ChatGPTで自社商品のLP改善ポイントを洗い出す！AIレビュー×リライトの実践法

EC事業者や個人ブランド、中小事業者の皆様は、自社商品のランディングページ（LP）の改善に日々頭を悩ませていることでしょう。「売上を伸ばしたいが、どこから手をつけるべきかわからない」「LPの客観的な評価が難しい」「改善のアイデアが思い浮かばない」といった課題を抱えている方も多いのではないでしょうか。

そんな課題を解決する強力なツールが、ChatGPTを活用したLP改善手法です。本記事では、AIの力を借りてLPの問題点を効率的に発見し、具体的な改善案を導き出す実践的な方法を詳しく解説します。実際にCV率を1.2%から2.8%に改善した事例も交えながら、すぐに実践できるテクニックをお伝えします。

1. LPの改善、どこから手をつけるべきか？

LP改善の基本的な考え方

ランディングページの改善を成功させるためには、まず「なぜ訪問者が商品を購入しないのか」を理解することが重要です。一般的に、LP離脱の主な原因は以下の3つに分類できます。

興味を引けない問題

• ファーストビューで商品の価値が伝わらない
• ターゲットユーザーの課題に響かない
• 競合との差別化が不明確

信頼を得られない問題

• 商品の品質や効果に対する不安
• 販売会社の信頼性への疑問
• 実際の利用者の声が不足

行動を促せない問題

• 購入ボタンが目立たない
• 購入プロセスが複雑
• 緊急性や限定性の訴求不足

従来の改善手法の限界

多くの事業者が直面する問題は、自社のLPを客観的に評価することの難しさです。制作者や経営者は商品に詳しすぎるため、初見のユーザーの視点で評価することが困難です。また、専門のマーケティング会社に依頼すると高額な費用がかかり、中小事業者には現実的ではありません。

ChatGPTを活用する理由

ChatGPTを活用することで、以下のメリットが得られます：

• 客観的な視点：商品に対する先入観がないため、純粋にLP内容を評価できる
• コスト効率：専門家に依頼する費用の数十分の一で利用可能
• スピード：数分で詳細な分析結果を得られる
• 継続的な改善：定期的な見直しを低コストで実行可能

2. ChatGPTにLP全文を読み込ませて要約させる方法

効果的な読み込み手順

ChatGPTにLPを分析させる際は、以下の手順で進めることが重要です：

ステップ1：LP全文の準備 まず、対象となるLPの全文をテキスト形式で準備します。画像内のテキストも含めて、可能な限り完全な情報を収集してください。

ステップ2：コンテキストの設定 ChatGPTに分析を依頼する前に、以下の情報を提供します：

• 商品・サービスの種類
• ターゲットユーザー層
• 業界・競合状況
• 現在の課題認識

ステップ3：段階的な分析 一度にすべてを分析するのではなく、以下の順序で段階的に進めます：

プロンプト例：
「以下のランディングページのテキストを読んで、まず全体的な構成と内容を要約してください。

【LP全文】
（ここにLP全文を貼り付け）

【商品情報】
- 商品名：○○○
- ターゲット：○○○
- 業界：○○○
- 価格帯：○○○

要約の際は、以下の観点で整理してください：
1. 商品の特徴・メリット
2. ターゲットユーザーの課題
3. 解決策の提示方法
4. 信頼性を高める要素
5. 購入への誘導方法

要約結果の活用法

ChatGPTによる要約結果は、LP改善の出発点として活用できます。要約を通じて、以下の点を確認してください：

• 一貫性：メッセージが統一されているか
• 論理性：商品購入に至る流れが自然か
• 完全性：必要な情報がすべて含まれているか

3. 「共感」「強み」「行動喚起」視点で抜けを指摘させる

共感ポイントの分析

ユーザーが商品に興味を持つためには、まず「自分の課題を理解してくれている」と感じる必要があります。ChatGPTを活用して、共感ポイントの強化を図りましょう。

プロンプト例：
「先ほどのLPについて、ターゲットユーザーの悩みや課題への「共感」という観点で分析してください。

以下の点を評価してください：
1. ユーザーの痛みポイントが具体的に表現されているか
2. 「あるある」と感じられる状況描写があるか
3. 感情に訴えかける表現が使われているか
4. ターゲットユーザーが「この商品は自分のためのものだ」と感じられるか

