

ChatGPT広告（ChatGPT Ads）とは、OpenAIが提供するChatGPTの会話画面で、ユーザーとChatGPTのやり取りの直下に表示される運用型広告です。ユーザーとChatGPTの会話の文脈をもとに、関連性の高い広告が表示される仕組みになっています。

広告は「Sponsored」のラベルとともに、AIによる回答とは明確に区別された枠に出ます。

またOpenAIは、広告がChatGPTの回答内容そのものに影響を与えることはないと明言しており、センシティブな話題やブランドにふさわしくない文脈では配信されない設計です。

引用：https://help.openai.com/ja-jp/articles/20001047-ads-in-chatgpt

日本での提供状況

米国等での先行提供を経て、日本国内でもChatGPT広告の配信が本格化しています。
2026年6月末には、広告主が自らアカウントを開設して配信できる「セルフサーブ形式」がスタートし、国内でもChatGPT広告を活用できる環境が整いつつあります

現在、配信対象国は日本を含む主要7カ国（米国・カナダ・オーストラリア・ニュージーランド・英国・韓国・日本）へと拡大。さらに国内では、電通デジタル、博報堂DY ONE、サイバーエージェントの3社がOpenAIのローンチパートナーとして連携を発表しました。

広告が表示される対象プランとユーザー

広告が表示されるのは、ChatGPT FreeとChatGPT Goを利用している18歳以上のユーザーです。
Plus・Pro・Businessといった有料プランの契約者には表示されません。

また、18歳未満と申告しているユーザー、OpenAI側が18歳未満と推定したユーザーにも配信されません。

ChatGPT広告と従来の広告は何が違うのか

違い1：キーワードではなく「コンテキストヒント」で配信される

ChatGPT広告には、検索広告のキーワードにあたる仕組みはありません。
代わりに広告グループごとに設定するのが「コンテキストヒント」です。自社の商材が関係しそうな会話・トピック・ユーザーの状況を、文章で記述し広告のターゲティングに活用します。

単語を並べるのではなく、「ChatGPTとの、どのような会話やニーズ、状況で自社の広告が関連するのか」を説明する形で記述します。
OpenAI側は、コンテキストヒントは、キーワードの羅列を避け、幅広いテーマを示すシグナルとして考えて設計することを推奨しています。

違い2：ユーザーは「検索」ではなく「相談」している

検索エンジンでは、例えば「業務効率化 ツール」のように単語で検索することが多い一方、ChatGPTでは「月末の請求書処理に時間がかかりすぎて残業が増えている。何か良い自動化の方法はないか？」といった具体的な状況や悩みを含む「相談」が行われます。

この悩みに対して、広告をパーソナライズされた「提案」として届けることができるため、高いエンゲージメントが期待できます。

違い3：ターゲティングは「文脈」が主軸、属性指定は限定的

Meta広告のように「年齢・性別・興味関心」といった詳細なデモグラフィック情報を主軸にするのではなく、「今まさに議論されている話の文脈」がターゲティングのコアとなります(※2026年7月以降、地域指定やカスタムリスト配信等の機能も順次拡充されています)。

そのため、年齢・性別が限定的な商品サービスの場合、ターゲット以外のユーザーに配信される可能性があります。

利用可能なターゲティング

• 都道府県単位の地域指定：対象・除外の両方が設定可能
• カスタムオーディエンス：自社の顧客リストを使った配信・除外・入札調整が可能

一目でわかる比較表｜ChatGPT広告 / Google検索広告 / Meta広告

【独自データ】実際に配信してわかったChatGPT広告のリアル

ここからは、当社が実際にChatGPT広告を配信して得たデータをご紹介します。

数値はあくまで当社の一事例であり、業種や商材、配信条件によって結果は異なります。
「どのような要素が配信結果に影響する可能性があるのか」という観点で参考にしてください。

広告文の違いによるクリック率の変化

AIの回答に自然につながる見出しと、広告色の強い見出しでCTRに違いが出るかを検証しました。

ChatGPTユーザーはAIとの会話を通じて課題解決を探る傾向があるため、商品を直接訴求するよりも、会話の流れを意識した見出しのほうが関心を引きやすいのでは、という仮説のもとで検証を行っています。

同一のコンテキストヒント・LP・画像などの条件で、見出しのみ変更した広告を配信し、CTRを比較しました。

※キャンペーン目的：クリック
※検証期間：7月13日～7月22日

結果として、AIの回答から自然につながる見出し①の方がCTRが高く、配信割合も大きくなる結果となりました。

今回の検証からも分かるとおり、ChatGPT広告では「ユーザーがAIと会話している最中に広告を目にする」という状況を意識することが大切です。会話の流れに自然と溶け込むような表現を心がけることで、広告への反応がグッと高まる傾向があります。

いきなり商品やサービスを強くアピールするのではなく、直前のやり取りから違和感なくつながる言葉を見出しの頭に置いてあげるのが、CTR（クリック率）を伸ばす大きなポイントになりそうです。

クリック目的とコンバージョン目的の配信成果の違い

7月24日より提供が開始された「コンバージョン目的」の配信機能に伴い、「クリック目的」と「コンバージョン目的」のパフォーマンス差を同一条件下で比較・検証しました。

※EC（toB）

コンバージョン目的の配信は、クリック目的と比較してCTRが2倍、CPCは1／3に低下しています。そのため、CPAが7割減と大幅に改善する結果となりました。

コンバージョンをゴールとする施策においては、「コンバージョン目的」を選択して配信・最適化を行うことが有効である可能性が高いです。

費用と課金の仕組み、3つのキャンペーン目的

キャンペーン目的（リーチ/ クリック/ コンバージョン）の使い分け

ChatGPT広告では、キャンペーンの目的に応じて最適化対象や課金方式が変わります。

ChatGPT広告を配信した際のクリック単価の目安ですが、OpenAIのヘルプページでは「1クリックあたり3～5ドル（450～800円程度）」といった水準が示されています。

一方、当社で実際に配信したケースでは、「1クリックあたり100～200円」ほどと、公式の参考値を大きく下回る単価で配信できています。ただし、現時点の配信実績であり、今後の広告主の増加やオークション環境、業種・商材などによって単価が変動する可能性があります。

なお、広告の配信には「関連性で重み付けされたセカンドプライスオークション」が採用されています。落札者への課金額は2番手の入札額をわずかに上回る水準に抑えられ、入札額の高さだけで配信が決まるわけではありません。コンテキストヒント、ランディングページ、タイトル、広告文といった要素の関連性も評価されます。

※キャンペーンの「目的（クリック／コンバージョン等）」は、一度作成を完了すると後から変更することができません。目的の切り替えが必要になった場合は、新たにキャンペーンを作成する必要があるので、初期設計の段階でゴールを明確にしておきましょう。

配信時の注意点

UTMパラメータは固定値で設定する

キャンペーン名や広告IDなどをURLへ自動で差し込む動的パラメータの仕組みがありません。事前に命名ルールを決めておきましょう。

レポート反映は最大7時間ほど遅れる

配信自体は開始から24時間以内に始まりますが、管理画面に数値が反映されるまでにはタイムラグがあります。「配信されていない」と慌てて設定を変更せず、反映を待ってから状況を確認しましょう。

OpenAIのクローラーを通しておく

ランディングページには「OAI-AdsBot」「OAI-SearchBot」がアクセスできる状態にしておく必要があります。

robots.txtでの許可に加え、CloudflareやAkamaiなどのボット対策、CAPTCHAやJSチャレンジといったアプリケーション層の防御でブロックされていないかも確認が必要です。

最低日予算と、現実的なテスト予算の組み方

ChatGPT広告は、1日2,500円から始められるため、少額から配信をスタートできます。

一方、広告文のパターンを複数配信したり、コンテキストヒントによる違いを比較したりするなど、一定の検証まで行うのであれば、まとまった予算を用意することを推奨します。

