LP・Webサイト改善に効く！ChatGPTを活用したリサーチプロンプト集

最短ルートで「次にやるべき改善」が分かる

「他社LPを真似してみたけど、効果が出ない…」

「データはあるのに、何から改善すべきかが分からない…」

そんなときは、GA／サーチコンソールの数値 → ChatGPTで整理 → 改善案に直結の“時短ルート”が効きます。

この記事は、分析に慣れていないデザイナーでも迷わないように、

1. 何を調べるべきか（基本項目）
2. どのデータをどこから、どう用意するか（準備）
3. フェーズ別に使うプロンプト（コピペ可）

の順で、効率よく改善方法が分かるようにまとめました。

目次

リサーチで押さえるべき5つの基本項目（LP／Webサイト向け）

1. ユーザー属性

どんな人がアクセスしているのかを把握します。

年齢層や性別、デバイス、流入経路を確認することで、誰に合わせて設計を最適化すべきかが見えます。

2. 課題・不満

ユーザーがどこで困って離脱しているか。直帰・離脱が高いページ、滞在が短い場所は要注意。ここを特定すると、改善の優先順位がつきます。

3. 行動パターン

どのページから入り、どこを見て、どこで落ちたか。CVまでの導線がスムーズか、重要情報に到達しているかを確認します。

4. 心理的要因

数値の裏にある不安・期待・動機を言語化します。「信頼できるか」「分かりやすいか」「もっと知りたいか」など、判断の背景を仮説にします。

5. 改善ニーズ

ユーザーが前に進むために必要な要素です（例：返金保証、実績、FAQ、比較表、CTA位置など）。「何を足す／強調する」で動くかを見極めます。

準備：どのデータを、どこから、どう持ってくる？

ポイント：直近28〜90日のデータでOK。モバイル優先で比較すると精度が上がります。

A. サーチコンソール（検索流入の“意図”をつかむ）

• 場所：検索パフォーマンス → 検索結果
• 設定：期間＝過去28〜90日、必要なら国やデバイスでフィルタ
• エクスポート：「クエリ」「ページ」をCSVで出力
• 使う列（例）：query, page, clicks, impressions, ctr, position

👉 貼り付け方：CSVのヘッダー＋上位50〜200行をそのままコードブロック（“`で囲む）でChatGPTに貼ってください。

B. GA4（サイト内行動とCVに近いボトルネックをつかむ）

• 場所1：レポート → エンゲージメント > ランディングページ
• 場所2：レポート → エンゲージメント > ページとスクリーン
• 設定：期間＝過去28〜90日、比較で「デバイス：Mobile/Desktop」を追加推奨
• エクスポート：CSV
• 使う列（例）： page_path or page_title, views, users, avg_engagement_time, conversions, session_conversion_rate ※計測していれば、event_count（例：click_cta）も

👉 貼り付け方：CSVのヘッダー＋上位50〜200行をコードブロックで貼り付け。URLはドメイン部分を伏せてもOKです。

基本項目 × フェーズ別プロンプト（コピペOK）

どのフェーズでどの基本項目を扱うかを冒頭に明示しています。

データはそのまま貼ってOK（CSVヘッダー＋数十〜百行が目安）。

🔹 フェーズ1：課題発見

（対応：②課題・不満／③行動パターン）

サーチコンソール：CTRが低いページの課題抽出

あなたはSEOとCROの両面を見るウェブアナリストです。
以下のサーチコンソール「クエリ」CSVを読み、
CTRが平均より低そうなページを特定し、
【想定ユーザー意図】【不足情報/表現】【優先度(A/B/C)】で整理してください。
---CSV---

[query, page, clicks, impressions, ctr, position の抜粋を貼る]

GA4：高離脱ページの行動ボトルネック仮説

あなたはLP改善に強いUXプランナーです。
以下のGA4「ランディングページ」CSVを分析し、
離脱率が高いページの共通点と、行動ボトルネックの仮説を3つ出してください。
各仮説に対し、確認に使う追加指標（例：平均エンゲージメント時間、スクロールイベント）も提案してください。
---CSV---

[page_path, views, users, avg_engagement_time, conversions などを貼る]

🔹 フェーズ2：データ整理

（対応：①ユーザー属性／④心理的要因）

ユーザー属性のセグメント整理

あなたはマーケ×UXのハイブリッドアナリストです。
以下のGA4データを基に、主要ユーザーセグメントを3つ作成し、
各セグメントごとに【重視しそうな情報】【離脱理由の仮説】【ファーストビューで強調すべき要素】を出してください。
---CSV---
[デバイス/流入別など比較を含むデータを貼る]

心理的要因の言語化

あなたはコンバージョン率最適化(CRO)の専門家です。
以下のページ別指標から、ユーザーが感じている可能性のある
【不安】【期待】【迷い】を推測し、「安心感」「信頼性」「分かりやすさ」の3観点で整理してください。
---CSV---

[page, views, avg_engagement_time, conversions… の抜粋を貼る]

🔹 フェーズ3：改善アイデア

（対応：⑤改善ニーズ）

施策の洗い出し（導線／心理／UIの3軸）

あなたはLP改善の実務コンサルタントです。
以下の「課題仮説のメモ」を読み、改善施策を【導線改善】【心理的安心】【UI強化】の3カテゴリで合計8案提案してください。
各施策は「どのページ/どの位置で」「何を」「どう改善するか」を1行で。
---課題仮説---
[フェーズ1/2で得た仮説を箇条書きで貼る]

クロージング要素の追加

あなたはCVR改善のスペシャリストです。
以下のデータに基づき、購入/問い合わせを後押しするクロージング要素を5つ提案し、
【入れる理由】【配置の推奨位置】【テキスト例(12〜20字)】を出してください。
---参照データ---
[低CTRクエリ、FAQ不足、保証情報有無 などの所見を箇条書きで貼る]

使い方のコツ

• データは“薄く広く”より“主要データを深掘り”：全量で重くなるなら、上位100〜200行だけでOK。
• モバイル優先で比較：デバイス別に見ると改善ポイントが具体化する。
• プロンプトに“目的・範囲・期待出力”を書く：迷いのない回答が返ってくる。
• 必ず一次データで目視チェック：ChatGPTは補助。最終判断はあなたの編集力。
• 小さく回して検証：まずは1〜2ページでABテストし、当たりを全体に展開する。

まとめ：データ×AIで、改善の“次の一手”がすぐ分かる

• 基本項目（属性／課題／行動／心理／ニーズ） を意識すると、抜け漏れなく現状を把握できる
• GA／サーチコンソールのCSVをChatGPTに貼るだけで、課題抽出→整理→施策に直結できる
• 「なんとなく改善」から卒業し、**最短で成果に近い“次の一手”**にたどり着ける

👉 今日のプロンプトをそのまま試しながら、自分の案件に合わせてカスタマイズしてください。

時短・効率化しつつ、改善の精度も上げていきましょう！ ✨