改善すべき点があれば、具体的な改善案も提示してください。

強みの明確化

競合との差別化を図るためには、自社商品の強みを明確に伝える必要があります。

プロンプト例：
「同じLPについて、商品の「強み」や「独自性」の伝え方を分析してください。

評価ポイント：
1. 競合商品との違いが明確か
2. 強みが具体的な数値や事例で示されているか
3. ユーザーメリットと機能的特徴のバランスは適切か
4. 強みの根拠となる情報が充実しているか

不足している要素があれば、具体的な追加提案をしてください。

行動喚起の最適化

最終的に購入につなげるためには、効果的な行動喚起（CTA）が不可欠です。

プロンプト例：
「最後に、「行動喚起」の観点で分析してください。

チェックポイント：
1. CTAボタンのテキストは魅力的か
2. 購入への緊急性や限定性は適切に表現されているか
3. 購入プロセスの簡単さが伝わっているか
4. 購入後の安心感を与える要素があるか
5. 複数のCTAが適切に配置されているか

改善案も含めて提案してください。

4. 競合比較・改善案・提案文を出力させる構文例

競合分析の実行

効果的なLP改善のためには、競合他社との比較分析が重要です。ChatGPTを活用して、客観的な競合比較を行いましょう。

プロンプト例：
「以下の情報を基に、競合との比較分析を行ってください。

【自社LP】
（先ほど分析したLP内容）

【競合情報】
- 競合A：○○○の特徴、価格帯、強み
- 競合B：○○○の特徴、価格帯、強み
- 競合C：○○○の特徴、価格帯、強み

分析項目：
1. 価格競争力
2. 商品機能・品質
3. ブランド認知度
4. マーケティング手法
5. ユーザー満足度

自社の相対的なポジションと、それを踏まえたLP改善の方向性を提案してください。

包括的な改善案の生成

競合分析を基に、包括的な改善案を生成します。

プロンプト例：
「競合分析結果を踏まえて、LPの包括的な改善案を以下の構成で提案してください。

【改善案の構成】
1. 最優先改善項目（3つ）
2. 中期的改善項目（5つ）
3. 長期的改善項目（3つ）

各項目について：
- 改善の理由
- 具体的な実装方法
- 期待される効果
- 実装難易度（1-5段階）
- 必要なリソース

予算制約がある中小事業者でも実行可能な現実的な提案をしてください。

提案文の作成

改善案を関係者に説明するための提案文も生成できます。

プロンプト例：
「改善案を経営陣や制作チームに説明するための提案文を作成してください。

含める要素：
1. 現状の課題要約
2. 改善の必要性
3. 具体的な改善案
4. 実装スケジュール
5. 予想される効果
6. 必要な投資額
7. ROI予測

A4で2-3ページ程度の読みやすい文書にしてください。

5. キャッチコピー・商品説明の改善提案パターン

キャッチコピーの改善手法

効果的なキャッチコピーは、ユーザーの注意を引き、商品への興味を喚起する重要な要素です。ChatGPTを活用して、複数の改善パターンを生成しましょう。

プロンプト例：
「現在のキャッチコピー『○○○』を改善したいと考えています。

ターゲット：○○○
商品の特徴：○○○
競合との差別化ポイント：○○○

以下の手法で、それぞれ5つずつキャッチコピーを提案してください：

1. 【問題解決型】
   - ユーザーの課題を明確に示し、解決策を提示
   - 「○○で悩んでいませんか？」的なアプローチ