予算が少なすぎると、それぞれのパターンに十分な配信量を確保できず、判断に必要なデータが蓄積しにくくなるためです。

なお請求は後払いです。配信に応じて支出が積み上がり、アカウントごとの支払い閾値に達したタイミングで課金されます。月末に残額があれば、閾値未満でもまとめて請求されます。

入稿規定と広告フォーマットまとめ

広告フォーマットの種類と表示のされ方

ChatGPT広告は、タイトル・説明文・正方形の画像で構成されるシンプルな広告フォーマットです。

タイトルの推奨文字数は15～24文字となっています。チャット画面の表示枠はコンパクトなため、長いタイトルは途中で表示されなくなる可能性が高いです。重要な要素は前半に配置し、推奨文字数に収まるタイトルとなるようにすることをおすすめします。

画像も同様に、情報を詰め込んだり細かい文字を載せたりすると視認しづらくなります。タイトル・説明文とともにアイコンのように表示されるサイズのため、商品の見た目や特徴がひと目で伝わるシンプルなものを選び、タイトル・広告文・画像で一貫したメッセージを持たせましょう。

入稿規定一覧

コンテキストヒントの入稿仕様

コンテキストヒントはキーワードの単語指定ではなく、自然言語の「文章」で記述でき、日本語にも対応しています。

例：現在の職場に不満を感じており、30～40代で初めて転職を検討している会社員が、どのエージェントを使うべきか、また在職中でも活動できるかを相談している様子

このように、単なるキーワードの羅列ではなく、「誰が（ターゲット像）」「何を達成したいか（課題・目的）」「どんな制約があるか（状況・条件）」の3要素を掛け合わせ、具体的なペルソナとシチュエーションをAIに理解させる記述が求められます。

商品フィード・カスタムオーディエンスの仕様

ChatGPT広告は、ECサイトなどの商品データを自動連携して効率的に訴求できる「商品フィード」を活用した配信や、自社の顧客リストを元にターゲットを作成する「カスタムオーディエンス」を活用した配信など、より高度で柔軟なターゲティング手法にも対応しています。それぞれの具体的な仕様については、以下の通りです。

商品フィード（ECサイト向け）

• SFTP経由でフィードをアップロードし、カタログから広告を生成
• タイトルと説明文はフィードの内容から直接生成される
• 要件は最少1,000商品～最大200万商品。商品数が少ないECサイトは対象外
• ベータ期間中、フィード商品は広告枠のみが対象。通常の回答には表示されない

カスタムオーディエンス

• 使える識別子は、メールアドレス／電話番号／それぞれをSHA-256でハッシュ化したもの
• ファイル形式はCSVまたはTXT、最大500MB・500万件まで
• リストのうち最低25,000件がChatGPT側の登録情報と一致している必要あり（10万件以上が推奨）

出稿までの4ステップ

STEP1：アカウント開設と事業者審査

まず 「ads.openai.com」 にアクセスし、OpenAIアカウントでサインインします。
続いてビジネス名、ウェブサイト、ロゴ、業種、国、通貨、タイムゾーンを登録して広告アカウントを作成します。国・通貨・タイムゾーンの3項目は後から変更できません。また、出稿主体となる法人の情報を正確に入力してください。

その後、本人確認サービス「Persona」を使った認証に進みます。OpenAI側で広告ポリシーに沿った事業内容かどうかが審査され、承認されると登録メールアドレスに通知が届きます。
認証には1営業日ほどかかることが多いので、配信開始日から逆算して余裕をもって着手しましょう。

承認後は、請求プロファイル（ビジネス名、請求書送付先メール、請求先住所）と支払い方法を登録します。カードはアカウントの登録国と一致している必要があり、日本法人なら日本発行のカードと日本の請求先住所が必要です。

代理店に依頼する場合の注意点として、現時点ではGoogle広告のMCCやMeta Business Managerのように、代理店が事業主のアカウントを開設・所有する仕組みがありません。まず事業主自身がアカウントを作成し、そのうえで代理店メンバーを招待してアクセス権を渡す流れになります。招待は「設定 → ユーザー → 招待」から行い、権限は管理者・メンバー・閲覧者の3種類から選べます。

STEP2：キャンペーン設計（3階層構造）

構造は多くの運用型広告と同じ、キャンペーン／広告グループ／広告の3階層です。

広告グループの設計は、ChatGPT広告の配信精度を左右する重要なポイントです。

コンテキストヒントは広告グループ単位で設定されるため、ひとつの広告グループに異なる商品やテーマ、ユースケースを混在させると、広告グループのテーマが曖昧になり、どのような文脈に関連する広告なのかを伝えにくくなります。

ひとつの広告グループには、ひとつの商品カテゴリ・テーマ・ユースケースを基本として、性質が大きく異なる場合は広告グループを分けて設計しましょう。

STEP3：コンテキストヒントの設定

広告グループごとに、広告が関連する可能性のある会話やユーザーのニーズ、状況などを文章で記述します。

コンテキストヒントは、単に思いつくキーワードを並べるのではなく、ユーザーがどのような状況にあり、何に困り、どのような解決策を求めているのかを整理したうえで設計することが重要です。

1. ユーザーの状況を3つの層に分解する

コンテキストヒントを考える際に、ユーザーの状態を「状況・課題・検討」の3つに分けて整理しています。
このようにユーザーの状況を分解することで、商品名やサービスカテゴリだけでは捉えにくい、具体的なニーズや利用シーンまで含めてコンテキストを整理しやすくなります。

2. 広告グループのテーマの範囲内で、表現の幅を持たせる

OpenAIのヘルプページでは、「コンテキストヒントはキーワードの完全一致ではなく、幅広いテーマを示すシグナルとして考えてください。」と説明されています。

そのため、ひとつの表現や特定の会話だけを想定するのではなく、広告グループのテーマを保ちながら、以下のような観点で関連するニーズや会話の幅を持たせます。

• 商品に関連する複数のユースケースを網羅する
• 幅広い広告メッセージの中で、より具体的なニーズを明確にする
• 同じ問題に対する顧客のさまざまな表現を考慮する
• 広告グループに関連する会話の種類を定義する

3. 広告グループのテーマと突き合わせる

作成したコンテキストヒントが、その広告グループの広告の訴求と合っているかを確認します。

大きく異なる商品やユースケース、オーディエンスが混在している場合は、ひとつの広告グループにまとめず、広告グループを分けて設計しましょう。

1つの商材を複数の文脈で分けて設計する

ひとつの商材でも、ユーザーが置かれている状況や抱えているニーズは複数あります。それぞれの文脈に合わせて、広告グループを分けて設計するのが基本です。

たとえば経費精算システムなら、以下のような設計が考えられます。

同じ商材であっても、ユーザーが置かれている状況や抱えている課題によって、関連する会話の文脈や響く訴求は変わります。

1グループ1テーマを基本とし、それぞれの文脈に合わせて切り口の異なる広告を複数用意し、反応を比較しながら検証していきましょう。

STEP4：クリエイティブ入稿とコンバージョン計測の実装

広告マネージャーでタイトル、説明文、画像、遷移先URLを設定して入稿します。OpenAI側の審査を通過し、ステータスが「提供中」になれば配信開始です。

最後に、コンバージョンを計測するために、データソース(pixel)・CVタグの設定を行います。

管理画面で任意のデータソース名を入力して作成し、発行されたセットアップコードをサイトの全ページに貼り付けます。また、計測したいイベント（登録完了等）を作成し、成果地点となるサンクスページに専用コードを貼り付けます。

なお、Google タグマネージャー（GTM）を利用する場合、現時点では専用のテンプレートが用意されていません。GTMで設定する際は「カスタムHTML」タグを選択し、発行されたコードを貼り付けて対応してください。

