- この記事はこんな人におすすめ
- 背景：ウェブサイトは「常にセルフサービス」である
- ただし、最初から完璧なサイトは作れない
- サイト改善をする目的とは何か？
- サイトの目的とは？ウェブサイトの種類別目的一覧表（2026年更新版）
- サイト改善の5つの目的
- サイト改善のメリット・デメリット一覧
- 補足：デメリットは「やり方次第」でほぼ回避できる
- サイト改善とは何をすることか？どのようなアプローチがあるか？
- サイト改善の方法①：定量調査
- サイト改善の方法②：定性調査
- 正しいサイト改善の2つのアプローチ
- アプローチ① 仮説 → データ
- アプローチ② データ → 仮説
- 2つのアプローチの比較表
- 正しいサイト改善は「往復運動」
- サイト改善のおすすめ分析ツール
- 有料で使えるおすすめ分析ツール
- 集客・回遊・成果 × 定量ツール対応表
- サイト改善を実践する方法
- 方法① サイト改善を「自社でやる」場合
- 方法② サイト改善を「外部に依頼する」場合
- 自社 vs 外部 どちらを選ぶべきか？
- まとめ
- 参考書籍
この記事はこんな人におすすめ
- ウェブサイトをユーザのために改善したいと考えている方
- サイトはあるが、成果（問い合わせ・申込み）が伸びないと感じている方
- 分析することの価値を説明しているのに、社内でなぜか伝わらないと感じている方
- SEOや広告をやっているが、最後の一押しが弱いと感じている方
背景：ウェブサイトは「常にセルフサービス」である
ウェブサイトは、サイトの種類にかかわらず、ほぼどんな場合でもセルフサービスです
- あらかじめ読んでおく取扱説明書はない
- トレーニングセミナーもない
- 横で教えてくれる担当者もいない
ユーザーは、知恵と経験だけを頼りに、ひとりでサイトに立ち向かうしかない
THE ELEMENTS OF USER EXPERIENCE P8より
この前提を無視したサイトは、作り手には分かりやすくても、初めて来た人には不親切になります。
私自身、スマホ操作に慣れない母が「使い方がわからず困っている」場面をよく目にします。
困っている時間は、生産的ではありません。この状態はユーザーにとっては、「命を削る」に等しい時間です。
複雑な会員登録、分かりにくい退会導線など、使いづらいサイトは今も至るところに存在しています。
多くの人が使うサイトほど人の生活に対して影響を与えることを意識していただきたいです。
ただし、最初から完璧なサイトは作れない
誰しも、最初から理想的な使いやすいサイトを作れるわけではありません。
だからこそ重要なのが、
- 現状を数値で振り返る
- ユーザーにとって使いづらそうな点を特定する
- 少しずつ修繕していく姿勢
内省的に改善し続けることが、サイト運営の本質です。
サイト改善をする目的とは何か？
結論
サイト改善の目的は、「ユーザーが一人でも迷わず成果にたどり着ける状態をつくること」です。
見た目を良くすることでも、
最新トレンドを取り入れることでもありません。
成果とは、ユーザーの目的を達成できることです。
ユーザーは何か目的をもって検索し、あなたのサイトに到達しています。
その目的達成を支援することこそが、本来のサイト改善です。
定量的なCV（コンバージョン）を伸ばすことは、あくまで「結果」にすぎません。
サイトの目的とは？ウェブサイトの種類別目的一覧表（2026年更新版）
この目的が達成できたかを定量的に表した指標をWeb改善の世界ではコンバージョン（キーイベント）と呼びます。
| サイトの種類 | 主な目的 | 集客の役割 | 回遊の役割 | 成果（ゴール） |
|---|---|---|---|---|
| コーポレートサイト | 信頼獲得・会社理解 | 指名検索・比較検討層 | 事業・実績理解 | 問い合わせ・採用 |
| サービスサイト | 価値理解・選択促進 | 課題認識・比較層 | 強み・違い理解 | 申込み |
| ECサイト | 購入 | 顕在層 | 商品比較 | 購入完了 |
| メディア／ブログ | 認知・信頼形成 | 検索・SNS | 関連記事 | 再訪・登録 |
| LP | 行動促進 | 広告 | 原則回遊なし | 申込み |
| 採用サイト | 応募促進 | 求職者 | 仕事・文化理解 | 応募 |
