複数商品をCVさせるタブLPの制作を丸投げ

タブLPとは

LPの基本概念

LP（ランディングページ）は、ユーザーに特定のアクション—購入、資料請求、問い合わせなど—を促すことに特化した単一目的のWebページです。通常は1つの訴求軸に絞り、ストーリー設計を一本化するのが基本とされてきました。

タブLPとは何か

タブLP（タブ型LP）とは、1つのページ内に複数のLPを“タブ切り替え”というUIで集約した設計手法です。
ユーザーは、自分に合った情報をタブで選択するだけで、訴求内容が切り替わり、ページ遷移や離脱を発生させずに必要な情報へ到達できます。
言い換えると、複数LPを1URLに統合した新しいLP構造です。CVR改善ツールDejamを運営するマーケティングファームLeanGoが2025年7月より提唱するLPの形です。

なぜ重要なのか

ユーザーが求める情報は人によって異なります。
・価格を知りたい人
・機能を重視する人
・口コミを見たい人
・悩み別で情報を探したい人

従来は、これらを別LPとして用意する必要があり、データの分散やUXの複雑化が大きな課題でした。
タブLPは、

• 情報への最短アクセス
• 流入の分散を解消
• 離脱ポイントの削減
• CVR改善
  という現代のUX要件に適した構造のため、重要性が高まっています。

タブLPの基礎

定義

タブLPとは、1つのLPの中に訴求軸の異なる複数のコンテンツブロックをタブ形式で内包し、ユーザーがタブ切り替えで情報を選択できるページ構造を指します。

タブLP分割の基本ルール

タブ化する際は、以下の観点で分割するのが基本です。

• 訴求軸で分ける（機能・価格・比較・事例・悩み別など）
• ターゲットで分ける（初心者向け、ヘビーユーザー向け など）
• 検索意図で分ける（具体的、比較検討、購入直前など）
• シナリオ重複を避ける（同じタブ内容に似た要素を作らない）
• タブ数は3〜6が最適（多すぎると迷わせ、少なすぎると訴求不足）

セグメントに意味があり、ユーザーが「自分ごと」として選べる軸を優先します。

LPとの比較・解釈

項目 従来LP タブLP 訴求数 1訴求が基本 複数訴求を1ページに集約 回遊性 縦長でスクロール依存 タブ切り替えで瞬時に到達 データ LPごとにバラバラ 1URLに統合され分析が容易 UX 一部のユーザーには刺さりにくい ユーザーが最適情報を自選択 CVR 訴求ミスマッチで低下 適切なタブ表示でCVR向上

タブLP セグメント切り口の種類

タブ化する際のセグメント（タブ）例は以下の通りです。

① 訴求別セグメント

• 機能訴求
• 効果訴求
• 価格訴求
• エビデンス訴求
• 口コミ訴求

② ターゲット別セグメント

• 初心者向け
• 上級者向け
• 法人/個人
• 悩み別（乾燥肌・毛穴・敏感肌など）

③ 行動・流入意図別セグメント

• 検索キーワード意図
• 広告訴求別
• 比較検討フェーズ別

④ 商品特性別セグメント

• サービス機能別
• プラン別
• 事例業界別

CVRを意識したタブ化のメリット

• 離脱率の低減
  求める情報へ即アクセスできるため、無駄なスクロールやストレスが減り、離脱が大幅に改善される。
• CVRの底上げ
  訴求軸のミスマッチが解消され、ユーザーごとに最適なパスを提供できる。
• 広告・計測の効率化
  複数訴求の広告を単一LPに誘導できるため、データが1カ所に集約され、ペルソナ・訴求別のCVR分析が容易。
• 制作コストの削減
  LPを複数作る必要がなくなるため、運用負担が激減。

タブLPを制作するためのフロー

1. 訴求軸の洗い出し
   ターゲット、悩み、検索意図などから軸を定義する。
2. タブ構造の設計
   3〜6タブで情報体系を設計し、重複を排除する。
3. タブごとのLP構成作成
   1タブ＝1LPとして、独自のストーリー構造を作る。
4. 共通エリア（ヘッダー/CTA）の設計
   タブ横断でユーザーが迷わないUIを設定。
5. タブ切り替えUIの設計・実装
   スムーズな切り替えとモバイル最適化が必須。
6. 計測設計（タブ回遊データ）
   • 各タブの表示率
   • タブごとのCVR
   • タブ間移動率
     を計測できるようにする。
7. テスト＆改善
   タブ順序やタブ名を調整し、最適なUXを追求。

タブLP制作における注意点

• タブ数が多すぎると逆にユーザーが迷う
• タブ名が抽象的だと選ばれにくい
• 訴求内容が重複すると、タブの存在意義が薄れる
• スマホでのタブUIは特に重要（視認性×操作性）
• タブ順番でCVRが変動する可能性が高いため要テスト
• すべてのタブを同じボリュームにする必要はない
• 計測がないタブLPは「ただの切り替えUI」で終わる

タブLPの発展編

• パーソナライズタブ
  ユーザー属性や流入経路に合わせて、最適タブを初期表示。
• AIによるタブ推薦
  行動データから、CVRが最も高くなるタブを自動提示。
• タブ × 動的LP生成
  ユーザーによってタブ内容が自動生成される次世代LP。
• マルチファネルタブ
  認知・比較・購入のフェーズ別タブ構造の導入。

タブLPに関するまとめ

• タブLPは「複数LPを1つに統合する新しいLP構造」
• ユーザーが自ら情報を選び、最短で答えに到達できるUX
• 訴求ミスマッチを解消し、CVRを大幅に改善できる
• 運用負担を削減しつつ、広告・計測データも統合
• 将来的には、パーソナライズやAIがタブを最適化する時代へ