AIに分析させると案が多すぎて、結局どれを選べばいいか分からない

ChatGPTに聞いて改善してみたけれど、売上や登録率に結びつかなかった

LPや広告の数字を見ても、どこを直せばいいのか判断できない

理由はシンプルです。 AIはたくさん答えを出せます。 でも、どれが売上に一番近いかまでは、 条件を絞らなければブレます。

しかも、改善案が5個、10個と出てくると、 人は逆に決められなくなります。

だから必要なのは、 AIにたくさん案を出してもらうことではありません。 必要なのは、 改善案を“最大2つ”に絞らせること。


この電子書籍では、 そのための考え方と質問設計を、 実例ベースでわかりやすく解説しています。

電子書籍の中身を少しだけ紹介すると…
この電子書籍で解説しているのは、
複雑な分析手法ではありません。


使うのは、基本この3つです。

・LPアクセス数 ・登録数（登録率)
そして必要に応じて、
どこから来たアクセスなのかという
流入元を加えます。

これだけで、 Claudeに“売上に近い改善案だけ”を考えさせる土台ができます。 さらに本書では、 改善案を無限に出させるのではなく、 ・最優先で変えるべき改善案 ・リスクを抑えて試せる代替案 の2つに絞る考え方を解説しています。 だから、 「で、結局どれをやればいいの？」 で止まらなくなります。

なぜこの電子書籍は“使える”のか？
よくあるAI本は、
機能紹介やプロンプト集で終わります。 でも実務で困るのは、 「何ができるか」ではなく、 「次に何を直せば成果に近いか」です。 この電子書籍は、 その判断に必要なところだけを残し、 余計な情報を削っています。 だから、 読むほど迷うのではなく、 読むほど判断が軽くなります。