LPOのスペシャリストが活用するヒートマップ機能搭載アクセス解析ツール「Ptengine」。ヘビーユーザーが語るその魅力とは？

全世界登録数13万アカウントを超えるユーザーが利用する、ヒートマップ付きアクセス解析ツール「Ptengine」。今回は「コンバージョンラボ」を運営するLPOのスペシャリスト、株式会社ポストスケイプ代表取締役の近藤悦彦さんに、ユーザーの視線からPtengineの魅力を伺いました。

また、Ptengineを提供する株式会社Ptmindから河野致彦さんに、開発者サイドからも解説していただきました。

LPOに力をいれているポストスケイプ社が、Ptengineのどんな機能を活用してランディングページの分析や改善を行っているのか、詳しく解説しています。

※「Ptengine」は2020年12月にリニューアルしました。最新版のPtengineは以下のリンクから無料でお試しできます。

ランディングページの課題を無料で発見する「Ptengine」

スマホLPOを強化するために導入
反復して毎日活用しても、ストレスのない使いやすさが魅力
細かなスクロール率と、セグメント分けしたヒートマップで分析を強化
数字をもとにした、成果を上げるための会話ができるようになった
Ptengineを活用した、LPOのハウツー本を発行
「いかに良質なツールを使いこなせるか」がカギの時代へ
- ヒートマップ付きアクセス解析ツール「Ptengine」
- ヒートマップ分析ツール「Ptengine」がパワーアップ！分析結果の改善策がすぐに実装できるWebサイト改善機能を追加

※本記事は株式会社Ptmind提供によるスポンサード・コンテンツです。

スマホLPOを強化するために導入

-まずはポストスケイプ社での業務について教えてください。

株式会社ポストスケイプ代表取締役　近藤悦彦（こんどう・えつひこ）

近藤さん： 弊社はLPO（ランディングページ最適化）に完全特化した企業で、ランディングページの制作から分析・改善まで手がけています。

また、自社で運営している「コンバージョンラボ」というサイトで、LPに関しての記事や事例などを公開しています。

-Ptengineを導入したきっかけは何でしたか？

近藤さん：コンバージョンラボを約6年前に立ち上げました。5～6年前は、世の中でスマートフォンへのシフトが進んだタイミングです。スマホのLPOも強化しなければと思っていたときに、あるWeb記事でPtengineを知りました。

記事を読んで、スマホでもPCでもヒートマップが取れる点に惹かれました。当時はスマホのヒートマップを取れるツールが無かったと記憶しています。さらに無料で使え、敷居が低かったのも魅力でした。そんな経緯で、2014年からPtengineを使っています。

反復して毎日活用しても、ストレスのない使いやすさが魅力

—実際に導入したときの感触はいかがでしたか？

近藤さん： Ptengineの管理画面を開いたときに、まずUI（ユーザーインターフェイス）がとても分かりやすいと感じました。とにかく無駄な機能がなくてシンプルで分かりやすい。反復して毎日使ってもストレスがない点が弊社のニーズとフィットし、すぐに有料プランに申し込みました。

ヒートマップ付きアクセス解析ツール | Ptengine

—開発したPtmindとしては、使いやすさにはこだわりがあったのですか？

右：株式会社Ptmindマーケティング部マーケティングスペシャリスト　河野致彦（こうの・よしひこ）

河野さん：使いやすく、改善にも繋がりやすいように、敷居を全体的に下げて間口を広くしています。

とはいえ、アクセス解析とサイトの改善に直結するような機能は、きちんと備えています。機能を絞っているというよりは、UIやUX（ユーザー・エクスペリエンス）の使い勝手の良さを追求して開発しました。

すごく勉強しないと使えない玄人向けのツールにしてしまっては、ユーザーの間口を狭めてしまう。BtoBながらフリーミアムにしたのも、体験してもらえれば効果を実感してもらえるという自信があったからです。

—マーケットとしても幅広い層を想定しているのですか？

河野さん：そうですね。少しでも多くの方に使っていただき、結果に結びつけて欲しいと思っています。GoogleアナリティクスとGoogleタグマネージャーでも、Ptengineと近いことができます。しかし、使いこなすにはまだまだ敷居が高いと思います。かなり詳しい知識がなければできない。その点、Ptengineは、成果に直結する部分を分かりやすく提供しています。

近藤さん：Googleアナリティクスで深い分析をしようにも、カスタマイズする段階で挫折することが多いと思います。難しい用語もたくさん出てきます。分析を強化したいときに、Ptengineは非常にとっつきやすいです。