Criteo経由で配信する際の注意点

ChatGPT広告は、OpenAIのAds Managerから直接出稿する方法だけでなく、Criteoを経由してChatGPT上に広告を配信することも可能です。

ただし、Criteo経由では コンテキストヒントを指定できないため、直接出稿とはターゲティングの仕組みが異なります。コンテキストヒントを活用して会話の文脈を指定したい場合は、この違いを理解したうえで出稿方法を選択しましょう。

出稿前に知っておきたい制約とリスク

出稿禁止業種について

ベータ期間中は、配信できるカテゴリが消費者向けの一部カテゴリに限定されています。

配信可能なカテゴリや制限は今後変更される可能性があるため、出稿前には最新の広告ポリシーを確認しましょう。

ChatGPT広告ポリシーページ：https://openai.com/ja-JP/policies/ad-policies/

よくある質問

Q. ChatGPT広告は個人でも出稿できますか？

事業者としての審査を通過する必要があります。ビジネス情報の登録と本人確認が必須で、法人・個人事業主を問わず「事業実態があること」が前提です。

Q. 広告が表示されているか、自分で確認できますか？

自社のChatGPT画面で広告表示を確認するのは難しい場合があります。有料プランでは広告が表示されず、Freeプランでも広告と関連性のある文脈で必ず自社の広告が表示されるとは限りません 。管理画面のインプレッション数で判断するのが基本になります。

Q.ChatGPT広告を配信できる代理店は？

現在、日本国内でChatGPT広告の出稿をサポートできる代理店として、OpenAIのローンチパートナーである電通デジタル・博報堂DY ONE・サイバーエージェントの3社が連携を発表しています。

また、上記パートナーに加えて、ブルースクレイ・ジャパンでもChatGPT広告の運用代行が可能です。

Q. 代理店に運用を任せる場合、何を準備すればいいですか？

まず事業主自身で広告アカウントを開設し、代理店メンバーを招待する必要があります。現時点では、代理店が広告主に代わってアカウントを開設することはできません。

あわせて、支払い用のクレジットカード（アカウント登録国と一致するもの）と、コンバージョン計測タグを設置できる体制をご用意ください。

Q. コンバージョン目的は利用できますか？

ローンチ当初は配信出来ませんでしたが、2026年7月24日から利用可能となっています。

Q. 効果が出るまでどのくらいかかりますか？

商材や予算、配信条件によって異なるため、一概には言えません。当社では、広告文やコンテキストヒント、ランディングページなどを検証しながら成果を判断するため、まずは2週間～1ヶ月程度をひとつの検証期間として考えています。

まとめ

ChatGPT広告は、検索広告のようにキーワードを起点とするのではなく、ユーザーとAIの会話の文脈をもとに広告との関連性が判断される媒体です。そのため、運用においても「どのキーワードを狙うか」ではなく、「どのような状況や悩みを持つユーザーの会話で、自社商材が選択肢になり得るか」を考えることが重要になります。

実際に当社で配信した結果からも、コンテキストヒントの設計だけでなく、広告クリエイティブも会話の文脈を意識することが重要である可能性が見えてきました。今回の検証では、直接的に訴求する見出しよりも、AIの回答から自然につながる見出しの方がCTRが高く、配信割合にも大きな差が生じています。

一方で、ChatGPT広告は提供開始から間もなく、キャンペーン目的やターゲティングなどの機能もアップデートが続いています。現時点では検索広告やMeta広告の運用方法をそのまま当てはめるのではなく、「コンテキストヒント」「広告グループ」「クリエイティブ」をセットで設計し、自社商材に合った配信パターンを検証していくことが、成果につなげるためのポイントといえるでしょう。

The post ChatGPT広告とは？仕組みから出稿方法まで実配信データで解説【2026年9月最新】 first appeared on ブルースクレイ・ジャパン.

本記事では、アパレルメーカー様のECサイトにおける「シーズナルSEO対策」の具体的な成功事例をご紹介します。 売上構成比を可視化する「ABC分析」をもとに、クライアントと「対策すべきカテゴリと時期」の認識を完全に一致させ、需要期を先回りでハックしたSEOコンサルティング会社（ブルースクレイ・ジャパン）の泥臭くも論理的な施策の裏側と、最需要期に向けて売上最大化を達成した4つの具体的事例をご紹介します。

アパレルECのA社様が抱えていたSEO課題

まずは、施策開始前にA社様とSEOコンサルティング会社が直面していたECサイト運営におけるリアルな課題から振り返ります。

課題①：取扱商品数が多すぎて「どの季節に、どの商品へ注力すべきか」が絞れていなかった

アパレルECのため、メンズ/レディースごとにアイテムがあり、夏物のトップスから防寒グッズまで、取扱商品が多岐にわたるA社様。各カテゴリの中でも膨大な品番が存在し、今どの商品のSEO対策・露出強化を優先すべきかが問われる中、感覚値でのシーズナル対策を行ってしまっていました。

課題②：アイテム名などの注力キーワードで上位を獲得できていない

「インナー」などの注力したいアイテムキーワードや、その派生となる関連キーワードで検索結果画面の2ページ目の順位に位置しており、1ページ目上位を獲得できておらず、商品一覧ページへの流入量に課題がありました。

課題③：シーズナル特集ページが放置され、需要期に「404エラー（商品リンク切れ）」で機会損失が発生していた

過去に作成した季節性の高い「冬の防寒アイテム」などの特集ページが、シーズンオフ後に更新されず放置されていました。 いざ需要期が来てユーザーの検索需要が急増した際、ページ内に掲載されていた商品の品番が既に変更されていたり、在庫切れ・生産終了になっていたりして、遷移先の商品ページが「404 Not Found（ページが見つかりません）」となっており、大量のアクセスを獲得しながらも、購入を諦めさせてしまうという手痛い機会損失が発生していました。

「ABC分析」に基づく年間シーズナルロードマップの策定

これらの課題を解消するため、当社は感覚論ではなく「売上データ」を起点とした論理的な合意形成を提案しました。

売上の売れ筋を四半期ごとに可視化する「ABC分析」

ABC分析とは、売上や在庫などのデータを大きい順に並べ、重要度に応じてグループに分けて管理する手法です。当社は、A社様の直近の年間売上構成データを四半期（Q）ごとに分解し、どの季節にどの商品カテゴリが売上の主軸になるのかを定量的に分析しました。売上全体の中での各アイテムカテゴリの売上構成比が明確となりました。

• 冬～春先（1Q）：新生活や行事で着用するレディース/キッズアイテム
• 春～初夏（2Q）：GW後から夏にかけて肌着アイテム
• 夏～秋口（3Q）：秋冬に売上が最大となるレッグアイテム
• 秋～初冬（4Q）：防寒対策商品や年末年始セール商品

需要を先回り！関係者間で「今取り組むべきターゲット」を揃えるロードマップ構築

この分析データをもとに、各シーズナルカテゴリのSEO対策を「需要期ピークの約3ヶ月前」から仕込み始める年間ロードマップを作成しました。 シーズナルの影響があまりないアイテムカテゴリも含めて、売上構成比や商品数、特集ページ数などの兼ね合いから対策時期の方針を立てました。

「今、どの商品を優先的にSEO対策すべきか」をカレンダー形式で可視化したことで、A社様、サイトの制作会社様、そして当社の3者間で「次の季節に向けたターゲット」の意識合わせを完全に揃え、迷いのないスピーディーな施策展開（合意形成）を実現しました。

シーズナルSEO対策で大きな効果を上げた4つの成功事例

このロードマップに沿って、実際に各シーズナルの最需要期に向けて施策を行った4つの事例を紹介します。

事例①：【春のフォーマル対策】卒業式おすすめアイテムのコラムにおける「式典関連キーワード」の順位上昇

2月〜3月のフォーマルシーズンに合わせて検索需要が急上昇する「入学式」「卒園式」などのキーワードで順位が圏外となっており、季節需要に対して機会損失を生んでいました。「卒業式」のキーワードは含まれており、わずかに流入を獲得していましたが、他式典キーワードやアイテム名キーワードがtitleタグに入っておらず、それに対して競合の特集ページのtitleタグにはそれらのキーワードが含まれており、対策する余地がありました。