| BtoBオウンドメディア | リード育成 | 課題探索層 | 学習深化 | 商談化 |
| 比較サイト | 意思決定支援 | 比較層 | 条件整理 | 送客 |
| 会員サイト | 継続利用 | 既存顧客 | 自己解決 | 会員登録・継続・アップセル |
| ブランドサイト | 共感形成 | 潜在層 | 世界観体験 | 指名検索 |
| 個人ポートレート | 人となり理解 | 指名・紹介 | 思想・実績理解 | 相談・依頼 |
同じ「CV」でも、目的も意味もまったく異なります。CV数だけを他社と比較しても、有益な示唆はほとんど得られません。
サイト改善の5つの目的
① ユーザーの「迷い」を減らす
- どこを読めばいいかわからない
- 自分に関係あるか判断できない
- 次に何をすればいいかわからない
こういったことをユーザに考えさせないことが大切です。
※アップルがiphoneを世に出した際に説明書がいらないものでした。今までの日本の携帯会社は分厚い説明書と携帯を販売していたのですが現在はなくなっています。
※ユーザに行動を強制させないことも重要です。
詳しくはOOUIという考え方を参考にしてください。
https://kanseian.earth/the-consultants-tool-kit/what-is-ooui/
② ユーザーの「不安」を先回りして消す
成果が出ない原因の多くは、ユーザの態度変容に合わせたサイト構造になっていなかったり、コンテンツが用意されていないことです。
- 信頼できるか
- 自分のケースでも大丈夫か
- 後悔しないか
心の中の質問に先に答える意識が重要です
③ 集客・回遊・成果を分断せずにつなぐ
- 集客できているが回遊しない
- 回遊しているが成果につながらない
点ではなく線で体験を設計することが、今求められています。
④ 広告・営業・SEOの効率を最大化する
サイトが整うと、24時間無言で働く営業・受付になります。
サポート対応のコストが減ったり、あらかじめユーザがサイトを見てコンテンツをみてくれていれば説明コストが減ります。ECサイトなら、店頭の営業日でない日でも販売することが可能です。
その他・・・
- 広告：無駄が減る
- SEO：評価されやすい
- 営業：説明が短くなる
など、メリットがたくさんあります。
⑤ 成果が再現できる状態をつくる
- 定量で「どこが効いたか」を把握
- 定性で「なぜ効いたか」を理解
偶然から構造へ、そして必然へ。改善を重ねることでより良い状態を目指そうとします。
大事なことは、結果はもちろんですが、ユーザにとって良いサイトを目指すあり方だと個人的には思っています。
サイト改善のメリット・デメリット一覧
様々な観点からメリットとデメリットをまとめています。
| 観点 | メリット | デメリット・注意点 |
|---|---|---|
| 成果（CV） | ・問い合わせ、申込み、購入率が向上する・同じアクセス数でも成果が増える | ・改善直後は数値が一時的に下がる場合がある ・成果だけにとらわれると刈り取り型のコミュニケーションになり長期的にはユーザに選ばれないサイトに |
| 集客 | ・SEO評価が上がり、自然検索流入が増える・広告効率が改善する ・特に自然検索は複利で集客にききやすいです | ・集客だけを目的にすると、回遊・成果が置き去りになる ・コンテンツ作成等に時間がかかる |
| 回遊 | ・ユーザーが一人で迷わず進める・ページ滞在・理解度が向上 | ・情報を増やしすぎると逆に迷わせる ・ダークパターンに陥る可能性がある。（※後日参考記事記載） |
| ユーザー体験 | ・不安が減り、信頼されやすくなる・比較検討で選ばれやすくなる | ・主観で改善すると体験を悪化させるリスク |
| 営業・運用 | ・営業説明が短くなる・問い合わせの質が上がる | ・社内の説明資料や運用フローの更新は必要 |
| 再現性 | ・成果の理由が分かり、改善が積み上がる | ・定性・定量調査の設計に慣れが必要 |
| コスト | ・広告費を増やさず成果を伸ばせる | ・初期工数（調査・分析・実装）が発生する |
| 組織・意思決定 | ・数字とユーザー視点で議論できる | ・関係者の合意形成に時間がかかる場合がある |
