Fibr AI

ウェブサイトを開く

ツール紹介:

マーケター向けCRO AI。個別化とA/Bテストを自動化、24時間監視で成約率向上。
登録日:

2025-11-08
ソーシャルメディアとメール:

ウェブサイトお問い合わせ価格 AIリライター AIランディングページビルダー AIテスト AI広告ジェネレーター AI広告 AIリードジェネレーション AIマーケティング AIエージェンシー AI生産性ツール

ツール情報

Fibr AIとは？

Fibr AIは、マーケター向けに設計されたAI-CRO（コンバージョン率最適化）のワークフォースです。パーソナライゼーションを担う「Liv」、最適化とテストを進める「Max」、そして24時間365日のウェブサイト監視を行う「Aya」といったAIエージェントが連携し、訪問者をコンバージョンへ導くための施策を自動で回します。A/Bテストやパーソナライゼーション、継続的な実験運用を統合し、実装から検証、ロールアウトまでを一気通貫で支援。追加の採用や代理店、新しいツールに頼らずに、既存チームでCROをスケールさせられる点が価値です。ユーザーセグメントごとの体験最適化やメッセージ、レイアウト、CTAの改善を素早く反復し、KPIに沿った意思決定を自動化。これにより、ウェブサイト最適化のスピードと精度を高め、限られたリソースでも成果最大化を目指せます。

Fibr AIの主な機能

Liv（パーソナライゼーション）：ユーザー特性や行動に基づき、メッセージやレイアウト、CTAを動的に出し分けて体験を最適化。
Max（最適化・実験）：仮説立案からA/Bや多変量の検証、勝ちパターンのロールアウトまでを自動化し、学習を継続。
Aya（24/7監視）：サイトの状態を常時モニタリングし、パフォーマンス低下や機会損失につながる変化をいち早く把握。
自動テスト運用：実験の設計、配信、評価のループを自動化し、施策のリードタイムを短縮。
セグメンテーション最適化：トラフィックや意図に応じた出し分けで、各セグメントのCVRを底上げ。
結果の可視化：KPIに沿ったパフォーマンス評価で意思決定を支援。
運用効率化：追加の人員や外部委託に頼らず、少人数でCROを継続運用。

Fibr AIの対象ユーザー

Fibr AIは、ウェブサイトからの成果を高めたいマーケティング担当者、グロースチーム、パフォーマンスマーケター、プロダクトマーケターに適しています。EC・D2Cの購入率向上、SaaSやB2Bでのリード獲得強化、コンテンツサイトの回遊最適化、キャンペーンLPの改善など、幅広い利用シーンで有効です。特に、限られたリソースでもテストとパーソナライゼーションを継続したいインハウスチームやスタートアップに向いています。

Fibr AIの使い方

目標設定：CVR、申込み、購入、LTVなど、最適化したいKPIと対象ページを明確化。
実装準備：必要なトラッキングや設定を整え、サイトと接続して計測可能な状態にする。
エージェント設定：Liv・Max・Ayaの役割と適用範囲を定義。
施策作成：コピー、CTA、レイアウト、フローなどのバリエーションを用意し、セグメントと配信条件を設定。
配信・学習：トラフィックを割り当て、実験を稼働。学習に基づき配信を最適化。
評価とロールアウト：勝ちパターンを恒常反映し、影響範囲を拡大。
継続改善：インサイトを次の仮説に反映し、バックログを更新して反復運用。

Fibr AIの業界での活用事例

ECでは、ファーストビジットとリピーターでヒーローコピーやオファーを出し分け、カート離脱を抑える取り組みに活用できます。SaaSでは、業種・役職に応じたLPの証拠・導入事例の見せ方を最適化し、デモ申込みの率を改善。B2Bでは、フォームの項目や順序、マイクロコピーをテストし、完了率を引き上げます。メディアやサブスクリプションでは、関連記事やプラン提示のタイミングを調整して回遊と登録を促進。いずれも、AIエージェントが監視と実験を自動化し、継続的な学習で成果の積み上げを支えます。

Fibr AIの料金プラン

料金やトライアルの有無、サポート範囲は提供元の最新情報を確認してください。一般的には、トラフィック規模やサポートレベルに応じてプランが分かれるケースが多く、外注や追加採用を抑えつつCROを内製化できる点が評価されます。

Fibr AIのメリットとデメリット

メリット：

テストとパーソナライゼーションを自動化し、改善サイクルを高速化。
24/7のサイト監視で機会損失を早期に把握。
追加の採用・代理店・新規ツールに依存せず、運用コストを抑制。
セグメント別の体験最適化でCVRの底上げを狙える。
学習により勝ちパターンを蓄積し、再現性の高い改善を継続。

デメリット：

十分なデータ量がない場合、学習や検証に時間を要する可能性。
自動最適化の判断根拠がブラックボックスになりやすい。
初期設定やトラッキングの整備など、導入フェーズの工数が発生。
運用を任せすぎるとブランド基準やクリエイティブの統一性に注意が必要。
チームの合意形成やワークフロー整備を伴うことがある。

Fibr AIに関するよくある質問

質問：Fibr AIは何を自動化しますか？

パーソナライゼーション、テスト運用、サイト監視をAIエージェントが担当し、継続的にコンバージョン率最適化を行います。
質問：従来のA/Bテストツールと何が違いますか？

単発の比較に留まらず、仮説生成から配信最適化、勝ちパターンのロールアウトまでを連続的に実行できる点が特徴です。
質問：導入にはコード変更が必要ですか？

実装要件は導入方法により異なります。一般には計測や設定の準備が必要になるため、提供元のガイドラインに従って進めてください。
質問：データの取り扱いは安全ですか？

データの収集範囲や保存・利用方法は提供元のポリシーに依存します。自社の要件に照らして、利用規約とプライバシー文書を確認してください。
質問：少人数チームでも効果がありますか？

自動化により運用負荷を抑えられるため、限られたリソースでも継続的なCROが進めやすくなります。