• 施策： 検索ボリュームが増加する3～4月にあわせて対策できるように、2月上旬には施策を投下し、卒園式・入学式・入園式などの「式典関連＋アイテム名」キーワードでの上位表示を狙った
• コラムのtitleタグに「卒園式」「入学式」「入園式」のキーワードを追加
• 成果： 最需要期の3月～4月にかけて、クリック数・表示回数が大幅に急増しました。
  1. 以前は圏外だった各式典関連キーワードにおいて、平均掲載順位1.8～3位を獲得。0だった表示回数が約1ヶ月半の期間で1200〜1700ほどまで増加
  2. 既にtitleタグに含んでいた「卒業式」のキーワードに関しても、アイテム名とかけ合わせた関連キーワードで安定して順位がつくようになり、表示回数が約1ヶ月半の期間で41から9200まで増加

事例②：【ビッグワードで最上位獲得】最需要期に向けた段階的内部対策で、メインキーワードで11位から1位に上昇＆単月の売上倍増

検索ボリュームが大きいビッグワードとなるアイテムカテゴリ名のキーワードにおいて、かつては競合他社や大手モールが上位を獲得しており、掲載順位が11.1位に低迷しており、流入・売上ともに伸び悩んでいました。

• 施策：半年がかりの複合的な内部施策を行いました。単一のページ改修だけでは超ビッグワードの上位化は困難であるため、サイト全体の構造最適化とカニバリ解消を段階的に実行しました。
  1. メガメニュー（グローバルナビゲーションのホバー時のリンク）の整備
  2. 当アイテムカテゴリの主要カラー商品一覧ページ作成
  3. 各カラー別商品一覧ページに該当商品追加、ページ整備
  4. 特集ページから商品一覧ページへの内部リンク設置
  5. 記事の重複URLリダイレクト
• 成果： 最も伸びるシーズンは過ぎてしまいましたが、順位が1位を獲得し、売上は2倍となりました。
• 「平均11.1位」だった検索順位が、翌年には「平均2.4位」へ上昇。施策投下後約半年間でブラウザ上では「検索1位」を獲得しました

  b. 自然検索経由の当カテゴリ商品一覧ページの売上は、単月の前年対比で約2倍となりました。

Googleのコアアップデートの影響か、競合サイトが順位を落とす中、施策を投下し続けたA社様サイトが検索需要に対して高く評価された結果と考えられます。

事例③：【夏のアイテムキーワード対策】夏のアイテム特集ページで、上位化傾向に合わせたページ要素に修正し、アイテムキーワードで順位上昇 & 売上増加

注力したいアイテムキーワードの順位がオフシーズンに低下し、2ページ目に表示されるようになってしまっており、夏場のサンダルを履くシーンやムレへの対策として、検索ボリュームが増加する時期を見据えて順位を改善する必要がありました。

• 具体的な施策： 注力キーワードの検索上位傾向がコラム記事ではなく、商品一覧（価格比較）ページである点に着目。ユーザーが最も気にする商品価格情報が上位化するための要素であると仮定しました。
• 既存の特集ページ内の商品紹介箇所に「価格情報（550円（税込）など）」をテキストで明記。
• 1に伴い、「構造化データ（Product等）」を実装し、検索エンジンに商品情報を理解させる
• 成果： 最も伸びるシーズンに合わせて順位を改善することができ、売上が3倍に増加しました。
  1. 注力したいアイテムキーワードにおいて、施策実装前後約3ヶ月対比で掲載順位が10.5位から7.9位へと上昇
  2. 他の関連キーワードでは、昨年の同シーズン時期と比較して順位が圏外から2.9位まで上昇
  3. Googleの検索結果上で、当特集ページが「価格（550円）」「在庫あり」のリッチスニペット表示を獲得
  4. 売上は前年同シーズンと比較して3倍以上に

事例④：【父の日ギフト対策】公式LINE配信の最適化による売上倍増

父の日ギフトの特集ページにおいて、5月〜6月の最需要期に向けてアクセス急増が予測されるため、施策を投下。キーワードの上位ページの傾向から、SEOでの上位化は難しいと判断し、LINEでの訴求で施策を投下。昨年もLINE配信によって一定の検索流入は得られていたものの、アクセスを売上に直結させるための最適な配信余地がありました。

• 施策：LINEでの配信数を増やし、最適化しました。
  • LINEでの配信数拡大・配信メッセージの最適化
  • 商品リンクが404となっており、後継商品の切り替えを提案（A社様側で特集ページをリニューアル）
• 成果：ギフト需要が最も高まる時期に向けて、LINE配信との連動が完璧に機能し、集客・売上ともに前年比2倍の大伸長を達成しました
  • a.　最需要期の同期間前年対比において、ギフトコラム経由のセッション数が514から1,052（前年比204.6%）へと倍増し、購入率（CVR）は4.28%から6.08%（+1.80ptの改善）に上昇
  • b.　特集ページ経由でのアイテム購入数が前年22件から64件（前年比290.9%／約3倍に急増）に増加し、売上も前年対比206.3%（約2.1倍）を達成

【SEO改善事例】ECサイトの流入改善は、パンくずリストの見直しから

ECサイトや求人サイトなど、膨大なページ数を持つサイトのSEOでは、パンくずリストを含むサイト構造の見直しが、大きな改善につながることがあります。 パンくずリス...

ECサイトの売上を最大化するSEO施策のポイント

シーズナル商品を取り扱うECサイトにおける、SEOで重要となる多くのポイントの中で、特に以下の3点は踏まえておく必要があります。

① 需要期の「3ヶ月前」から仕込む「先回り設計」

検索エンジンがページをインデックス・評価し、検索順位が安定するまでには通常数週間から2、3ヶ月を要します。「寒くなったから12月に冬物特集を更新する」では遅すぎます。ABC分析から算出したロードマップをもとに、夏物なら春前に、冬物なら残暑の時期から対策を完了しておく「先回り」が、ピーク時の流入を総取りする最も重要な鉄則です。

② 検索意図や上位化傾向に合わせたページの作成

キーワードによって、検索結果で上位表示されやすいページの種類は異なります。例えば、具体的なアイテム名を含むキーワードでは、実際に商品を購入できるページや、価格情報が明記されたページが上位化しやすい傾向にあります。 自社の商品点数が少なく、商品一覧ページでの上位化が難しい場合は、特集やコラム記事での上位化を検討すると良いでしょう。その際は、ページ内に価格やスペックなどの「上位化に必要な要素」を適切に盛り込むことで、記事ページであっても順位上昇を狙える可能性があります。

③ 放置による「機会損失（404エラー・品切れ）」の常時チェック

過去の優良なシーズナルページは、毎年一定の検索流入を見込めます。しかし、特集ページ内のリンク先が「昨年限りの廃番・404エラー」になっていれば売上はゼロになります。 次の需要期が来る前に、「特集内で紹介している商品は今季の新作・在庫ありに切り替わっているか」を確認し、常に現役の売れ筋商品を上部に表示させる管理体制を構築することが、最も手堅く売上を最大化させる手法です。

ECサイトのシーズナルSEOでは、商材特性と検索需要に合わせた「先回りの改善」が必要

シーズナル商品を扱うECサイトのSEOでは、ユーザーの検索需要の波をいち早く捉えて先回りするサイト設計が重要です。

特に、季節ごとの特集ページや商品カテゴリの一覧ページは自然検索の入り口になりやすく、需要期に向けてTitleタグや商品情報、構造化データを最適化し、さらに在庫切れ（404エラー）による機会損失を未然に防ぐ体制を整える必要があります。

