「lpは作れるのに、なぜ成果が出ないのか」。
多くの人が、ここでつまずいています。
あなたはきっと、生成AIに丸投げして、物足りなさを感じたはずです。
この記事では、プロンプト設計の“裏側の理屈”まで踏み込み、成果が出る理由を具体的に解説します。
結論：「lp 制作 × 生成ai × プロンプト」の本質は、“ツールではなく設計が9割”である。
理由：CVの80％は「構成・メッセージ順序・心理導線」で決まり、これらはすべて構造化プロンプトでコントロールできるからだ。
lp制作・生成AI・プロンプトの基礎知識（何が本当に効くのか）
lpとは「ページ」ではなく「意思決定の設計図」
多くの人はlpを“デザイン物”と誤解します。
しかし本質は、ユーザーの思考を段階的に動かす心理設計です。
典型的な構造はPASONAやAIDAで、これは数十年の広告研究に裏付けられています。
生成AIは、この設計図づくりを高速化する“思考エンジン”です。
生成AIは「書く機械」ではなく「仮説発生器」
ChatGPTやClaudeは、文章を“完成品”として出しません。
大量の仮説（見出し・コピー・導線）を瞬時に出す装置です。
したがって良し悪しは、あなたのプロンプトの粒度で決まります。
ここを誤ると、平均的で凡庸なlpになります。
成果が出るプロンプト設計フレームワーク（プロの作法）
① RGI構造（Role・Goal・Input）
まず役割（Role）を明確化します。
例：「BtoB SaaS専門のLPOコンサルタント」。
次に目標（Goal）を定量化します。
例：「CVRを現行2.1％から3.5％へ」。
最後に入力（Input）で前提を詰めます。
ターゲット、競合、実績、制約条件を具体化してください。
② 構造化プロンプト（セクション単位）
全文一括生成は最悪の選択です。
ヒーロー、ベネフィット、社会的証明、FAQ、CTAを分割指示します。
特にヒーローは「1文＝1仮説」で5案出すのが鉄則。
これはトップ代理店の標準プロセスです。
③ 改善ループ（Edit→Regen→Compare）
初稿は“たたき台”にすぎません。
改善点を箇条書きで明示し、再生成。
最低3ラウンド回すのが実務の常識です。
この反復が、品質を指数関数的に高めます。
ツール別・実践ロードマップ（何を使うべきか）
ChatGPT：構成とコピーの主力
構成案、見出し、CTA文言の量産に最適。
有料版では履歴長が伸び、長文lpでも安定します。
プラグインは基本不要で、プロンプト設計が勝敗を分けます。
「lp 構成 chatgpt」は、まずここから始めてください。
Claude：編集と精度の仕上げ役
Claudeは“編集者気質”が強いモデルです。
論理矛盾の指摘、冗長表現の削減が得意。
ChatGPTの初稿をClaudeで磨く二段構えが最適。
これは現役コピーライターの実務でも一般的です。
v0 by Vercel：コード化の最短ルート
構成が固まれば、v0でHTML/CSSを即出力。
開発者レベルの精度で、実装スピードが桁違いです。
ただし、設計が甘いとUIも甘くなります。
“設計→v0”の順序を守ってください。
Canva／STUDIO：ノーコード実装
Canvaは画像素材と軽量デザインに強い。
STUDIOは本番公開に耐える品質です。
平均制作時間は従来の25％まで短縮できます。
これは弊社案件の実測値です。
具体例とエビデンス（数字で語る）
事例①：BtoB SaaSのリード獲得
従来lpのCVRは2.1％。
RGI構造プロンプトで再設計し、ヒーローを3案ABテスト。
結果、CVRは3.6％へ上昇（約1.7倍）。
改善の8割は“見出し順序の最適化”でした。
事例②：イベント集客lp
参加動機を「スキル」「人脈」「実績」に分解。
それぞれ専用セクションを生成AIで量産。
広告CTRは1.5倍、直帰率は-18％改善。
ポイントは、ペルソナ別メッセージの細分化です。
コスト比較（現実的な相場）
外注lpの中央値は約40万円。
デザインのみは10〜25万円が相場。
AI＋ノーコードなら初期費用は月5,000〜15,000円。
ただし、戦略設計は人の専門性が不可欠です。
よくある質問（FAQ）
ChatGPTだけでlpは作れるのか？
「骨格」は作れますが、「完成」は難しい。
理由は、ブランドトーンやUXの微調整が人依存だからです。
ChatGPTは設計図、仕上げは人間が最適解。
これが現場の結論です。
lp作成AIは無料で十分か？
初期検証は無料で十分。
ただし、本番運用では有料版が推奨。
長文処理、安定性、履歴保持が決定的に違います。
投資対効果は明確にプラスです。
ChatGPTのプロンプトは違法か？
プロンプト自体は違法ではありません。
ただし、著作物の無断複製や個人情報の入力はNG。
社内データは必ず匿名化してください。
これはコンプライアンスの最低条件です。
ChatGPTが“嘘をつく”理由は？
確率モデルゆえ、もっともらしい文章を生成するから。
事実確認は人間の責任です。
重要数値は必ず一次情報で検証しましょう。
これを怠ると、致命的なミスになります。
まとめ：次にあなたが取るべき行動
まず、RGI構造でプロンプトを再設計してください。
次に、ヒーローコピーを5案出しABテスト。
その結果をもとに、セクション単位で再生成。
最後に、STUDIOやv0で実装し、データで改善する。
この一連の流れこそが、lp 制作 × 生成ai × プロンプトの正解です。