細かなスクロール率と、セグメント分けしたヒートマップで分析を強化

-Ptengineの具体的な活用事例を教えてください。

近藤さん：Ptengineは、主に3つの機能に分かれています。

①クリックヒートマップ：リンクやボタンなど、どこをクリックしたかが可視化される
②アテンションヒートマップ：どのセクションをよく見ているかが分かる
③スクロール率：①②のどちらにも備わっている

1　クリックヒートマップ：リンクやボタンなど、どこをクリックしたかが可視化される

2　アテンションヒートマップ：どのセクションをよく見ているかが分かる

3　スクロール率：①②のどちらにも備わっている

基本的にはこの3つを使って、ページ内の何が良くて、何が悪いのかを考えています。スクロール率の刻み方が細かい点も非常に良いです。

LPはさまざまな要素を盛り込んだ長いページになりがちですから、スクロール率の計測がざっくりしていると分析しにくいと思います。その点Ptengineではスクロール率が細かく数字で見れます。

Googleアナリティクスでも、ページの総合的な成果やスクロール率なども分かるのですが、Ptengineはさらに該当のページ上でユーザーがどう動いていたのかを一目でわかるビジュアルで教えてくれます。

-スクロール率が細かく分かることは、どのようなときに活かせるのですか？

近藤さん：ファーストビュー直下でスクロール率がグッと落ちていたら、広告とLPがミスマッチしていると一目で分かりますし、ページ内のどのセクションで、スクロール率が極端に落ちているのか？を見れば、その地点にあるコンテンツに問題があるのではないかと当たりをつけることもできます。

そこから視野を広げ、広告側のキーワード・広告文で流入したユーザーの期待に応えるシナリオ展開がLP上でできているのか？実は、こういうニーズなんじゃないのか？など認識のズレやミスマッチを比較的早い段階で検証したり、軌道修正したりすることができます。

Ptengine導入前までは、成果が思ったほど良くないときに、ページのどこを改善すれば良いのか？効率的にアタリをつけること自体が難しかったのですが、今ではこの分析を行うことで「このスクロール率の落ち方は不自然だ」と判断し、すぐに手を打つことができます。

-他によく使う機能はありますか？

近藤さん：「広告流入のみ」「総合のセッションのみ」などのフィルターをかけてヒートマップを見る機能をよく使います。「広告流入、かつ入口ページはこのページ」といったように、条件を組み合わせてヒートマップを見ることも簡単にできます。媒体毎にどうか、広告文やバナー毎ではどうかなど流入とLPとの相性をみるために、状況に応じて分析しています。

たとえば限られた予算の中でGoogleとYahoo! JAPANの両方で運用しているときにパフォーマンスのCVR（成約率）や獲得単価の成果とあわせて、ランディングページ内の行動プロセスを媒体ごとに分析し、Googleから入ってきている人と、Yahoo! JAPANから入ってきている人の動き方はどう違うのか、どちらがよりページを読んでいるかなどを比較したりします。

それで、最終成果のCVRとPtengineから得られたデータの相関性など傾向を分析し、広告の配信比率や予算比率を調整、ランディングページ上で改善する施策立案の手がかりにしています。

河野さん：「セグメントフィルター」ですね。Googleアナリティクスでもセグメントを探れるようになっていますが、よほど知識がなければ、そこから仮設を立てて比較するのは難しい。

Ptengineはヒートマップとして可視化されるため、CVに至ったモチベーションが高い人とそうではない人の違いを視覚的に比較できます。

近藤さん：「CVした人はどこを見ているのか」「スクロール率はどこまで到達しているのか」を見られるのは、ある意味、答を見せてもらっているようなもの。それを、CVしていない人のヒートマップと比較していきます。

たとえば、CVしている人はページ下部に配置しているコンテンツを、ヒートマップが真っ赤になるほど見ていたとします。一方で、途中でスクロールを諦めた人もいるかもしれない。だから、コンテンツを「スクロールの負担をかけずに見られる上の位置に移動してみよう」といったアイデアが出てきやすくなります。

数字をもとにした、成果を上げるための会話ができるようになった

—ヒートマップを提供しているツールの中でも、特にPtengineが使いやすいのはなぜなのでしょうか？

近藤さん： ヒートマップ分析ツールは、定期的に繰り返すランディングページの分析・改善の中で効率よく使いたいツールです。具体的な作業としては、ヒートマップを見て改善アイデアを出し、現行のページAと、ヒートマップを基に分析して変更したページBを1/2の確率で表示させてABテストをします。

データを蓄積し、またヒートマップを見て検証する。この一連のサイクルを繰り返すため、ヒートマップを見るのに使いづらかったり、必要な詳細データがすぐに取り出せないとなるとスピーディーに分析することが難しくなってしまいます。

