ランディングページ最適化

ランディングページ最適化（ランディングページさいてきか、）はコンバージョン最適化、もしくはコンバージョン率最適化（）と呼ばれるより広範なインターネットマーケティング手法の一つであり、セールスリードや顧客となりうるウェブサイト訪問者の比率を向上させることを目的としている。
ランディングページは潜在顧客が広告や検索結果をクリックした際に表示されるウェブページである。ここでは通常、広告やリンクについてより詳細に書かれたコンテンツが表示される。ランディングページ最適化では、ターゲットとなる閲覧者に向けてより訴えかけるコンテンツやビジュアルをページ上で提供することを目的としている。
ランディングページ最適化の基礎.
LPOにはターゲティング方法に基づく三つのタイプが存在する。
LPOには実験方法に基づく二つのタイプが存在する。
テストに基づくランディングページ最適化.
A/Bテスト（A/B testing）、多変量テスト（multivariate testing）、トータルエクスペリエンステスト（total-experience testing）を用いることで、テストに基づくLPOを行うことが出来る。これらは共に期限付きテスト、期限なしテストに対して適用可能である。
A/Bテスト.
A/Bテスト（A/Bスプリットランテスト）は二つのバージョンのページ、"A" と"B"、をテストするのに用いられる手法である。ホームページ、製品ページ、FAQといったサイト上に存在する各ページに対して、複数のバージョンのページを用意しテストを行い、もっとも効果の高いページを決定することを目的としている。二つ以上のバージョンのページを用意することを明示的に示す場合、A/B/nテスト（A/B/n split testing）と表記されることもある。A/Bテストについてのデータは、通常コンバージョンかクリックを基準に測定される。
テストは逐次的、もしくは並行して行われる。逐次テストでは、複数のバージョンのウェブページが一定期間ずつオンラインで表示されテストされる。実装に関していえばこの手法が最も簡単である。並行テスト（スプリットラン）では、トラフィックが二つに分けられ、複数のバージョンが同時期に表示される。テストの結果は時期により著しく変化することがしばしば起こりうる。それぞれのバージョンの測定条件をそろえ、より信頼性のあるテストを行うためには、逐次テストは極力行うべきではない。 
多変量テスト.
多変量テスト（MVT）では、ページ上の画像やテキストといったの複数の要素のバージョンを変更しテストを行う。たとえば、あるページにはタイトルでk個の選択肢、メインイメージでm個の選択肢、会社ロゴでn個の選択肢があるとする。この場合、k×m×nの組み合わせのランディングページが得られる。
コピーのテキスト、フォームのレイアウト、メインイメージ、バックグラウンドカラーを変更することでコンバージョン率に大幅な改善が見られたとする。しかしながら、変更された各要素が等しくコンバージョンの改善に貢献したとは限らない。どの要素が最もコンバージョンの向上を促しているかを特定することが、多変量テストの重要な目的の一つである。
1998年にMoskowitz Jacobs Inc.がLEGOのサイトに実験計画法を用いた多変量テストを行ったのが一番初めの例であるが、それ以降多変量テストは2003年から2004年まではメインストリームとはならなかった。
トータルエクスペリエンステスト.
トータルエクスペリエンステスト（もしくはエクスペリエンステスト）は現在発展中のランディングページ最適化の新手法であり、システム（e.g., ATG, Blue Martini Software, etc.）によりウェブサイト全体の訪問者の動きを解析しエクスペリエンスを最適化する。従来のランディングページ最適化と異なり、トータルエクスペリエンステストではページ間をまたぐエクスペリエンスを複数用意しテストを行うことになる。
トータルエクスペリエンステストのメリットとしては、単一ページだけでなく全てのウェブ上の体験を反映し最適化できる点が挙げられる。デメリットは二点あり、一点目としてウェブサイトにトータルエクスペリエンステストを行うプラットフォームを導入するコストが高いこと、二点目としてA/Bテスト、MVLPOと比較しテストにより多くの時間がかかることが挙げられる。