⚡ LAGLESS PORTAL📈 今日のグロース研究2026-09-28 (月)バックナンバー
📈 今日のグロース研究

広告費3万円で152人が来て、登録は0人。犯人は広告ではなく「あと1画面」だった

きょうの結論

「登録0」で止まると広告管理画面をもう一周することになる。「152 → 31 → 0」まで分解できた人は、翌朝には直す場所を知っている。測る位置を一段手前にずらすだけで、差はここまで開く。

TOPIC 1

広告管理画面を閉じて、サーバーのログを読んだ

広告管理画面から見えるもの 広告費 $211 / クリック 113 サインアップ 0 / CVR 0% 「広告は個人開発に向かない」で終わる nginxのログから復元したもの サイトに来た 152 人 20% がのこる 診断スキャンを完走 31 人 登録ページに到達 0 壊れていたのは、この1枚だけだった 氏名 + メールアドレス + パスワード + captcha の登録フォーム 「サイトがざっと大丈夫か知りたい」に対して、アカウント作成は重すぎた
完走率20%は悪くない。訴求は届いていた。釣り合っていなかったのは関門の重さだけ。
152人広告から来た訪問者
31人診断を完走した人(20%)
0人登録ページに着いた人

アクセシビリティ診断ツール Axlura を個人で作っている開発者の、2週間分の実測値(本人公開値)です。GA4の設定を待つ必要はありません。すでにあるアクセスログを、同一IP+同一User-Agentで擬似セッションにまとめ、到達した最も深いパスを数える。これで30分です。

ファネル = 来訪から申し込みまでの各段階を、人数で並べたもの。どこで人が減ったかを見るための、じょうご型の表。
TOPIC 2

いちばん面白かった手: 良い結果にはゲートを掛けない

診断が終わった 結果がよかった人 結果がわるかった人 ゲートなしで即表示 専用のOGP画像とタイトルを付ける =ここが実質のシェア入口になる 人に見せたい人を、止めない メールアドレス1行だけ 氏名・パスワード・captcha は外す 「登録してレポートを見る」 → 「レポートをメールで送ります」 見る数字は離脱率ではなく 「フォームを開いたのに送らなかった率」
良い結果に関門を置くのは、自分でシェアを止めているのと同じ。リード獲得の目的は変えず、摩擦だけ削ぐ。

3つめの手は、wp-admin から直接スキャンを走らせるWordPressプラグインの公開でした。自分のサイトに来てもらうのではなく、相手がすでに開いている作業画面の中に入り込む発想です。

TOPIC 3

断られた理由を、感想フォルダではなくバックログに入れる

推薦を打診 「断る場合は理由を一行」 断られる 理由:「根拠が追えない」 出典が裸のドメイン名だけ 直す 直したのは2つだけ ① 出典を元ページへの クリック可能なリンクに ② 公開メソドロジーページ 同じ相手に再打診する 「断ったその本人が、いま持っているいちばん温かいリードです」 条件が明示されていたのなら、満たしたという事実がそのまま連絡する理由になる
インフルエンサー施策の成果物が、動画でも投稿でもなく「リンク構造の修正とドキュメント1枚」だった。

メソドロジーページには、スコアに使うシグナル、それぞれの重み、そして「何は測れないのか」という限界まで書き出します。国内では、これがそのままコンプライアンス部門を説得する材料になります。景品表示法や薬機法まわりの裏取りを説明できるかどうかが、導入の可否を分けるからです。

メソドロジーページ = 「うちのスコアはこう計算しています」を公開する1枚。算出方法について、という名前でいい。
TOPIC 4

MCPが「機能」から「配布チャネル」に移った。ただし売上は$0

ディレクトリ掲載の工程を、どこで割ったか 人間に残った工程 アカウント作成 CAPTCHA この2つだけ エージェントが回した 掲載先の特定 フォームの記入 相互リンク・バッジ設置 本番反映の差分準備 14日後の結果 0 → 27 ドメインレーティング 売上 $0/mo コメント欄の反論:「DRはGoogleのランキング要因ではありません」 翻案するなら指標を、掲載後14日の指名検索数・UTM付き流入・「どこで知りましたか」に置き換える
価値があるのは数字ではなく、「任せる工程と人間が残る工程の線引き」を実物で公開したこと。

本当の空白はもっと手前にあります。日本語のローンチ媒体・比較サイトのリストをMCPツールとして持っている人が、まだ誰もいません。棚として丸ごと空いています。

MCP = AIのエージェントが外部のサービスを呼び出すための共通の差し込み口。「機能」だったものが、いま「集客の入口」に変わりつつある。
TOPIC 5

体感を業界の単位に翻訳すると、それ自体がコンテンツになる

17 CPS(1秒あたり17文字)を超えていたキューの割合 はじめの状態 68% ① 次の無音まで   表示を伸ばす 29% ② 短い隣を結合   (84字・7秒まで) 24% テキストは1文字も削っていない(全部を基準内にするのに必要な削除は 1.7% だった)
犯人は文字数ではなくタイミングだった。「Need more?」の一行が0.36秒しか出ておらず、28 CPS相当になっていた。

感想ではなく単位を持ち込むと、コメント欄が無料の測定設計レビューに変わります。AIスキル診断の AISA も同じ構図で、自己評価と実測の相関が r = 0.07〜0.24 しかないという数字を出し、製品を変えずに訴求だけを「チームをスキルアップ」から「見えないものを測る」に変えました。

日本語は1文字あたりの情報量が英語より高いので、Netflix の20 CPSをそのまま基準にすると削りすぎます。まずは自分の動画の中での相対値、平均と最悪値の差だけを見てください。

TOPIC 6

「量産すれば当たる」への反証が、量産した本人から出た

1週目にやった量と、その結果 spec trailer 26本 1対1のアウトリーチ 40回以上 dev.to の記事 8本 契約監査レポート 7本 ← 唯一、関心を引いた 売上 $0 途中でアカウントのクレジットも失った 「エージェントは量産が速く、 評判の判断が下手です」
関心を引いた監査レポートには、取得日と条項の原文引用が入っていた。検証できる、という一点だけが違った。

コメントの助言も一致していました。「誰も頼んでいないトレーラーをあと26本足すな。監査を3社に直接持っていけ」。生成コストが下がるほど、引用元・取得日・原文引用という検証可能性だけが差として残ります。

明日の午前中に着手するなら、この順です。①サーバーログでファネルを復元(30分) ②ゲートを2段に分ける(2〜3時間) ③結果画面を上位3項目+折りたたみに組み替える(3〜4時間) ④打診文に「断る場合は理由を一行」を足す(5分)。

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