手間がかからずに済むPtengineは、継続的に分析・改善をし、PDCAをストレスなく回していく業務に非常に適しています。

また、クライアントと同じヒートマップを見ながら打ち合わせができます。「ユーザーはここでモチベーションが上がっているが、途中のここでトーンダウンしている。このコンテンツよりもここを変更した方がそのまま申し込みにつながる率が上がる可能性があります」といった合理的な話ができます。

-合理的な会話ができることのメリットをもう少し教えてください。

近藤さん：たとえば「このデザインが好きか、嫌いか」や「なんとなくインパクトが足りない」などといった感覚的な話ではなくて、ユーザー行動を数値化したデータをもとに、成果を上げるための建設的な会話を自然とできます。これは今までブラックボックスになっていたのではないでしょうか。特に、デザインの領域は判断軸が感情軸になりがちです。しかし、それでは合理的な成果検証にはつながりません。

ヒートマップ分析によって、ユーザーにとっての良いデザイン・クリエイティブ・シナリオとは何かが分かります。もちろんブランドイメージは大事です。その上で成果も出していくためには、合理的に検証するしかありません。

-視覚化されることで、コミュニケーションにも役立つということですね。

近藤さん：クライアントから、「このページは結果が出たが、何が良かったの？」と聞かれることもあります。そういうときに、「前のページからこう変えて、ヒートマップを見るとこういう結果になっているので、ここが成果につながったのだと思います」と、分かりやすく説明できるのが良いですね。

河野さん：どこかのタイミングで成果について説明しなければいけなかったり、もしくはディレクターやプロデューサーの意思決定に対して、実際にクリエイティブを制作するのは別の担当者や外部だったりしますよね。

そうしたときのコミュニケーションに、感覚だけではない材料を提供できるのはPtengineの強みです。並べて「これを見てください。こうです」と言えますから。

近藤さん：弊社では社内のミーティングにも使っています。デザイナーやコーダーとヒートマップを見ながら、「今こうなっているからここを改善しないといけない」「ここはスクロール率がすごく落ちている」「なぜなのだろう」と、社員の教育も兼ねてアイデアを出し合っています。

パフォーマンスの高いページを作るにはどうしたら良いかという、社内のコミュニケーションツールとしても役立っています。

Ptengineを活用した、LPOのハウツー本を発行

-1月に発行された書籍『ランディングページ成果を上げる100のメソッド』（エムディエヌコーポレーション、2018/1/17発行）についてご紹介ください。本の中でPtengineが採り上げられています。

近藤さん：『ランディングページ・デザインメソッド WEB制作のプロが教えるLPの考え方、設計、コーディング、コンテンツ制作ガイド』に続いて、二冊目の本になります。2015年に出した『ランディングページ・デザインメソッド』はLPの作り方を体系立ててまとめた本です。2015年以降、LPを使ったマーケティングが普及し、今では作ったページをどう分析・改善し、成果につなげるかという需要が増えています。

そこで、今回は「成果を出すためにはどう分析・改善していくか」にフォーカスし、GoogleアナリティクスやPtengineを採り上げて、実戦で使える知識を分かりやすくまとめました。

河野さん：本をパラパラ見るだけで、Ptengineのヒートマップのキャプチャ画像が目に入ります。赤くなっている部分など、視覚的な利便性を実感していただけると思います。

「いかに良質なツールを使いこなせるか」がカギの時代へ

-Ptengineの新機能をご紹介ください。

河野さん：現在でも新機能や細かなアップデートを継続していますが、昨年末に実装された新機能が「ヒートマップアーカイブ(ページ保存)」です。他社ツールのようにキャプチャではなくHTMLソース自体を保存していますので、単に写真を見比べるのではなく、分析自体を過去に遡って行えます。

つまり、過去のヒートマップにもフィルターがかけられますので、ABテストを経て変更する前後のタイミングに遡って比較するなど、フィルターの掛け算ができます。

-他にはどんなものがありますか？

河野さん：直近で実装されたのが、フィルター機能の充実、「直帰フィルター」です。すぐに帰った人、帰らなかった人の分析は重要ですし、直帰した人とCVした人とで比較すると「なぜ？」を分解しやすくなります。

1ページだけ見て帰ってしまう人は結局どこまで見ているのか、どこに差があったのかを分解すると、入口ページやLPの価値を高めやすいはず。これは「あったら良いな」な機能だったのではないかと。しかもPtengineは直帰したページの平均滞在時間も正しく計測できるので、直帰された方が、本当に読んでいないのかどうかも分析可能です。1ページ勝負のLPや、メディアなどには特にオススメ、使ってほしい機能です。