ABテストは、異なるデザインや文言などの要素を比較し、どちらが優れた結果を生む検証手法です。Webサイトや広告の改善に頻繁に利用され、ユーザーのクリック率やコンバージョン率を向上させる効果があります。
この記事では、ABテストとは何か、具体的な進め方、効果的にテストを行うための注意点を解説していきます。
ABテストとは？
ABテストとは、異なる要素やパターンを比較することで、どちらがより優れた成果を実現するか検証する手法です。
AパターンとBパターン（あるいはそれのパターン）を同じ条件下で比較するため、主にWebサイト、広告、メールなどで活用し、クリック率やコンバージョン率を高めるために使われます。
ただし、ランディングページのボタンの色や広告文の変更が、ユーザーの行動にどう影響するかを確認する際に用いられます。比較対象以外の条件（配信時間、期間、頻度）を揃えることで、データ認知性を高めることが重要です。
ABテストを繰り返すことで、少しずつ成果を上げ、収益の向上とコスト削減につながります。
ABテストを行うメリット
ABテストを行うメリットは以下2つです。
・ホームページの精度を高め、収益の拡大が見込める
・低コストで、効率的な改善が見込める
- ホームページの精度を高め、収益の拡大が見込める
作成したサイトや広告のパフォーマンスが良くない場合、ABテストによって要素を一つ一つ改善することで、より良い成果が得られます。例えば、メインビジュアルやボタンの構成を変えることで、問い合わせ数や売上が向上する可能性があります。
- 低コストで、効率的な改善が見込める
全体のリニューアルに比べて、ABテストはコストが低く、リスクも抑えられます。大きな変更をせずに、特定の要素を微調整することで大きな改善が得られるケースもあります。
ABテスト4種類
ABテストには以下の4種類があり、目的に応じて使用することが重要です。
・同一URLテスト
・複数ページURLテスト
・リダイレクトテスト
・多変量テスト
- 同一URLテスト
特定の要素を変更するだけで、URLはそのまま使用するテストです。主に簡単なデザイン変更や文章の比較に用いられます。
- 複数ページURLテスト
異なる構造の複数ページを比較する手法です。ランディングページ全体のパフォーマンスを比較する際に有効で、各ページの導線やリンクの効果も測定できます。
- リダイレクトテスト
ユーザーを異なるURLにリダイレクトすることで、異なるページの成果を比較する方法です。広告からLPへの移行などで活用されます。
- 多変量テスト
同じページ内の複数要素（例：ボタンの色・サイズ・文言など）の組み合わせを比較し、最適なパターンを見つける手法です。例えば、12通りの組み合わせがある場合、すべてを一度に検証することで、一番効果的な要素が分かります。
このテストは一度で多くの要素を分析できるため効率的ですが、A/B テストより多くのデータが必要です。
ABテストの4ステップ
目的を明確にする
改善したいKPI（クリック率、コンバージョン率など）を明確にします。改善が見込めるインパクトの大きい箇所から、ABテストを行いましょう。明確な目標がなければ、効果的なテストはできません。
データに基づいた仮説立てを行う
より制度の高い検証を行うには、データに基づいた仮説立てが大事です。例えば、「CVボタンを緑に変更すると、クリック率が上昇する」など、実際のデータを基に仮説を立てます。
テストを実施する
計測環境を整えてから、ABテストを実施します。
その際、Microsoft ClarityやOptimizelyなどのツールを活用すると、効率的にテストを実施でき、分析も容易になります。
「結果を分析、改善策を実行」を繰り返す
テスト結果を分析し、改善を繰り返すことで、その精度を高めます。一度のテストで終わらず、継続的な改善が重要です。
ABテストを行う際の注意点5つ
検証時期は同時期に行う
期間が異なると、期間による損失が影響し、正しい結果が得られなくなります。同じ期間内にテストを行うことが重要です。
検証期間は2週間以上
平日・休日や月末月初など、平日や期間によるアクセスの変動を平均化するため、最低2週間以上実施しましょう。
また、アクセス数が少ないサイトでは2週間では十分なデータが集まらない場合もあります。そのため、目標とするサンプル数やユーザー数を基に検証期間を柔軟に調整することが重要です。
適切な期間設定によって、信頼性の高いデータを基にその効果を判断しやすくなります。
比較する際は、1つの要素に絞り込む
同時に複数の要素を変更すると、どの変更が結果に影響したか判断が難しいです。1回のテストでは1つの要素だけに絞り込みましょう。要素とは、ファーストビューやCTAボタン、見出しやタイトル、サイト導線などです。
ユーザー数を確保する
十分なユーザー結果とサンプル数がなければ正しい判断が難しくなります。そのため、まずユーザーを増やす（広告出稿やSEO対策）を並行して行うことが有効です。
期待した成果がない場合もある
ABテストでは、新しい要素が必ず良い成果をもたらすとは限りません。変更によって成約率が減ったり、アクセス数が減少することもあります。リスクを考慮して、ホームページや広告全体のリニューアルよりまた、ABをテストして改善を積み重ねるのが効果的です。
さいごに
ABテストは、Webサイトや広告の成果を向上させるための重要な手法です。低コストでリスクを抑えながら、効率的な改善を実現できるので、企業のマーケティング活動には必須です。
マーケティングの最適化を目指すためにも、小さな改善を繰り返し、継続的にABテストを実施していきましょう。
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