2. 【ベネフィット訴求型】
   - 商品使用後の理想的な状態を表現
   - 「○○を手に入れる」的なアプローチ

3. 【緊急性・限定性型】
   - 今すぐ行動すべき理由を明確化
   - 「今だけ」「限定」的なアプローチ

4. 【権威性・信頼性型】
   - 専門性や実績を前面に出す
   - 「○○が選ぶ」的なアプローチ

5. 【感情訴求型】
   - 感情的な価値を重視
   - 「○○な気持ちになる」的なアプローチ

商品説明の最適化

商品説明は、ユーザーの購入意欲を高める重要な要素です。特徴だけでなく、ベネフィットを明確に伝える必要があります。

プロンプト例：
「現在の商品説明文を改善してください。

【現在の説明文】
（既存の商品説明文を貼り付け）

【改善の方向性】
1. 機能説明からベネフィット説明への転換
2. 具体的な使用シーンの提示
3. 数値データによる説得力強化
4. ユーザーの感情に訴える表現の追加
5. 読みやすさの向上（箇条書き、改行等）

改善前後の比較表も作成してください。

パターン別の活用例

異なるターゲットや商品カテゴリに応じた改善パターンを理解しておくことで、より効果的な改善が可能になります。

BtoB商品の場合：

• ROI（投資収益率）の明確化
• 導入事例の充実
• 専門性・信頼性の強調

BtoC商品の場合：

• 感情的価値の訴求
• 使用シーンの具体化
• 口コミ・評価の活用

高額商品の場合：

• 価格正当性の説明
• 分割払いオプションの提示
• 保証・サポートの充実

6. 購入前の”不安”に応えるQ&A出力テンプレ

よくある不安要素の特定

購入前の不安を解消することは、CV率向上に直結します。ChatGPTを活用して、ターゲットユーザーが抱く可能性の高い不安要素を特定しましょう。

プロンプト例：
「以下の商品について、購入前にユーザーが抱く可能性の高い不安要素を、カテゴリ別に整理してください。

【商品情報】
- 商品名：○○○
- 価格：○○○
- ターゲット：○○○
- 特徴：○○○

【不安カテゴリ】
1. 商品の品質・効果に関する不安
2. 価格・コストに関する不安
3. 購入・配送に関する不安
4. アフターサービスに関する不安
5. 競合商品との比較に関する不安

各カテゴリで3-5個の具体的な不安要素を挙げてください。

Q&A形式での回答作成

特定した不安要素に対して、説得力のあるQ&A形式の回答を作成します。

プロンプト例：
「先ほど特定した不安要素について、Q&A形式で回答を作成してください。

【回答作成の方針】
1. 具体的で信頼性の高い回答
2. 必要に応じて数値データや事例を含める
3. 追加の安心材料も提供
4. 読みやすく親しみやすい文章

【Q&A例】
Q: 本当に効果があるのでしょうか？
A: ○○○の理由により、○○○の効果が期待できます。実際に○○○の利用者のうち○○％が○○○を実感しています。また、○○○の保証もご用意しておりますので、安心してお試しいただけます。

このような形式で、全ての不安要素について回答を作成してください。

不安解消の演出方法

Q&Aの配置や見せ方も重要です。効果的な演出方法を検討しましょう。

プロンプト例：
「作成したQ&Aを効果的に活用するための演出方法を提案してください。

【検討項目】
1. LP内での配置場所
2. デザイン・レイアウトの工夫
3. インタラクティブな要素の追加
4. 関連する他のコンテンツとの連携
5. モバイル対応の考慮

