「Webサイトへのコンバージョンにつながらない…」
「広告に費用をかけているのに、思ったように成果が出ない…」
「A/Bテストは具体的に何をすればいいの？」
Webサイトやアプリのパフォーマンス向上にA/Bテストは欠かせません。ユーザーの行動を分析し、データに基づいて改善策を見つけ出すことで、コンバージョン率の向上やユーザーエクスペリエンスの最適化を実現できます。
本記事では、A/Bテストの基礎知識や成果を出すためのポイントなどを詳しく解説しています。ユーザー体験やコンバージョン率向上を目指している方は、ぜひ最後までご覧ください。
StockSun株式会社では、戦略や、マーケティング施策などをアドバイスさせていただきます。
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【無料】今すぐ相談に行く目次
A/Bテストとは、Webサイトやアプリ、広告などで2つ以上の異なるバージョン（AパターンとBパターン）を比較し、どちらがより効果的かを検証するマーケティング手法です。
例えば、広告のキャッチコピーを修正したりする際に、AパターンとBパターンどちらがより多くのクリックやコンバージョンにつながるかを検証します。
A/Bテストを実施すると、感覚や経験に基づく主観的な判断ではなく、ユーザーの行動や好みをデータに基づいて客観的に理解できるでしょう。
A/Bテストを繰り返すと、コンバージョン率やユーザーエクスペリエンスの向上につなげられます。
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【無料】今すぐ相談に行くA/Bテストには、大きく分けて以下の4つの種類があります。
それぞれ異なる特徴と目的に適した使い分けがあるので、まずは4つの種類を理解し、自社の目的に最適なテスト方法を選択しましょう。
同一URLテストは、WebサイトのURLを変更せずに特定の要素や見た目のみを変更して効果を検証する手法です。
ソースコードの大幅な書き換えが不要で、A/Bテストツールを使用して比較的容易に実施できるのがメリットです。
どちらがより高いクリック率やコンバージョン率を得られるか検証します。
リダイレクトテストは、テスト用のWebページに訪れたユーザーを別のページURLにリダイレクト（転送）して効果を検証する方法です。ページ全体のデザイン変更やリニューアルの効果を測定できます。
例えば、ランディングページのデザインを刷新した場合、既存のデザインと新しいデザインのどちらがコンバージョン率が高いかを比較検証できます。
A/Bテストツールによっては、リダイレクト設定が必要になる場合もあるので、事前にツールの仕様を確認しておきましょう。
複数ページテスト（ファネルテスト）は、一連の遷移先となる複数のページにわたって要素を変更し、ページ遷移ごとのパターンを比較検証するA/Bテストの手法です。単一ページだけでなく、複数ページにわたる導線全体の効果を検証できるのが特徴です。
例えば、ECサイトの購買フロー（商品一覧ページ→商品詳細ページ→カート→決済ページ）で、各ページのデザインやボタンの配置を変更し、コンバージョン率への影響を分析できます。
多変量テスト（MVT: Multivariate Test)は、同時に複数の要素を変え、各要素の相互的な影響を詳しく分析する方法です。個々の要素だけでなく、要素間の相互作用も分析できるのがメリットです。例えば、商品ロゴ、リード文、購入ボタンの組み合わせを検証し、最も効果的なパターンを特定できます。
ただし、多変量テストはA/Bテストに比べて複雑で高度な分析が必要なので、しっかり分析するためにA/Bテストツールを使いこなせるようにしておきましょう。
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【無料】今すぐ相談に行くWebサイトでA/Bテストを実施する際に、特に重要な比較要素を4つ紹介します。
上記の要素は、ユーザーの行動に大きな影響を与えるため、A/Bテストで重点的に検証すべき箇所です。
ファーストビュー/メインビジュアルは、Webサイトにアクセスした際にユーザーが最初に目にする部分です。いわばWebサイトの「顔」であり、ユーザーの第一印象を決定づける重要な要素です。
70%以上のユーザーがファーストビューで離脱するため、改善の余地が大きい要素でもあります。
魅力的なファーストビュー/メインビジュアルを用意できれば、サイトへの滞在時間を延ばし、コンバージョン率の向上につなげられるでしょう。
