内製が問題なのではなく「制作の前後」が抜けると改善が止まる

Amazonの商品ページを自社で修正できても、修正作業そのものが改善になるとは限りません。重要なのは、何を直すかを決める工程と、直した後に数字で確かめる工程です。

原因特定 → 仮説 → 訴求・構成 → 実装 → 検証の5工程がつながっているかを確認します。

1｜原因特定：どの数字を改善するのか決める

アクセス不足と購入率不足では打ち手が違います。まずセッション、ユニットセッション率など、利用できる指標から改善対象を絞ります。

2｜仮説：なぜその数字が低いかを言語化する

「画像が古い」「A+が弱い」だけでは原因になりません。検索結果で候補に入らないのか、商品ページで違いが分からないのか、価格に納得できないのかを分けます。

3｜訴求・構成：機能を並べず、購入判断の順番を決める

画像、箇条書き、A+を別々に制作せず、主要価値 → 理由 → 証拠 → 不安解消という同じ判断軸で役割を分けます。

4｜実装：Amazonの各表示領域へ役割を割り当てる

タイトル、メイン画像、サブ画像、箇条書き、A+には表示場所ごとの役割があります。すべてに同じ情報を重複させません。

5｜検証：変更後に対象指標が動いたかを見る

ページを公開した時点では改善完了ではありません。狙った指標が動いたかを確認し、動かなければ仮説へ戻ります。

内製で確認する5工程：
原因特定 → 仮説 → 訴求・構成 → 実装 → 検証。

外注する場合も「制作作業」だけを比較しない

外注先を見るときは、AIを使うかどうかだけでは判断しません。誰が原因分析を行い、主要訴求と構成を決め、その判断に責任を持つかを確認します。AIを使っていても戦略・訴求・構成を人が設計し検証できるなら、単純な量産とは別です。

自社で直せるかではなく、5工程を自社でつなげられるか

Amazonの商品ページ改善を内製すること自体に問題はありません。不足している工程だけを特定できれば、内製を続けるか外へ出すかも判断できます。

この個別原因だけでなく、ユニットセッション率がどこで止まっているかを全体から切り分けたい場合は、Amazonのユニットセッション率改善で確認する7つの順番から確認できます。