実装しやすく、かつ効果的な方法を優先して提案してください。

7. CTA周りの言い換え・訴求変更をAIに任せる技

CTA（Call To Action）の重要性

CTAは、ユーザーを購入行動に導く最も重要な要素の一つです。わずかな表現の違いが、CV率に大きな影響を与えることがあります。

効果的なCTA作成のプロンプト

プロンプト例：
「以下の現在のCTAを改善してください。

【現在のCTA】
- メインCTA：「今すぐ購入する」
- サブCTA：「詳細を見る」

【商品・サービス情報】
- 商品名：○○○
- 価格：○○○
- ターゲット：○○○
- 購入後のメリット：○○○

【改善の方向性】
1. 緊急性の演出
2. 限定性の訴求
3. ベネフィットの明確化
4. 心理的ハードルの軽減
5. 行動のしやすさの強調

各方向性で5つずつ、合計25個のCTAバリエーションを提案してください。

CTAの配置と連動性

CTAの文言だけでなく、配置や周辺要素との連動性も重要です。

プロンプト例：
「CTAの効果を最大化するための配置戦略と周辺要素の連動方法を提案してください。

【検討項目】
1. ファーストビューでのCTA配置
2. 商品説明後のCTA配置
3. 不安解消コンテンツ後のCTA配置
4. ページ下部でのCTA配置
5. モバイル表示でのCTA配置

【周辺要素の連動】
1. CTAボタンの色・デザイン
2. 周辺テキストとの整合性
3. 矢印やアイコンの活用
4. 余白・レイアウトの工夫
5. スクロールに応じた固定表示

実装しやすく効果的な方法を優先して提案してください。

A/Bテスト用バリエーション

複数のCTAバリエーションを用意し、A/Bテストで最適解を見つけることが重要です。

プロンプト例：
「A/Bテスト用のCTAバリエーションを作成してください。

【テスト軸】
1. 文言の違い（5パターン）
2. 色の違い（3パターン）
3. サイズの違い（3パターン）
4. 配置の違い（3パターン）
5. 周辺要素の違い（3パターン）

【評価指標】
- クリック率
- CV率
- 直帰率
- 滞在時間

各バリエーションの特徴と期待される効果も説明してください。

8. 実例：GPT活用でCV率1.2→2.8%に改善したECサイト

ケーススタディ：健康食品ECサイト

実際にChatGPTを活用してLP改善を行い、大幅なCV率向上を実現した事例をご紹介します。

【改善前の状況】

• 商品：オーガニック青汁
• ターゲット：30-50代女性
• 月間流入数：10,000PV
• CV率：1.2%
• 月間売上：約60万円

【主な課題】

1. 商品の特徴が競合と差別化できていない
2. ターゲットの悩みに対する共感不足
3. 購入前の不安に対する回答不足
4. CTAの訴求力不足

ChatGPTによる分析結果

実際に使用したプロンプトと分析結果：

「以下の青汁LPについて、30-50代女性の視点で分析してください。

【分析結果の要約】
1. 健康効果の訴求が一般的すぎる
2. 忙しい女性の具体的な悩みに言及不足
3. 味・飲みやすさの不安解消が不十分
4. 継続しやすさの説明不足
5. 価格に対する価値の説明不足

実施した改善内容

1. キャッチコピーの変更

• 改善前：「毎日の健康をサポートする青汁」
• 改善後：「忙しい毎日でも5秒で野菜不足解消！美味しく続けられる青汁」

2. 共感ポイントの強化 改善前は一般的な健康効果の説明が中心でしたが、改善後は以下のような具体的な悩みに焦点を当てました：

• 「毎日の野菜不足が気になるけど、料理する時間がない」
• 「健康に良いものを続けたいけど、まずいものは無理」
• 「家族の健康も気になるけど、自分の時間も大切にしたい」

3. 商品説明の改善 機能説明中心から、ベネフィット説明中心に変更：

• 「21種類の野菜配合」→「21種類の野菜で1日分の栄養をサポート」
• 「無添加」→「お子様にも安心して飲ませられる無添加処方」
• 「粉末タイプ」→「水に溶かすだけ、忙しい朝でも5秒で完成」