CTA（Call To Action）ボタンとは、「資料請求」「お問い合わせ」「購入する」など、ユーザーに特定の行動をうながすボタンを言います。
Webサイトの目的達成に直接関わる重要な要素であり、CTAボタンのデザインや配置、テキストなどを最適化すると、クリック率やコンバージョン率の向上が期待できます。また、小さな変更でも大きな効果が得られる可能性もあるため、CTAボタンもA/Bテストでは重要な比較要素です。
ページタイトルと見出しは、ユーザーの興味を引きつけ、クリック率やコンバージョン率を大きく向上させる可能性がある比較要素です。
ページタイトルは検索結果に表示され、見出しはページ内で最初に目に入る要素であるため、ユーザーの興味を引くかどうかを左右します。
分かりやすく魅力的なページタイトルや見出しを作成すると、ユーザーのクリック意欲を高めたり、コンバージョン率の向上につなげられます。
フォームは、ユーザー情報を入力してもらうための入力欄のことで、お問い合わせや資料請求、購入など、さまざまなコンバージョンに欠かせない要素です。
フォームはデザイン、レイアウト、入力項目など多様な要素を含むため、コンバージョン率に直結します。
また、フォームの離脱率はコンバージョンに直接影響するため、最適化の効果が明確に測定できます。
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【無料】今すぐ相談に行くA/Bテストの基本的な流れは、以下の7つのステップで構成されます。
上記のステップを一つずつ丁寧に進めると、効果的なA/Bテストを実施し、Webサイトやアプリの改善につなげられます。
A/Bテストを実施する上で、まず行うべき最も重要なステップは、目的と課題の明確化です。A/Bテストを実施する目的や現状のWebサイトでの課題を明確に定義できれば、テストの方向性を定め、具体的な改善目標を設定できます。
例えば、「ECサイトの商品詳細ページからのカート追加率を20%向上させる」と目的を設定し、「現状のカート追加ボタンの視認性が低い」のが課題であることを洗い出します。
目的と課題が明確であれば効果的な仮説が立てられ、A/Bテストの成功確率を高められるでしょう。
仮説とは、A/Bテストで検証したい改善策で、どのような効果が期待できるかの予測です。仮説は、具体的で検証可能であり、データ分析と問題特定に基づいた設計が欠かせません。
例えば、「商品画像を大きくし、複数の角度から見られるようにすると、商品詳細ページからのカート追加率が20%向上する」と仮説を立てます。この仮説は具体的で測定可能であり、A/Bテストの結果を明確に評価できます。
このように、仮説を設計してテストの焦点を絞り込めば、効率的な実験が可能です。
テストパターンは、A/Bテストで比較検証する異なるバージョンのことです。
例えば、CTAボタンの最適化を行う場合、以下2つのパターンを作成します。
Aパターンは現状維持、Bパターンは変更後のパターンです。
また、ランディングページのヘッドライン改善を行う場合、以下のパターンを作成します。
変更する要素は1つに絞り、他の要素は同じにすると、変更後の効果を明確に測定できます。
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【無料】今すぐ相談に行くテスト実施の準備では、実施期間、対象（セグメント）、使用するツールなどを決定します。実施期間は、統計的に有意な結果を得るために、最低でも2週間以上、理想的には1ヵ月程度が適切です。
期間が短すぎると、偶然の変動に影響されやすくなり、正確な結果が得られないかもしれません。
対象（セグメント）は、テストを実施するユーザーグループを指定します。例えば、新規ユーザーと既存ユーザーで分けてテストを実施すると、それぞれに最適なパターンを見つけられます。
使用するツールは、Google OptimizeやVWOなどさまざまあるので、自社のニーズに合ったツールを選択しましょう。
テストの実行フェーズでは、準備した複数のパターンをユーザーにランダムに表示し、一定期間データを収集します。「4.テスト実施の準備」で設定した期間を厳守し、途中で変更しないように注意しましょう。
A/Bテストツールを使用し、ユーザーをAパターンとBパターンに自動的に振り分けます。テスト開始後、両パターンが正しく表示されているかを定期的に確認しましょう。
