AIガチャの正体は「変数が多すぎる」こと
AIガチャとは、構造が固定されていない状態でAIに出力させることで、毎回異なる品質のLPが生成される状態を指します。
AIは常に一定のロジックで出力しています。
それでも結果がブレるのは、入力条件が毎回変わっているからです。
LP制作には、少なくとも以下の変数があります。
| 変数 | 固定しない場合に起きること |
|---|---|
| 検索意図 | 訴求軸がブレる |
| 競合ポジション | 差別化が弱くなる |
| USP定義 | 伝わり方が毎回変わる |
| ペルソナ状況 | コピーが抽象化する |
| セクション順 | 心理誘導が崩れる |
| CTA位置 | CVRが安定しない |
これらを固定しないままAIに指示を出すと、毎回違う構造が生まれます。
つまり、AIの問題ではなく、設計の問題です。
BtoB SaaSのように、比較検討期間が長く、意思決定者が複数いる商材では、このブレは致命的です。
なぜなら、訴求軸が少し変わるだけで、刺さる役職が変わってしまうからです。
SERPs分析をしないLPは“市場無視”
この章では、なぜSERPs分析が構造設計の起点になるのかを整理します。
検索結果は、市場の集合知です。
そこには、
- ユーザーが求めている角度
- 競合が強調している要素
- 差別化できていない余白
が可視化されています。
SERPsを見ずに構成を作るのは、地図を見ずに航海するのと同じです。
特に「Gemini LP 作成 方法」のようなキーワードでは、情報収集層と実践層が混在します。
検索上位の構成を分解すると、
- ツール紹介型
- 手順解説型
- 比較検討型
など、意図の分布が見えてきます。
実務レベルでやるべきこと
最低限、以下は分解します。
- 上位10記事の見出し構造
- CTA訴求タイプ（無料／比較／実績）
- 強調されているベネフィット
- 記事のフェーズ（比較／導入）
そのうえで、
「自社がどのポジションを取るのか」
を決めます。
ここを固定してからAIに渡すと、出力は安定します。
Geminiは情報整理能力が高いため、このSERPs分解工程との相性が非常に良いのが特徴です。
USP分析は“並べる”のではなく“配置する”
この章では、USPをどう構造に落とすかを具体化します。
USPを羅列するだけでは、BtoB SaaSのLPでは成果が出ません。
なぜなら、意思決定は論理順で進むからです。
よくある失敗
- 機能を上から並べる
- 実績をいきなり出す
- 最後にベネフィットを書く
これは一見情報量が多く見えますが、心理導線が分断されています。
正しい考え方
USPは、ユーザー心理と連動させます。
例：
- 共感（現状の課題）
- 問題の構造化
- 解決策提示
- USP提示
- 信頼証明
- 行動喚起
この順番にするだけで、CVRは安定しやすくなります。
重要なのは、「USPをどこで出すか」です。
比較検討段階では、価格や導入事例が効きますが、情報収集段階では“視点の違い”が効きます。
ここを固定せずにAIに書かせると、毎回違う順番になります。
それがAIガチャの正体です。
ワイヤー最適化は「心理の設計図」
この章では、ワイヤーを改善可能な状態にする方法を整理します。
ワイヤーはデザイン前の骨格であり、心理誘導の設計図です。
ここが曖昧だと、改善施策が感覚論になります。
ワイヤーで固定すべきこと
- セクション数
- 各セクションの役割
- 情報量
- CTA位置
- スクロール導線
これらを事前に決めることで、改善は「部分修正」になります。
固定されていない場合、修正のたびに全体構造が崩れます。
改善できるLPの条件
改善できるLPには、共通点があります。
- どこがボトルネックか特定できる
- 何を変えたか言語化できる
- 仮説が論理的に立つ
これは構造が固定されているから可能になります。
BtoB SaaSでは、CVR改善は微差の積み重ねです。
だからこそ、ワイヤーの論理固定が不可欠です。
Geminiを再現装置に変える実装イメージ
この章では、具体的な工程分解を提示します。
AIは思考代行装置ではありません。
思考整理装置です。
工程分解の例
- SERPs構造抽出
- 競合USP比較表作成
- ターゲット課題分解
- 構造テンプレート適用
- セクションごとのコピー生成
- ワイヤー反映
この順で進めるだけで、出力のブレは大幅に減ります。
重要なのは、「一気に書かせない」ことです。
Geminiの強みは、長文生成よりも文脈統合です。
工程ごとに分解し、段階的に設計させることで、品質は安定します。
なぜ1時間で可能になるのか
理由は明確です。
- 考える順番が決まっている
- 構造が固定されている
- 修正が局所化できる
ゼロベース思考が消えるから速いのです。
外注依存が発生する最大の理由は、「考える時間」が長いことです。
構造が固定されれば、制作時間は圧縮されます。
競合に埋もれるLPの共通点
AI活用が広がると、“それっぽいLP”が量産されます。
差別化が難しくなるのは時間の問題です。
その中で埋もれるLPの特徴は：
- 構成が似ている
- USPが抽象的
- ベネフィットが弱い
- 導線が単調
これはAIの問題ではありません。
設計思想の問題です。
Geminiを使うか、ChatGPTを使うかは本質ではありません。
勝敗を分けるのは、設計の固定度です。
まとめ｜AI時代に必要なのは「出力力」ではなく「設計力」
ここまでの要点を整理します。
- AIガチャの原因は構造未固定
- SERPs分析が起点
- USPは心理順で配置
- ワイヤーは心理設計図
- 工程分解で再現性が生まれる
AIは強力です。
しかし、武器になるかどうかは設計次第です。
構造を持つ人は、再現性を持ちます。
再現性を持つ人は、改善速度で勝ちます。
AIで作れる人は増えます。
しかし、構造を持つ人はまだ少数です。
差がつくのは、今です。
