画面のどこが見られたか、操作されたかは、利用者の行動を考える手掛かりです。ただし、クリック、視線、AIによる予測は異なるデータなので、同じ意味として扱わないようにします。
01ツールが何を測っているか確認する
クリックやスクロールの記録、実測の視線データ、画像からの注意予測では取得方法が異なります。予測画像を、実際の顧客が見た証拠として提示しないことが重要です。対象者、端末、期間、サンプル数と、取得できない条件を確認します。
02観察から複数の仮説を考える
クリックの多さは関心かもしれませんが、操作の分かりにくさかもしれません。見られない情報は不要なのではなく、気付かれていない可能性もあります。利用者テスト、アクセス解析、問い合わせなどと組み合わせ、どこを直すかを決めます。
03変更後の成果で確かめる
文字の優先順位、余白、CTA、導線など、仮説に対応した変更を行います。見られる量だけでなく、理解、操作の完了、問い合わせの質に変化があったかを確認します。分析画面の見た目が良くなったことと、目的の達成を分けて評価します。
04確認用の公式資料
Nielsen Norman Group:F型の読み方に関する研究と注意点
05制作と改善を継続するために
Off Beatは、広告クリエイティブ制作とAI SaaS・AX事業に取り組んでいます。新しい訴求を試す制作から、成果の出たパターンの量産・展開まで、広告の検証と改善を制作待ちで止めないための支援を行います。制作範囲・本数・納期は個別にご相談いただけます。
AIチェック・品質管理ツール「Ad Check」は、動画・バナーの確認、修正指示の共有、指摘のルール化を支援します。「Ad Loop」は別のプロダクトとして開発中です。両製品とも特許出願済みです。
※2026年10月13日更新。製品の提供状況と記事の説明を見直しました。