今回の事例では、売上構成比を可視化するABC分析によってクライアントと「今、どの商品に注力すべきか」の意識を完全に揃え、需要期の3ヶ月前からロードマップに沿って計画的に施策を重ねました。その結果、ビッグワードで検索順位の上位獲得や対象カテゴリの売上倍増など、確かな成果へ繋げることができました。

ただし、ECサイトのSEOで見るべきポイントは、扱う商品カテゴリや季節ごとの売上構成比、またカートシステムなどサイトごとの仕様によって異なります。

ブルースクレイ・ジャパンでは、ECサイトの商材特性や競合状況を踏まえ、サイトごとの課題に合わせた本質的なSEO改善と売上の最大化を支援しています。サイト改善でお悩みの方は、ぜひお気軽にご相談ください。

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デザインも情報量も良くなったはずなのに、なぜか成果だけが落ちてしまう。原因が分からないまま、記事の追加やリライトだけで改善を図ろうとしてしまう。このような状況に心当たりのある方もいるのではないでしょうか。

本記事では、過去に弊社がご支援したお客様との取り組みをもとに、リニューアル後に発生したサイト構造の課題をどのように特定し、検索意図に合わせてページの役割を整理したのかをご紹介します。

コンテンツ拡張によって発生した「ページの役割重複」の課題 

ご相談をいただいたきっかけは、サイトリニューアルの後に流入と成果が大きく落ち込んだことでした。リニューアルを担当した会社でも要因分析ができておらず、なぜ悪化したのか分からない状況が続いていました。

分析を進めた結果、原因は個々の記事の品質ではなく、サイト全体の構造にあることが分かりました。 

リニューアル前は、検索意図ごとのページ役割が明確だった 

もともと、このサイトは検索エンジンから高い評価を獲得しており、注力していたキーワードでは2位前後を安定して獲得していました。その理由は、扱うテーマが限定されており、ユーザーが検索した際に「どのページを見れば知りたい情報が得られるのか」が明確だったためです。

検索エンジンにとっても、各キーワードに対して評価すべきページを判断しやすい状態になっていました。

コンテンツ拡張に伴い、同じ狙いの情報が複数ページに分散していった

変化が起きたのは、リニューアルを機に掲載する情報量やページ数が増えたことがきっかけでした。 サービスページが拡充され、それに伴ってユーザーの疑問に答える コラムも増えていきました。ページの種別ごとに整理されていたため、一見すると情報が充実したきれいな構成に見えます。 

しかし検索するユーザーの立場に立つと、一つのテーマに関する情報が3か所以上に散らばっている状態になっていました。

例えば、サービス利用を検討する際に必要となる以下のような情報が、複数ページにまたがって掲載されていました。 

その結果、ユーザーにとっても検索エンジンにとっても、どのページを見ればよいか分かりづらい状態になっていました。 

順位は2位前後から、検索結果の2ページ目以降へ

検索エンジンは、検索キーワードに対して、ユーザーの意図に最も合うページを判断して表示します。

しかし、同じテーマの情報が複数ページに分散していると、どのページを評価すべきか判断しづらくなります。本来1つのページに集まるはずだった評価が分散し、結果として複数ページとも十分な評価を得られない状態になることがあります。

実際に、このサイトでも以前は2位前後を獲得していた注力キーワードが、検索結果の2ページ目以降まで順位を落としていました。とくに、競合サイトではサービスページが上位表示されている一方、自社ではコラムが表示されており、検索意図に対して適切なページを当てられていない状態でした。 

自社サイト内でページ同士が競合していると判断した2つの根拠 

ここまでは「情報が分散した結果、順位が下落した可能性がある」という状況証拠です。 しかし、私たちが「単なる順位下落ではなく、自社サイト内の複数ページが同じ検索意図に対して競合している（キーワードを奪い合っている）」と判断したのには、2つの根拠がありました。

このように、同じキーワードに対して複数ページが競合する状態は、SEOでは「キーワードカニバリゼーション」と呼ばれます。 

根拠1：同じキーワードで、表示されるページが入れ替わっていた

ある週はコラムが、次の週はサービスページが表示される。このような揺れが複数のキーワードで観測されました。検索エンジンが評価対象を決めきれていないときに起きる現象です。

実際に、あるコラムが平均4〜5位から7〜8位へ下落した時期に、同じテーマのサービスページの順位が動いていました。複数ページの順位が連動して動いていたことから、評価対象が定まっていない可能性が高いと判断しました。 

根拠2：コンテンツを変更していないのに順位だけが変動していた

ページ内容を変更していないのにも関わらず順位が変動した場合、原因はそのページ自体ではなく、サイト内の別の変化にある可能性があります。新しく追加されたページや内部リンクの変化によって、既存ページと同じ検索意図を持つページが増えていないか確認したところ、複数ページが同じテーマを扱っている状態が確認されました。 

キーワードカニバリゼーションとは

 1つのキーワードに対して複数ページが競合し、検索エンジンがどのページを評価すべきか判断しづらくなる状態です。評価が分散することで、本来評価されるべきページの順位が伸びにくくなる可能性があります。 

課題解決のために行った施策：ページごとの役割整理と情報集約 

課題は、同じテーマに関する情報が複数ページに分散し、それぞれのページの役割が曖昧になっていたことでした。 

そこで、キーワードごとに「どのページでユーザーの検索意図に答えるか」を整理し、必要な情報を適切なページへ集約しました。

ただし、単純に情報を1ページへまとめればよいわけではありません。検索しているユーザーの目的と合わないページに情報を集めても、問い合わせにはつながりません。

施策1：検索意図に合わせて対策ページを決定し、情報を集約した 

キーワードごとに「検索ユーザーが求めている情報とページの役割を確認し、上位表示を狙うページを1つに定めました。 その判断基準は以下の4点です。

1. 検索意図が、そのページの役割と一致しているか … 料金相場を比較検討しているユーザーに申し込みページを見せても判断材料が不足し離脱されます。
2. 競合サイトではどの種別のページ評価されているか … 検索結果の傾向を見ることで、そのキーワードでユーザーが求めているページ形式を確認します。 
3. 現在どのページに評価が集まっているか …新しいページを一から育てるより、すでに評価されているページを活用できる場合があります。 
4. 集約後、そのページだけでユーザーの疑問を解決できるか … 必要な情報が揃い、次の行動につながるページになっているかを確認します。 

対策ページが決まったら、複数ページに散らばっていた情報を精査し、対策ページへ統合しました。同じテーマの情報を複数ページで重複して持たないようにすることで、「このテーマならこのページ」という対応関係を明確にしました。

今回行ったのは、新しい記事を大量に追加することではありません。既存コンテンツの価値を正しく届けるために、情報の配置とページの役割を整理する取り組みでした。 

施策2：ユーザーの検討段階に合わせて、コラムとサービスページの役割を整理した 

対策ページの選定は、すべてのキーワードで同じ答えにはなりませんでした。検索するユーザーの「今どの段階にいるのか」という検討フェーズによって、必要な情報が異なるためです。

そこでキーワードごとに、検索結果で上位表示されているページの傾向と、ユーザーが求めている情報を分析し、それぞれに適したページで回答できるよう役割を整理しました。 

利用を検討しているユーザー向けのキーワードは、サービスページで対応する 

すでにサービス利用を検討している 段階のユーザーが知りたいのは、「自分の目的に対応できるか」「料金はいくらか」「安心して依頼できるか」といった判断材料です。 

この段階のユーザーに対して、解説記事を表示しても、申し込みまでに必要な情報へたどり着きにくくなります。そのため、このパターンではコラムに分散していた情報をサービスページへ集約し、問い合わせにつながる導線を整えたうえで、不要となったコラムはサービスページへリダイレクトしました。

