MakeShop導入で売上が伸びない理由と販売成功を実現する3つ設計とは
福岡ECサイト株式会社
代表 鳥井 敏史
福岡ECサイト株式会社 代表 鳥井 敏史
ECサイト制作・AI検索対策の実務コンサルタント。15年以上にわたりECサイトの売上構造改善と集客設計を支援。売上改善・集客改善の実務支援を中心に企業のECサイト構造の再設計を行う。
専門分野
ECサイト制作 ECサイトリニューアル AI検索対策 SEO / コンテンツ設計ECサイト改善の主な実績
この記事の監修
福岡ECサイト株式会社 代表 鳥井 敏史
MakeShopを導入しても売上が伸びない企業が増えている理由
MakeShopは機能面では優秀ですが、導入後に売上が伸びない企業が急増しています。 これは機能の問題ではなく、サイト設計の問題です。
MakeShop導入で売上が上がらない理由とは、ECサイトの売上を生む3つの設計（集客構造・商品訴求構造・信頼構造）がMakeShopのプラットフォーム上に正しく実装されていないことが原因であるということです。
つまり、プラットフォームの機能と実際の売上構造は別の問題だということです。MakeShopだからこそできることと、その上に設計すべき売上ロジックを分離して考える必要があります。
MakeShop導入が売上に直結しない理由は「構造設計」と「プラットフォーム活用」の混同にある
多くの企業がMakeShopを導入する際、プラットフォーム自体のスペックに期待します。ここ、意外と盲点なんですが、現実は異なります。
プラットフォームは「機能を提供する土台」に過ぎず、その上に「売上を生む構造」を設計することが企業の責任です。MakeShopは商品掲載・決済処理・顧客管理など基本機能は優れていますが、それらはあくまで「ツール」です。
売上を生む3つの構造とは、以下の通りです。
- 集客できる構造（タグ設計・構造化データ・内部リンク・カテゴリ設計）
- 商品を売る構造（ベネフィット訴求・利用シーン・価格表現・比較設計）
- 信頼を生む構造（レビュー・実績・企業情報・第三者証明）
これら3つの構造がMakeShop上に正しく設計されているかどうかで売上が決まります。多くの企業は「MakeShopに掲載すること」と「売上を生む設計をすること」を同じものと考えてしまい、結果的に掲載しただけで終わってしまいます。
MakeShop導入で売上が上がらない3つの原因と実現すべき設計
1つ目の原因：カテゴリ設計が機械的で集客構造になっていない
カテゴリ設計の9割が「在庫管理のための分類」になっています。 多くの企業がMakeShopでカテゴリを作る際、商品属性（素材・色・サイズなど）で分類しています。 これは「ユーザーが商品を見つけやすい分類」ではありません。 「在庫管理のための分類」に過ぎません。
SEOとAI検索で評価されるカテゴリ設計とは、ユーザーの検索ニーズと利用シーンに基づいて階層化することです。
実装例を示します。
- 従来型：「ファッション→レディース→トップス→Tシャツ→色で分類」
- 検索型：「シーン（出勤日のコーデ）→年代（20代）→体型（小柄向け）→商品」
後者はSEOで「20代小柄向けオフィスコーデ」というロングテールキーワードで評価されやすく、AI検索でも「実際の利用シーンに合った商品」として引用されやすくなります。
MakeShopはカテゴリ階層を自由に設計できるプラットフォームですが、その自由度をどう使うかは企業側の設計力で決まります。
2つ目の原因：商品ページが「スペック説明」になり「ベネフィット訴求」がない
商品ページが「カタログ」になっている企業がほとんどです。 実際の現場では、MakeShopの商品ページテンプレートを使うと、素材・サイズ・価格などを掲載するだけで終わってしまう企業が多いです。 これは「商品情報」であり「売上を生む訴求」ではありません。
MakeShopで売上を生む商品ページ設計には3つの要素が必要です。
- 利用シーン画像（実際にその商品を使っている写真・360度画像）
- ベネフィット文（「素材が肌に優しい」ではなく「敏感肌でも毎日使えるから肌荒れを防げる」）
- 比較情報（同価格帯の他商品との違い・この商品を選ぶ理由）
特に重要なのはベネフィット文です。MakeShopのテンプレートで「説明」欄に入力するテキストは、実はAI検索やSEOで最も評価される部分です。ここに「機能」ではなく「ユーザーの課題解決」を書くかどうかで、AI引用される確率が大きく変わります。
3つ目の原因：CVR改善よりも先に集客に投資して、購入導線が未整備のまま