| 長期視点 | ・サイトが「資産」として育つ | ・短期成果だけを求めると価値を感じにくい |
補足：デメリットは「やり方次第」でほぼ回避できる
表のデメリットの多くは、改善そのものの欠点ではなく、進め方の問題に起因します。
回避のポイント
- 定量調査で「場所」を特定してから動く
- 定性調査で「理由」を理解してから直す
- 集客・回遊・成果を分けて考える
これを守れば、「頑張ったのに成果が出ない」状態はほぼ防げます。
分析も重要ですが、分析の前提となるデータ整備に時間を使うことを個人的にはおすすめしています
そもそもサイトの目的はなんだっけ？
目的が達成したといえる状態は？定量的に表すと？
そのデータはどうやって取得する？
どこにどのような形式で保存する？
収集した後はどうやって使う？
こういった問いを投げかけて事前に設計をすれば良質なデータが集まります。
これらをしないまま、データ取得するとそもそも間違ったデータを用いてユーザを理解しようとするため間違った結果に結びつきがちです。
サイト改善とは何をすることか？どのようなアプローチがあるか？
ユーザー行動の結果は、ウェブの世界ではデータとして残ります。そのデータをもとにニーズを類推するために必要なのが下記の調査です。2つを組み合わせることがよりユーザ理解に近づきます。
- 定量調査
- 定性調査
サイト改善の方法①：定量調査
どこで・どれくらい問題が起きているかを把握します。
- アクセス数
- 離脱率
- CVR
- デバイス差
ただし「理由」は分かりません。
サイト改善の方法②：定性調査
なぜそうなったかを理解します。
- インタビュー
- ヒートマップ
- 操作観察
セルフサービス中の心の声を拾う。
正しいサイト改善の2つのアプローチ
結論：サイト改善には「仮説→データ」と「データ→仮説」の2つの正しい入り口がある。
重要なのは、どちらか一方に偏らないこと。
アプローチ① 仮説 → データ
経験・知見から検証するアプローチです。
概要
- 先に「こうではないか？」という仮説を立てる
- その仮説をデータで検証するアプローチ
典型的なスタート地点
- 現場の違和感
- ユーザー対応・営業の声
- 業界経験・過去事例
進め方
- 仮説を立てる
例：「料金が分かりにくくて離脱しているのでは？」 - 検証指標を決める
例：CVR、料金ページ到達率 - 定量データで確認
- 必要に応じて定性調査で補強
| 観点 | 内容 |
|---|---|
| 強み | ・スピードが速い・改善案を出しやすい |
| 注意点 | ・思い込みになりやすい・仮説がズレていると空振り |
経験がある人ほど陥りやすいが、データで必ず裏取りすることが重要
アプローチ② データ → 仮説
事実から意味を見出していくアプローチです。
概要
- まずデータを見る
- 数字の「歪み」から仮説を導くアプローチ
典型的なスタート地点
- アクセス解析（参考ツールは下記で解説しています。）
- ヒートマップ
- ファネル分析
進め方
- 定量データを俯瞰する
- 異常値・落ち込みを見つける
例：「このページだけ異常に離脱が高い」 - なぜか？を仮説化
- 定性調査で理由を確認
| 観点 | 内容 |
|---|---|
| 強み | ・思い込みを排除できる・改善優先度を決めやすい |
| 注意点 | ・理由が分からないまま止まりがち・分析疲れに陥りやすい |
2つのアプローチの比較表
| 観点 | 仮説 → データ | データ → 仮説 |
|---|---|---|
| 出発点 | 経験・感覚・現場の声 | 数字・行動ログ |
| 向いている場面 | 小規模改善・スピード重視 | 全体改善・優先順位整理 |
| リスク | 思い込み | 解釈迷子 |
| 必須要素 | 検証意識 | 定性調査 |
| 成果を出す鍵 | 仮説の質 | 仮説化する力 |
どちらか一方では不十分です。往復運動がサイトを資産にします。
正しいサイト改善は「往復運動」
最も成果が出るのは、この2つを行き来するアプローチです。
推奨ループ
- データを見る
- 仮説を立てる
- 改善する
- データで確認する
- 違和感から新たな仮説を立てる
仮説とデータのキャッチボールが、サイトを資産に育てます。
サイト改善のおすすめ分析ツール