また、すべてのページを一度に変更するのではなく、カテゴリ単位で段階的に実施しました。最初の変更結果を確認してから次の対応へ進めることで、想定外の影響が発生した場合にも対応できるようにしました。

比較・検討や情報収集段階のユーザー向けキーワードは、コラムで対応する 

一方、費用相場や他のサービスとの違いを調べている段階のユーザーに、いきなり申し込みページを表示しても、判断材料が不足して離脱につながります。求められていたのは、この段階では、費用の目安、選択肢の違い、利用するタイミングなど、検討するための情報を提供することが重要です。

そのため、比較・情報収集段階のキーワードではコラムを対策ページとして定め、必要な情報を集約したうえで、リライトによる改善を行いました。

施策3：専門的な情報は、クライアント企業の知見を反映してコンテンツ品質を高めた

集約先となるページでは、サービス内容や対応範囲など、専門的な知識が必要となる情報も多く含まれていました。

そこで、記載内容の確認や素材提供など、お客様と連携しながらページを改善しました。実際にサービスを提供している企業ならではの知見を正確に反映することで、ユーザーが安心して判断できる情報を提供できるページへ改善しました。

SEOでは検索エンジン向けの最適化だけでなく、実際の利用者が求める情報を正しく届けることが重要です。お客様との連携によって、専門性と信頼性を備えたコンテンツ作成につながりました。

施策4：テクニカルSEOで、サイト全体の評価を底上げした

並行して、取り組みの初期段階でサイト全体の技術的な最適化も実施しました。

• canonicalタグ・meta robotsタグの最適化（検索エンジンに評価対象となるページを正しく伝える設定）
• Hタグ・パンくずリストの適正化
• グローバルナビゲーション・内部リンク構造の強化

ページの役割や情報の配置を整理しても、検索エンジンに正しく伝わらなければ、期待した効果は得られません。そのため、コンテンツ面で行った整理を検索エンジンへ正しく伝えるための基盤整備として、テクニカルSEOにも取り組みました。

改善後に見られた変化

注力キーワードが、2ページ目以降から2位へ

構造を整理した結果、取り組み開始時には検索結果の2ページ目以降だった注力キーワードが、運用開始から3ヵ月で2位まで改善しました。

また、直接対策していなかったキーワードでも順位改善が見られ、1位を獲得するキーワード数は56個から67個へ増加しました。 ページ単位の改善だけでなく、サイト全体の情報構造を整理したことで、検索エンジンが各ページの役割を理解しやすい状態につながりました。 

サービスページ経由のCVが約3倍に

顕在層向けにサービスページへ評価を寄せたことで、CVRが改善しました。

コラム経由のCVも8件から27件へ

比較検討や情報収集段階のユーザー向けに強化したコラムでは、申し込み数が大きく伸びました。

※自然検索経由のCV数

コラムでは、対策ページの選定と情報集約によって検索順位が改善し、検索意図に合ったユーザーを適切なページへ誘導できるようになりました。その結果、流入だけではなく問い合わせ増加にもつながりました。 

流入数ではなく、成果につながる検索流入へ整理 

サービスページへ評価を寄せたことで、コラムが以前獲得していた一部のキーワードの流入は減少しました。これは、すべての検索流入を維持することを目的にしたのではなく、問い合わせにつながる可能性が高い検索意図に合わせて、ページの役割を整理したためです。

実際には、流入数が減少したキーワードの多くは問い合わせにつながりにくい情報収集段階のもので、CV数への大きな影響はありませんでした。SEOでは、単純に流入数を最大化するだけではなく、「どのユーザーを、どのページで獲得するか」を設計することが重要です。

アップデートによる順位変動も発生

また、この期間の後半にはGoogleのコアアップデートの影響により、一部のコラムで順位が下落する場面もありました。

検索エンジンの評価基準は継続的に変化するため、一度改善した順位が永続するとは限りません。だからこそ、順位だけを追うのではなく、検索意図に合わせたページ設計やサイト構造の整理など、継続的に価値を発揮する基盤づくりを重視しました。

検索するユーザーに合わせて、ページごとの役割を明確にする 

コラムは「削除する」のではなく「役割を変える」

「コラムがサービスページの順位を奪っているなら消せばいい」と考える方もいます。

しかし、今回の結果が示すのは、ページの役割さえ整理すれば、コラムとサービスページは奪い合う関係ではなく補完し合う関係になれるということです。実際に、どちらか一方だけが伸びたのではなく、サービスページ・コラムの双方でCV改善につながりました。

重要なのは、コラムを残すか削除するかではありません。そのページがどの段階のユーザーに向けた情報を提供する役割なのかを明確にすることです。

順位ではなく、CVから逆算してページを設計する

「流入が減ってもサービスページへ評価を集約する」という判断ができたのは、追いかける指標を順位や流入数だけではなく、最終的な成果であるCVに置いていたためです。

SEO施策では、何を最大化したいのかを明確にすることで、順位変動や流入変化が発生した際にも適切な判断ができるようになります。

まとめ

今回のお取り組みでは、記事の追加や個別ページの改善だけではなく、サイト全体の構造を見直しました。

• 順位下落の原因を、コンテンツの質ではなくサイト構造から分析
• 検索意図に合わせて、コラムとサービスページの役割を整理
• 分散していた情報を適切なページへ集約
• テクニカルSEOによって、整理した構造を検索エンジンに正しく伝達

SEOでは、新しいコンテンツを増やすことだけが改善策ではありません。既存ページの役割や情報の配置を見直すことで、すでにあるコンテンツの価値を引き出せる場合があります。

もし、

• リニューアル後に順位や成果が落ちた原因が分からない
• コンテンツを増やしているのに順位が安定しない

といった課題がある場合は、まず注力キーワードで検索し、意図したページが表示されているかを確認してみてください。

ブルースクレイ・ジャパンでは、サイト構造の分析から対策ページの選定、改善施策の実装まで一貫してご支援しています。

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一方で、AI検索が広がる中では、検索結果の順位だけでなく、AIの回答内で自社や自社サービスがどのように紹介されているかも確認する必要があります。

LLMO対策というと、「AI回答に自社名が出るか」「AIに引用されるか」に注目されがちです。

しかし、実際の調査では、自社名が表示されるかどうかだけを見ても十分ではありません。重要なのは、どのような質問に対して、どの文脈で自社が紹介されるのか。競合と比べてどのように扱われるのか。自社の強みや選ばれる理由が正しく伝わっているのか。誤解を招く表現や、業界上注意すべき表現が含まれていないか。こうした観点まで確認することで、AI検索上での自社の見え方を把握しやすくなります。

本記事では、ブルースクレイ・ジャパンがLLMO調査で確認している観点をもとに、AI回答を読み解くためのプロンプト調査の考え方をご紹介します。

AI検索では「自社名が出るか」だけでは判断できない

AI検索に関する調査では、まず「自社名が回答に出るか」を確認することがあります。もちろん、自社が候補として表示されるかどうかは重要です。ただし、実務上は出ているか・出ていないかだけでは判断できないことも多くあります。

たとえば、自社名を含む質問では正しく紹介される一方で、ブランド名を含まない質問では競合ばかりが候補として表示されるケースがあります。

また、自社が回答に出ていたとしても、本来訴求したい強みとは異なる文脈で紹介されていたり、商品・サービスカテゴリの認識がずれていたりすることもあります。このような状態で「AI回答に自社名が出ているから問題ない」と判断してしまうと、実際の課題を見落とす可能性があります。

AI検索では、自社が出るかだけでなく、以下のような観点で回答を見ることが大切です。

• どの質問で自社が表示されるのか
• どの質問では自社が表示されないのか
• 競合と比べてどの位置で紹介されるのか
• 自社の強みが正しく伝わっているのか
• 商品・サービスカテゴリや文脈が合っているのか
• 誤解を招く表現や過剰な表現がないか