テスト期間中は、コンバージョン率やクリック率、滞在時間などの指標を継続的に収集するようにしてください。
ただし、テスト期間中はWebサイトの大幅な変更やキャンペーンの実施などは避け、通常の状態を維持するように心がけましょう。
テスト期間が終了したら、A/Bテストツールなどを使用して、収集したデータを分析し、検証します。統計的に有意な差があるかどうかを確認し、仮説が検証されたかどうかを判断しましょう。
例えば、以下の表のように、セグメントごとに分析したり、長期的な影響を考慮したりすると、より精度の高い分析結果を得られます。
| 分析項目 | 分析例 |
| セグメント分析 | ランディングページのヘッドラインを変更したテストで、全体では効果が見られなかったが、新規ユーザーセグメントではコンバージョン率向上が確認された場合、ユーザー属性ごとの効果を詳細に分析する |
| 長期的な影響の分析 | フォームの最適化テストで、入力完了率は向上したが、その後の顧客満足度調査で評価が下がっていないか確認し、短期的な効果と長期的な影響のバランスを検証する |
テスト結果に基づいて改善を実施し、継続的にPDCAサイクルを回すと、Webサイトや広告の最適化を図れます。ユーザーの行動や嗜好は常に変化するため、A/Bテストは一度だけでなく、定期的な改善が必要です。
例えば、ECサイトの商品詳細ページ最適化を、以下の表の内容でPDCAを回します。
| Plan | 「商品画像を大きくし、複数の角度から見られるようにすると、カート追加率が向上する」との仮説を立てる |
| Do | A/Bテストを実施し、新しいデザインと既存のデザインを比較 |
| Check | テスト結果を分析し、新デザインがカート追加率を向上させたことを確認 |
| Action | 新デザインを本番環境に適用し、他の商品ページにも展開 |
「A/Bテスト→結果分析→改善策の実施→A/Bテスト…」のようにサイクルを継続すると、Webサイトやアプリを最適化し、パフォーマンスの向上が期待できます。
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【無料】今すぐ相談に行くA/Bテストを実施する際に、成果を最大化するために知っておきたい3つのポイントを紹介します。
上記のポイントを意識すると、より精度の高いテスト結果を得られ、効果的なWebサイト改善につなげられます。
A/Bテストは、AパターンとBパターンを同時期に実施する「並行テスト」が重要です。
異なる時期にテストを実施すると、季節要因やトレンド、競合他社の動向など外部要因の影響を受けてしまい、正確な結果を得るのが難しくなります。
しかし、同時期にテストを実施すれば、上記の外部要因の影響を排除したり、月末や月初など、時期によるユーザーの行動の違いを均等に反映できます。
そのため、A/Bを実施する際は、同時期の実施を心がけましょう。
A/Bテストで信頼性の高い結果を得るためには、2週間以上を目安に期間を設定するのが重要です。テスト期間を2週間以上に設定すれば、十分な量のデータを収集して統計的に有意な差を検出し、より正確な分析ができるでしょう。
例えば、ECサイトの商品詳細ページで、商品画像の表示方法を変更するA/Bテストを3週間実施する場合、以下のような流れで分析できます。
上記の期間で実施し、新しい表示方法がコンバージョン率を向上させたのかを確認しましょう。
2週間以上の期間を設定すると、より正確な結果を得られる可能性が高まります。
A/Bテストで成果を出すために、1回のA/Bテストで変更する要素は1つに絞ることが重要です。
複数の要素を同時に変更してしまうと、どの変更が結果に影響を与えたのかを特定するのが難しくなるためです。
例えば、変更点を1つに絞ると以下のように明確な分析ができます。
上記のように、変更要素を1つに絞ると結果の解釈が容易になり、次のA/Bテストにも活かせるでしょう。
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例えば、ボタンの色を変更するなどの小さな変更でも、コンバージョン率が大幅に向上するケースは多々あります。そのため、A/Bテストは、現代のデジタルマーケティングやUI/UX改善では欠かせません。
Webサイトや広告の効果向上を図りたい方は、ぜひA/Bテストの実施を検討してみてください。
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