4. 不安解消Q&Aの追加

• Q: 青汁って苦くないですか？
• A: 抹茶風味で飲みやすく、92%の方が「美味しい」と回答
• Q: 本当に効果があるのでしょうか？
• A: 3ヶ月継続した方の87%が体調の変化を実感

5. CTAの改善

• 改善前：「今すぐ購入する」
• 改善後：「まずは7日間、1日66円でお試し」

改善結果と分析

【改善後の成果】

• CV率：1.2% → 2.8%（233%向上）
• 月間売上：60万円 → 140万円（133%向上）
• 平均滞在時間：2分30秒 → 4分15秒（70%向上）
• 直帰率：75% → 58%（23%改善）

【成功要因の分析】

1. ターゲットの課題に対する深い理解 ChatGPTの分析により、表面的な健康意識だけでなく、「時間がない」「続けられない」といった具体的な課題が明確になりました。
2. 感情に訴える表現の強化 数値やスペックだけでなく、「安心」「簡単」「美味しい」といった感情的価値を重視した表現に変更しました。
3. 段階的な購入ハードルの軽減 いきなり定期購入を求めるのではなく、「7日間お試し」という低リスクな提案に変更しました。
4. 社会的証明の効果的な活用 「92%の方が美味しいと回答」「87%が効果を実感」といった具体的な数値で信頼性を向上させました。

継続的な改善プロセス

この事例では、改善後も継続的にChatGPTを活用した最適化を実施しています：

月次の定期分析

• 新規ユーザーの行動パターン分析
• 離脱ポイントの特定
• 競合動向の確認
• 季節要因の考慮

A/Bテストの継続実施

• キャッチコピーの微調整
• 商品画像の変更
• CTAボタンの色・文言テスト
• レイアウトの最適化

これらの継続的な改善により、現在もCV率は安定して高水準を維持しています。

9. 改善→再出力→A/Bテストの効率的な流れ

改善サイクルの設計

効果的なLP改善には、継続的なPDCAサイクルが不可欠です。ChatGPTを活用することで、このサイクルを効率的に回すことができます。

Phase 1: 現状分析と改善案生成

週次の定期分析

プロンプト例：
「先週のLP分析結果を踏まえて、今週の改善案を提案してください。

【先週のデータ】
- 流入数：○○○PV
- CV率：○○○%
- 主な流入経路：○○○
- 離脱率の高いセクション：○○○
- ユーザーの滞在時間：○○○

【改善の方向性】
1. 離脱率の高いセクションの改善
2. 新規流入ユーザーの取り込み強化
3. 既存ユーザーの再訪問促進

具体的な改善案を3つ提案してください。

Phase 2: A/Bテスト設計

テスト設計の効率化

プロンプト例：
「以下の改善案についてA/Bテスト設計を行ってください。

【テスト対象】
- 改善案1：○○○
- 改善案2：○○○
- 改善案3：○○○

【テスト設計要件】
1. 統計的有意性を確保できるサンプル数
2. テスト期間の設定
3. 成功指標の定義
4. セグメント別の分析方法
5. 結果判定の基準

実装しやすい順序で優先度をつけてください。

Phase 3: 結果分析と次回改善案

データドリブンな改善

プロンプト例：
「A/Bテストの結果を分析し、次回の改善案を提案してください。

【テスト結果】
- パターンA：CV率○○○%
- パターンB：CV率○○○%
- パターンC：CV率○○○%

【セグメント別結果】
- 新規ユーザー：○○○
- リピーター：○○○
- 流入経路別：○○○

【分析観点】
1. 勝ちパターンの要因分析
2. セグメント別の特徴
3. 予想外の結果の原因
4. 次回テストへの応用点

次回改善案を3つ提案してください。

効率化のためのツール活用

自動化可能な作業の特定

1. 定期的なデータ取得
2. 基本的な分析レポート作成
3. 改善案の初期ドラフト作成
4. A/Bテスト結果の要約

人間が行うべき作業

1. 戦略的判断
2. クリエイティブな発想
3. 実装の優先順位決定
4. 最終的な品質チェック

10. 定期的な見直しに使える「自動レビュー用」プロンプト設計

月次レビュー用プロンプト例

ChatGPTを定期的なLPレビューに活用することで、人的リソースを使わず、客観的かつ網羅的な診断が可能になります。以下のようなプロンプトをテンプレート化しておくと、月次レビューの自動化が実現できます。