LLMOプロンプト調査では、こうした観点をもとに、AI検索上での自社の見え方を確認していきます。

LLMOプロンプト調査とは

LLMOプロンプト調査とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに対して、ユーザーが実際に聞きそうな質問を入力し、その回答内容を確認する調査です。検索エンジンでキーワード順位を見るように、AI検索でも「どのような質問に対して、どのような回答が返ってくるのか」を確認する必要があります。

ただし、AI回答は通常の検索結果とは異なり、同じ質問でも回答内容が変わることがあります。そのため、1つの質問だけを見て判断するのではなく、複数の質問パターンを用意し、自社がどの文脈で出やすいのか、どの文脈では出にくいのかを確認することが重要です。

実際の調査では、複数の生成AIを対象に、30件以上のプロンプトと60件以上の回答を確認することもあります。確認項目としては、自社の言及有無、競合の出現状況、商品・サービスカテゴリとの一致、表現の適切性、情報源URLなどを整理します。

また、調査結果は回答取得時点の傾向であり、AI回答への反映や表示を保証するものではありません。だからこそ、LLMOプロンプト調査では、1回の結果を絶対的な正解として見るのではなく、現時点でのAI検索上の見え方を把握し、改善方針を考えるための材料として扱うことが重要です。

プロンプト調査で確認する主な質問パターン

LLMOプロンプト調査では、自社名を含む質問だけでなく、ブランド名を含まない質問も重視します。なぜなら、ユーザーは必ずしも最初から特定の企業名やブランド名を知っているわけではないからです。実際には、「〇〇におすすめのサービスは？」「〇〇で悩んでいる場合、どれを選べばよい？」「〇〇と△△の違いは？」のように、悩みや課題、比較検討の文脈で質問することが多くあります。

そのため、プロンプト調査では、ユーザーの検討段階や検索意図に合わせて、複数の質問パターンを設計します。

悩み・課題起点の質問

まず確認したいのが、ユーザーの悩みや課題を起点にした質問です。

たとえば、以下のような質問です。

• 「〇〇に悩んでいる場合、どのような対策がありますか？」
• 「〇〇を改善したいとき、どんなサービスを選ぶべきですか？」
• 「〇〇で失敗しないためのポイントを教えてください」

このような質問では、自社が直接紹介されるかだけでなく、AIがどのような解決策を提示しているかを確認します。もしAI回答内で、自社が提供している商品・サービスカテゴリが解決策として触れられていない場合、サイト上で課題と商品・サービスのつながりを十分に説明できていない可能性があります。

商品・サービスカテゴリ別の質問

次に、商品・サービスカテゴリ別の質問を確認します。

たとえば、以下のような質問です。

• 「〇〇向けの商品にはどのようなものがありますか？」
• 「〇〇におすすめのサービスを教えてください」
• 「〇〇を選ぶときに候補になるブランドや会社はありますか？」

このような質問では、AIがどのブランド・商品・サービスを候補として提示するかを確認します。自社が候補に出ない場合、そのカテゴリにおいてAIが自社を選択肢として認識しづらい状態になっている可能性があります。

ただし、単にカテゴリ名をページに増やせばよいわけではありません。後述するように、ユーザーの悩み、商品・サービスカテゴリ、選び方の理由をつなげて示すことが重要です。

条件・属性を加えた質問

ユーザーは、自分の状況に合うものを探すために、条件や属性を加えて質問することがあります。

たとえば、以下のような質問です。

• 「初めて〇〇を導入する場合、何を選べばよいですか？」
• 「〇〇のような状況でも使いやすいサービスはありますか？」
• 「〇〇の条件に合う商品を選ぶとき、何に注意すればよいですか？」

条件を加えた質問では、自社の商品・サービスがどのような利用シーンやユーザー層に向いているものとして認識されているかを確認します。自社が想定しているターゲットや利用シーンと、AI回答内で語られている文脈がずれている場合、サイト上の訴求や説明が十分に伝わっていない可能性があります。

競合比較の質問

競合比較が起きやすい質問も重要です。

たとえば、以下のような質問です。

• 「〇〇と似たサービスには何がありますか？」
• 「〇〇と△△の違いを教えてください」
• 「〇〇を比較するとき、候補になる会社を教えてください」

このような質問では、自社と競合がどのような軸で比較されているかを確認します。価格、機能、実績、サポート体制、対象ユーザー、使いやすさなど、AIが比較軸として何を挙げているかを見ることで、自社サイト上で強化すべき情報が見えてきます。

また、自社の強みが比較軸に含まれていない場合、その強みがAIに理解されやすい形で発信されていない可能性があります。

自社に関する認識確認の質問

最後に、自社名やブランド名を含む質問も確認します。

たとえば、以下のような質問です。

• 「〇〇というサービスにはどのような特徴がありますか？」
• 「〇〇はどのような人に向いていますか？」
• 「〇〇を利用するメリット・注意点を教えてください」

自社名を含む質問では、AIが自社の基本情報を正しく理解しているかを確認します。サービス内容が正しく説明されているか、古い情報が混ざっていないか、競合と混同されていないか、自社の強みが適切に表現されているかを見ることが重要です。

AI回答を見るときに確認すべきポイント

プロンプトを設計した後は、AIの回答内容を確認します。このとき、自社名が出るかどうかだけを見ても、AI検索上での見え方を十分に把握することはできません。たとえば、自社が回答内に表示されていても、競合と比べて後ろの候補として扱われていたり、本来訴求したい強みとは異なる文脈で紹介されていたりすることがあります。

また、商品・サービスカテゴリの認識がずれている場合や、業界上注意が必要な表現が含まれる場合もあります。

そのため、LLMOプロンプト調査では、主に以下のような観点で回答傾向を確認します。

•  自社や自社サービスが候補に入るか
•  競合と比べてどのように扱われているか
•  商品・サービスカテゴリや文脈が合っているか
•  自社の強みや選ばれる理由が伝わっているか
•  誤解を招く表現や過剰な表現が含まれていないか
•  情報源に偏りがないか

ただし、これらは単独で判断するものではありません。AI回答は変動するため、複数の質問や回答傾向を見ながら、どのような文脈で自社が認識されているのかを整理することが重要です。

実際に調査してみると、競合だけが候補に入っているケースもある

実際にLLMOプロンプト調査を行うと、「AIが候補を出していない」のではなく、「候補は出ているが、自社がその中に入りにくい」状態が見えてくることがあります。

ある調査では、ブランド名を含まない質問に対して、AIは複数のブランド・商品候補を提示していました。一方で、対象ブランドは候補として表示されにくく、競合ブランドが優先的に紹介される傾向がありました。この場合、単に自社名が出ていないことだけを見るのではなく、競合がどのような文脈で紹介されているのかを確認する必要があります。

たとえば、競合が「使いやすさ」「比較しやすさ」などの選び方の理由と一緒に紹介されている場合、自社サイトでも同じように、ユーザーの悩み・商品・サービスカテゴリ・選定理由をつなげて説明できているかを確認します。

LLMO調査では、このようにAI回答の表面だけでなく、候補に入る背景まで読み解くことが重要です。

AIが候補を選ぶときに見ている3つの要素

LLMOプロンプト調査では、AIがブランドや商品・サービスを候補として提示する際に、どのような情報を重視しているのかを見ることが重要です。実際の調査では、AIが単に「〇〇向け」と書かれているかだけで候補を選んでいるわけではないことが見えてきました。

重要なのは、次の3つがつながっていることです。

1. ユーザーの悩み・課題

1つ目は、ユーザーの悩みや課題です。ユーザーは、「商品名」や「サービス名」ではなく、自分の悩みや状況から質問することがあります。

そのため、自社サイト上でも、どのような悩み・課題に対応する商品・サービスなのかを明確にする必要があります。

2. 商品・サービスカテゴリ

2つ目は、その悩みや課題に対して選択肢となる商品・サービスカテゴリです。悩みだけが書かれていても、どの商品・サービスを選べばよいのかが分からなければ、AIの回答材料としては弱くなります。