前提：ツールは「目的別」に選びましょう
ツール選定で最も多い失敗は、
- 高機能ツールを入れて満足する
- 数字を見るだけで終わる
です。ツールは答えを出すものではなくユーザー理解のための“手段”です。定量調査（数字で事実を見る）
定量調査（数字で事実を見る）
| ツール名 | 主な用途 | 見えること | 向いている分析視点 |
|---|---|---|---|
| Google Analytics 4（GA4） | アクセス解析 | 流入・回遊・成果 | 集客・回遊・成果 |
| Google Search Console | 検索分析 | 検索クエリ・表示順位 | 集客 |
| Google Looker Studio | 可視化 | 指標の関係性 | 全体把握 |
| Google Tag Manager | 計測管理 | イベント・CV計測 | 成果定量調査（数字で事実を見る） |
定性調査（ユーザーの気持ちを見る）
| ツール名 | 主な用途 | 見えること | 向いている分析視点 |
|---|---|---|---|
| Microsoft Clarity | ヒートマップ・録画 | 迷い・操作の詰まり | 回遊・成果 |
| Google フォーム | アンケート | 不安・違和感 | 成果 |
| PageSpeed Insights | 体感速度 | 表示ストレス | 回遊 |
有料で使えるおすすめ分析ツール
| ツール名 | 主な用途 | 強み | 向いている分析・改善視点 |
|---|---|---|---|
| BigQuery | 大規模データ分析 | データ統合・高速処理 | 回遊・成果の深掘り |
| Adobe Analytics | 高度な行動分析 | 柔軟な分析設計 | 大規模サイトの全体最適 |
| Similarweb | 市場・競合分析 | 外部データ比較 | 集客・市場理解 |
| Semrush | SEO・競合分析 | 検索意図・競合可視化 | 集客（SEO改善） |
| Ahrefs | SEO・被リンク分析 | 評価構造の把握 | 集客（検索評価） |
| HubSpot | CRM＋行動分析 | リード〜成果の一気通貫 | 成果（CV〜営業） |
| Salesforce | CRM・顧客管理 | 商談・売上データ連携 | 成果（受注・LTV） |
| Tableau | データ可視化 | 高度なダッシュボード | 全体把握・意思決定 |
| Marketo | MA（行動追跡） | スコアリング・育成 | 回遊〜成果（BtoB） |
定性調査（意思決定に使える）
| ツール名 | 主な用途 | 強み | 向いているケース |
|---|---|---|---|
| Hotjar（一部無料） | ヒートマップ | 調査機能が豊富 | UX改善 |
| UserTesting | ユーザーテスト | 生の声 | 大きな改修前 |
| Qualaroo | サイト内質問 | 行動直後の声 | 成果改善 |
改善・検証向け（仮説検証）
| ツール名 | 主な用途 | 強み | 向いているケース |
|---|---|---|---|
| VWO | A/Bテスト | UI改善 | 成果改善 |
| Optimizely | 実験基盤 | 組織的改善 | 大規模運用 |
| Google Optimize（※終了） | – | – | ※代替検討 |
集客・回遊・成果 × 定量ツール対応表
| 視点 | 主に使うツール |
|---|---|
| 集客 | Semrush / Ahrefs / Similarweb / Search Console |
| 回遊 | GA4 / ヒートマップツール/BigQuery / Adobe Analytics / Marketoなど |
| 成果 | HubSpot / Salesforce / GA4など |
| 可視化 | Tableau / Looker Studioなど |
サイト改善を実践する方法
サイト改善は「自社でやる」か「外部に依頼する」かで、やり方・成果の出方・注意点が大きく変わります。どちらが正解かではなく、自社の状況に合っているかが重要です。
方法① サイト改善を「自社でやる」場合
向いている企業・個人
