正直に言うと、最初にLPのコピーを外注見積もりに出したとき、金額を見て画面を閉じた。28万円。副業で始めたばかりの自分には、とても出せる額じゃなかった。
それから半年、試行錯誤でAIを使いこなすようになって気づいたのは「コピーライティングのスキルがなくてもLPは作れる」という事実だ。ただし、AIの使い方を間違えると、どこかで見たような薄いコピーしか出てこない。
この記事では、私が実際に使って成約率が上がった方法だけを書く。理論より実践寄りで読んでほしい。
LP制作で詰まるポイントは、ほぼ決まっている。私が最初の3ヶ月で痛感した「3つの壁」がこれだ。
| 課題 | 従来の状況 | AI活用後 |
|---|---|---|
| コスト | 外注1LP：15万〜50万円 | 月額2,000〜3,000円のAIツール代のみ |
| 時間 | リサーチ〜完成まで40〜80時間 | 初稿まで8〜12時間（約70%削減） |
| スキル | AIDA・PASONA・心理訴求の専門知識が必要 | プロンプトの型さえ覚えれば再現できる |
ただし、AIに丸投げすると確実に失敗する。「自社だけの顧客インサイト」「ブランドの声のトーン」「A/Bテストによる最終検証」——この3つだけは、人間が担当しないといけない。
AIは優秀な下書き屋さんだ。戦略を考えるのは、あくまで自分の仕事。
2023年9月、初めて自分でLPを作ったとき、いきなりキャッチコピーを書こうとして3時間溶かした。出てきたのは「あなたの悩みを解決します」みたいな、どこかで見た文章だけ。
原因は明確だった。「誰に向けて書くか」が曖昧なまま書き始めていたからだ。
今は最初にこのプロンプトを使う。これを入れるだけで、後続のコピー生成の質がまるで変わる。
▼出力項目
・年齢・職業・年収
・表面的な悩み（口に出せる不満）
・深層の感情（恥ずかしさ・焦り・孤独感など）
・情報収集の方法
・購買を決める最後の一押し
「深層の感情」を明示して聞くのがポイント。ここを省くと、表面的な悩みしか出てこない。
以前は競合LPを見ながらメモを取って、半日かけて分析していた。今は3ステップで終わる。
このやり方に切り替えてから、競合分析の時間が平均4時間→25分になった。浮いた時間でA/Bテストの仮説を立てられるようになったのが、地味に大きかった。
LPの構成フレームワークで、今も一番使えると思っているのがPASONA法則だ。AIにこのフレームワークを明示して指示すると、説得力のある構成が一発で出てくる。
| 要素 | 役割 | AIへの指示のコツ |
|---|---|---|
| P：Problem | 読者の悩みを明示する | 「深層の感情を含めて」と明記する |
| A：Affinity | 共感・親近感を示す | 「書き手も同じ経験をした視点で」と指定する |
| S：Solution | 解決策を提示する | 「競合との差別化を1文で入れて」と指示する |
| O：Offer | 具体的なオファーを提示する | 「金額・期間・特典を数字で明示して」と指示する |
| N：Narrowing down | 対象者・期間を限定する | 「誰向けか・いつまでかを具体的に」と指示する |
| A：Action | 行動を促す | 「行動後のベネフィットをCTAに含めて」と指示する |
このフレームワークをAIに使わせるプロンプトはこうだ。
私がこのプロンプトを使い始めたのは2023年11月。それまでは構成を考えるだけで2〜3時間かかっていたのが、15分でたたき台が出るようになった。
LPの訪問者の約80%は、ファーストビューだけを見て離脱するかどうかを決める。ここで刺さらないと、どれだけ下のコンテンツを磨いても意味がない。
AIの強みは、訴求軸の違うキャッチコピーを一度に10〜20パターン出せること。人間が1本ずつ考えていたら、10本出すだけで半日かかる。
▼条件
①数字を含める
②ベネフィットを明示する
③30文字以内
④読んだ瞬間に「自分ごと」と感じられる表現にする
生成した10パターンから3〜5本を選んでA/Bテストにかける。私が初めてこのサイクルを回したとき、2回目のテストでCVRが1.2%→2.7%に上がった。地味な数字に見えるかもしれないけど、広告費が同じなら成果が2倍以上になる話だ。
「表面の悩み」だけを書いたコピーは、読者に刺さらない。「なんか違う」と感じさせてしまう。
AIへの指示で必ず「深層の感情」を明記するようにしてから、読了率が上がった。プロンプトはこう使う。
「売上が上がりました」という声をそのまま載せても、誰も信じない。AIに渡して数字に変換させる。
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