たとえば、課題に対してどのカテゴリの商品・サービスが役立つのか、どのページで詳しく確認できるのかが整理されていることが重要です。

3. 選び方の理由

3つ目は、なぜその商品・サービスが選択肢になるのかという理由です。「対応しています」「おすすめです」だけではなく、どのような特徴があるから選択肢になるのか、どのような人に向いているのか、どのような注意点があるのかを説明する必要があります。この3つがつながっていると、AIにもユーザーにも「なぜその商品・サービスが候補になるのか」が伝わりやすくなります。

つまり、LLMO対策では、単にキーワードを増やすのではなく、ユーザーの悩み、商品・サービスカテゴリ、選び方の理由をセットで整理することが重要です。

調査結果から見えた改善方針

LLMOプロンプト調査は、AI回答の現状を確認して終わりではありません。調査結果をもとに、自社サイト上でどの情報を補うべきか、どのページを改善すべきか、どのようなFAQや記事を追加すべきかを整理します。

たとえば、非指名の質問で競合ブランドや競合サービスばかりが候補として表示される場合、自社サイト上で以下の情報が不足している可能性があります。

• ユーザーの悩みと商品・サービスの関係
• 商品・サービスカテゴリごとの役割
• なぜその商品・サービスが選択肢になるのか
• 使用前・導入前の不安に対する回答
• 比較検討時に確認されやすい情報
• 業界上、誤解を避けるための注意点

このような情報を、サービスページ、商品ページ、FAQ、記事コンテンツなどに整理して追加することで、AIにもユーザーにも理解されやすい情報設計に近づけることができます。

既存ページに「選ばれる理由」を追加する

まず優先したいのは、既存ページへの情報追加です。すでに商品ページやサービスページが存在している場合、そのページに「誰に向いているのか」「なぜ選択肢になるのか」「どのカテゴリの商品・サービスなのか」を補足します。新しいページを作る前に、既存ページの情報を整理することで、ユーザーにとってもAIにとっても理解しやすいページに近づけることができます。

FAQで不安や注意点に対応する

次に、FAQの整備も重要です。ユーザーは、商品・サービスを選ぶ前に「自分の状況で使ってよいのか」「どのような点に注意すべきか」「他の商品・サービスと何が違うのか」を知りたいことがあります。特に、表現に注意が必要な領域では、FAQで日常的に説明できる範囲と、専門家への相談が必要な範囲を明確にすることが重要です。

AI回答上でも、こうした注意点が扱われることがあるため、サイト側で正確な情報を整理しておく必要があります。

記事コンテンツで選び方を補完する

商品ページやサービスページだけでは説明しきれない内容は、記事コンテンツで補完します。たとえば、選び方、比較ポイント、利用シーン別の注意点、よくある悩みに対する考え方などです。記事コンテンツを整備することで、ブランド名を含まない質問に対しても、自社が関連する文脈の回答材料を増やすことができます。

第三者サイトでの掲載状況も確認する

AI回答内では、比較・レビュー媒体や第三者サイトが情報源として扱われることがあります。そのため、自社サイト内の改善だけでなく、外部サイト上で自社がどのように掲載されているかも確認します。競合は比較記事やランキング記事で掲載されている一方で、自社の掲載が限定的な場合、第三者サイトでの情報露出も確認対象になります。

ただし、掲載依頼やPR施策は、サイト内の情報整理と並行、またはサイト内施策の反映後に進めるのが現実的です。

改善後に再調査して変化を見る

LLMO対策では、施策を実施して終わりではありません。既存ページの修正、FAQ整備、記事拡充、第三者サイト確認などを行った後、同一または類似のプロンプトで再調査し、AI回答の変化を確認します。確認する項目は、自社の言及有無だけではありません。商品・サービスカテゴリとの一致、表現の適切性、競合との扱われ方などもあわせて確認します。

このように、調査、改善、再調査を繰り返すことで、AI検索上での自社の見え方を継続的に改善していきます。

LLMO調査を施策に落とし込むために当社が重視していること

LLMO調査は、自社でも簡易的に行うことができます。たとえば、ChatGPTやGeminiに自社名を入れて質問し、どのような回答が返ってくるかを確認すること自体は難しくありません。ただし、自社名を含む質問を数問確認するだけでは、AI検索上での自社の見え方を十分に把握できないことがあります。

実際のユーザーは、必ずしも最初から企業名やブランド名を指定して質問するわけではありません。悩みや課題、条件、比較検討の文脈から質問することも多くあります。そのため、LLMO調査では、指名質問だけでなく、ユーザーの検討状況に近い非指名の質問まで含めて確認する必要があります。

また、AI回答に自社名が出たとしても、それだけで十分とは言えません。自社が正しい文脈で紹介されているか、競合と比べてどのように扱われているか、自社の強みや選ばれる理由が伝わっているかまで確認しなければ、改善すべきポイントを見誤る可能性があります。

当社ではLLMO調査を「AI回答に自社名が出るかを確認する作業」ではなく、AIにもユーザーにも伝わる情報設計を見直すための調査と捉えています。

また、AI回答の表面的な表示有無だけでなく、回答の文脈や競合との比較、サイト上で不足している情報、改善につなげる優先度まで整理します。たとえば、非指名の質問で競合が優先的に紹介されている場合は、単に「自社が出ていない」と見るのではなく、競合がどのような理由で候補化されているのかを確認します。そのうえで、自社サイト上に不足している情報や、既存ページに補足すべき内容、FAQや記事コンテンツで補完すべきテーマを整理します。

さらに、業界によっては、AI回答内の表現にも注意が必要です。医療・美容・金融・法律などの領域では、断定的な表現や過剰な表現がユーザーの誤解につながる可能性があります。そのため、回答内容が業界上適切かどうかも確認したうえで、必要な情報整理や表現調整を検討します。LLMO対策では、調査結果を見て終わるのではなく、どのページから改善すべきか、どの情報を優先して追加すべきかまで落とし込むことが重要です。

当社では、SEOで培った検索意図分析やサイト改善の知見をもとに、AI回答上の見え方を、サイト改善・コンテンツ改善・FAQ整備・第三者サイト確認・再調査までつなげて整理します。LLMO対策は、AI回答に自社名を出すことだけを目的にするものではありません。ユーザーの質問に対して、自社が候補に入る理由を、AIにも人間にも伝わりやすい形で整理する取り組みです。

まとめ

AI検索の広がりにより、企業は検索結果での順位だけでなく、AI回答内で自社がどのように紹介されているかを確認する必要があります。

ただし、LLMO対策では「自社名が出るか・出ないか」だけを見ても十分ではありません。重要なのは、どのような質問に対して自社が紹介されているのか、競合と比べてどのように扱われているのか、自社の強みや選ばれる理由が正しく伝わっているのかを確認することです。

また、AI回答では、ユーザーの悩み、商品・サービスカテゴリ、選び方の理由がつながっている情報が候補として扱われやすい傾向があります。そのため、LLMO対策は、AIに無理やり自社名を出してもらう施策ではなく、ユーザーの質問に対して自社が候補に入る理由を、AIにも人間にも伝わりやすい形で整理する取り組みだといえます。

当社では、ChatGPTやGeminiなどのAI回答をもとに、自社・競合の見え方や、AIに正しく理解されるための改善ポイントを整理しています。AI検索で自社がどのように見られているのかを確認したい、LLMO対策として何から始めるべきかわからない場合は、ぜひご相談ください。

SEO・LLMOにおいて、施策そのものだけでなく、調査結果をどう判断し、優先順位をつけるかも重要です。コンサルティングの裏側にある考え方については、以下の記事でも紹介しています。

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