- 社内にWeb担当・マーケ担当がいる
- すぐに大きな成果より、改善を積み上げたい
- ユーザーや事業理解が深い
自社でやる場合の基本ステップ
Step1：目的を明確にする
- 集客を良くしたいのか
- 回遊を改善したいのか
- 成果（CV）を上げたいのか
全部やらずに、重点を絞ってセンターピンやボトルネックを潰すようにします。
この時考えるポイントは下記です。
| 「問題と解決法の非対称性] |
| 大きな問題だからといって、大きくて複雑な解決策とは限らない |
| 小さくてシンプルな解決策で済むことは多い |
| 小さな一歩を踏み出すことが、問題解決のきっかけになる場合がある。 |
Step2：定量調査で「場所」を特定
- 離脱が多いページ
- 想定より進まれていない導線
- デバイス差が大きい箇所
Step3：定性調査で「理由」を理解
- 実際に使ってもらう
- ヒートマップを見る
- 問い合わせ内容を見返す
- ユーザーの迷いを想像ではなく観察する。
Step4：小さく改善する
- 見出しを変える
- 情報の順番を変える
- CTAを分かりやすくする
いきなりリニューアルしない。まずは本当にリニューアルが必要なのか？を考えましょう
またリニューアルする際は今までやってきた資産をしっかりと引き継ぐことが重要です
Step5：再びデータで確認
- 離脱率は下がったか
- 回遊は増えたか
- 成果は改善したか
自社でやるメリット・注意点
メリット
- ユーザー理解が深まる
- 改善ノウハウが社内に残る
- 小回りが効く
注意点
- 主観に寄りやすい
- 担当者の負荷が高くなりがち
- 分析が属人化しやすい
「仮説→データ」を必ず守ることが最大のポイント
方法② サイト改善を「外部に依頼する」場合
向いている企業・個人
- 社内に専門人材がいない
- スピード重視で成果を出したい
- 客観的な視点が欲しい
外部に依頼する場合の基本的な進め方
Step1：目的とゴールを言語化する
- 何を改善したいのか
- 何をもって成功とするか
「いい感じにしたい」はNG。
Step2：調査・分析フェーズを必ず含める
- 定量調査（アクセス解析）
- 定性調査（ヒートマップ・ユーザー視点）
調査・分析を挟むことで、現在ある資源を有効に使えます。
重要度の高くインパクトが高い施策から実施できます。
Step3：仮説と改善案の説明を受ける
- なぜこの改善なのか
- どのデータに基づいているのか
双方が納得し実施していくことが大事です。
Step4：実装・検証までセットで進める
- 実装して終わりではない
- 効果検証まで含める
外部依頼のメリット・注意点
メリット
- 専門知見を短期間で活用できる
- 客観的に課題を見つけられる
- 社内の工数を抑えられる
注意点
- 丸投げすると失敗しやすい
- 社内にノウハウが残らない
- 事業理解が浅いとズレる
「一緒に考えるパートナー」かどうかが重要
自社 vs 外部 どちらを選ぶべきか？
社内にデータ活用する機能がない場合、スピードを重視し、外部に依頼することがいいでしょう。
| 観点 | 自社でやる | 外部に依頼 |
|---|---|---|
| スピード | △ | ◎ |
| ノウハウ蓄積 | ◎ | △ |
| 客観性 | △ | ◎ |
| コスト | ◎ | △ |
| 再現性 | ◎ | △（設計次第） |
自社で行う場合は現在はAIもありますでAIと対話してくことで能率を上げられます。
詳しくは別記事をまとめます。
データ活用についてご相談がある方は、お問合せください。
まとめ
ウェブサイトは常にセルフサービス。たn
お客さんのために改善をして使いやすくする発想が大事
使いやすくするための改善は、定性調査 × 定量調査で行うべき。
数字で事実を見て、人の気持ちを理解し、改善を重ねる。
内省と改善の仕組みを2026年はあなたの会社にもぜひ根付かせてください
それが、検索上位にも、成果にもつながる本質的なサイト改善です。
参考書籍
Howよりもあり方が記載されている稀有な本たちです。
ビジネス界でよく話されるユーザエクスピリエンス（UX）について詳しく語られています。
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