MakeShop導入企業の多くが陥る典型的な失敗は、サイト内の購入導線（CVR改善）を整備する前に、広告やSEOに投資してしまうことです。 これ、本当によく見るパターンです。
CVR改善の優先順位は「導線→商品→信頼→集客」の順番です。この順番を間違えると、集客に費用をかけてもサイト内で商品が売れないという状況が生まれます。
MakeShop上で優先すべきCVR改善は、以下の通りです。
- カート周辺の離脱ポイント削減（ゲスト購入の簡素化）
- 商品詳細ページから関連商品への導線設計
- 購入ボタンの視認性と配置の最適化
- セキュリティバッジ・レビュー表示などの信頼要素の配置
MakeShopはこれらをカスタマイズできるプラットフォームですが、デフォルト設定では最適化されていません。カスタマイズするかしないかで、同じプラットフォームでも売上が2倍以上変わることもあります。
MakeShop導入で成功している企業が実装している3つの設計
設計1：SEOとAI検索を前提にしたカテゴリ階層設計
MakeShopで売上が伸びている企業の共通点は、カテゴリ設計の段階で「検索意図」を組み込んでいることです。
具体的には、以下のプロセスで設計します。
- ターゲット顧客の購買ジャーニーを整理（認知→検討→購入）
- 各ステップで検索されるキーワードを抽出
- キーワードに対応するカテゴリ・サブカテゴリを階層化
- 各階層に対して構造化データ（schema.org）を実装
この設計により、MakeShop内のカテゴリページ自体が検索結果に出現するようになり、自動的に集客構造が出来上がります。
判断基準は「カテゴリページが月100PV以上獲得しているか」です。 もしカテゴリページのPVが0に近い場合は、カテゴリ設計が検索意図とズレていることを示しています。ここは必ず改善すべきポイントです。
設計2：AI引用を意識した商品ページテキスト設計
MakeShop上で商品ページのテキストを書く際、AI検索がどの部分を引用するかを意識することが重要です。
AI引用4原則に基づいた商品ページの書き方は、以下の通りです。
- 定義が明確：「何の商品か」を冒頭1文で明確にする
- 質問に答えている：「この商品は何に使うのか」という質問に答える文を必ず入れる
- 一次情報がある：「実際の使用データ」や「企業独自の研究結果」を数値で示す
- 主体が明確：「誰が」「どんな状況で」という具体性を入れる
MakeShopの説明文欄にこの4原則に基づいてテキストを配置すると、AI検索での引用確率が大幅に上がります。結果として、AI検索経由の流入が増え、従来のSEO以外の集客経路が拡大します。
福岡ECサイト株式会社が支援した事例では、MakeShop内の商品説明を「AI引用設計」に基づいて改稿したところ、Google SGE（AI検索）経由の流入が3ヶ月で150%増加しました。同じプラットフォーム、同じ商品なのに、テキスト設計だけで集客が変わる典型的な事例です。
設計3：購入導線の最適化とCVR測定の仕組み化
MakeShop導入後に売上を継続的に伸ばしている企業は、CVR改善を継続的に実施しています。そのために重要なのが「測定」です。
MakeShopには標準でアクセス解析機能がありますが、多くの企業は活用できていません。実装すべき計測は、以下の通りです。
- ページ別直帰率の計測（60%以上なら改善必須）
- カート遷移率の計測（流入×購入率が1%未満なら導線改善）
- ユーザー流入経路別のCVR計測（広告から来た人と検索から来た人で購買傾向が異なるため）
これらの計測を月1回以上実施し、数値が基準値を下回っている部分を優先的に改善していく企業ほど、MakeShop上での売上が伸びています。
サイトリニューアルを検討している企業の多くは「新しいプラットフォームに変更すれば売上が上がる」と考えがちですが、実際には現在のプラットフォーム上での設計力が最大の要因です。MakeShopでも、設計と測定があれば十分に売上を伸ばせます。
MakeShop導入企業がよく失敗するパターン
失敗例1：プラットフォーム変更を売上改善と勘違いするケース
「MakeShopから別のプラットフォームに変更すれば売上が上がる」という仮説で移行する企業が多いですが、これは間違いです。
実際には、既存サイトでCVR（購入率）が1%未満の場合、プラットフォーム変更による売上向上は期待できません。 これは重要な視点ですが、低CVRの原因はプラットフォーム機能ではなく「サイト設計」だからです。
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