markdownコピーする編集する【月次レビュー用プロンプト】

「以下の情報をもとに、今月のLPパフォーマンスを包括的にレビューしてください。

【データ】
- 月間PV数：○○○
- CV率：○○○%
- 売上：○○万円
- 直帰率：○○%
- 平均滞在時間：○分○秒
- 主な流入経路：○○○（広告/SNS/SEOなど）

【レビュー観点】
1. 前月と比較しての変化点
2. 各セクションの離脱率・改善余地
3. 競合と比較した強み・弱み
4. 新たに発生している可能性のあるユーザーの不満
5. 次月以降に向けた優先改善ポイント

【成果物の形式】
A4 1枚以内に収めたレポート形式で、関係者への共有を前提にまとめてください」

このテンプレートに毎月のGoogle Analytics等のデータを入れるだけで、ChatGPTが自動的に改善提案までレポート化してくれます。

11. チームで活用するためのChatGPT運用ルール

ChatGPTによるLP改善は、個人だけでなくチーム全体で運用することで、施策の精度とスピードが格段に向上します。

チームでの活用体制

• マーケター：プロンプトの設計、分析項目の設定
• デザイナー：コピーやレイアウト改善の実装
• エンジニア：改善施策の技術的対応
• マネージャー：ChatGPTが作成した改善案の妥当性判断

社内共有用テンプレート

チーム内で改善案を報告・共有するためのテンプレートをChatGPTに生成させます。

markdownコピーする編集する【共有用プロンプト】

「以下の改善案をもとに、社内共有用の簡潔な改善報告書を作成してください。

【報告内容】
1. 現状の課題概要
2. ChatGPTによる分析結果の要約
3. 実施する改善内容（Before/After比較）
4. 期待される成果（数値予測含む）
5. 今後の運用方針とスケジュール

社内プレゼン用に、パワポのスライド構成案も添えてください」

12. ChatGPT × LP改善の未来と今後の展望

今後進化が期待される領域

ChatGPTの進化とともに、LP改善はさらに進化します。今後注目すべき機能・活用法は以下の通りです。

• 1. 動的なパーソナライズLPの自動生成
  • ユーザー属性や検索意図に応じたLPを自動生成し、表示内容を最適化
• 2. ユーザー感情のリアルタイム分析
  • ページ内の表現がポジティブかネガティブかをリアルタイムに評価
• 3. Google Analyticsやヒートマップとの連携
  • LPのユーザー行動データをもとに自動で改善案を提示
• 4. SEO自動最適化
  • タイトルタグ、メタディスクリプション、構造化データの自動改善
• 5. LPコンテンツの動画・音声最適化
  • ユーザーの閲覧環境や好みに応じて、テキストを音声/動画に変換

終わりに：ChatGPTは“外注”ではなく“戦略パートナー”

ランディングページの改善は、今や「勘」や「経験」に頼る時代ではありません。
AIツールであるChatGPTを戦略的パートナーとして活用すれば、CV率は確実に改善し、成果を数値で示すことができます。

重要なのは、

• 正しいプロンプト設計
• 明確な評価指標
• 継続的なPDCAの実行

これらを地道に回すことです。

ChatGPTを最大限に活用し、「なんとなく作ったLP」から「売れるLP」へ。
あなたの事業の売上アップに、ぜひAIをフル活用してください。