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A/Bテストを活用したサイトの成果改善とおすすめツール

A/Bテストとは?

Webサイトの成果を改善するための手法の一つに、「A/Bテスト」があります。

A/BテストはWEBマーケティングにおいて、コンバージョン率を最適化するための手法やプロセスの1つとして使われています。

A(元の案)とAに変更を加えたB(テスト用の案)など、異なるパターンを用意することで、「どちらがより高い成果が見込めるか」を統計学で検証することを目的としています。

A/Bテストの結果検証は、統計学の手法で検定を行うことで信頼性を判断することができます。

A/Bテストという名前ですが、必ず2パターンで比較するという訳ではなく、3案以上のパターンを作成して比較テストを行う場合もあります。

A/Bテストはなぜ必要?

A/Bテストを行う最終的な目的は、CVR(コンバージョン率)とCTR(クリック率)を向上させて、Webサイトの成果を改善することにあります。

A/Bテストを一定期間行うことで、どのパターンが実際にCV(コンバージョン) 獲得やクリック数を改善することができるのかを、検証することができるのです。

その結果、CVR(コンバージョン率)とCTR(クリック率)の改善を、効率的に行うことができます。

通常Webサイトの改善を行う際には、過去のデータを基にした課題の抽出、改善案の作成、Webサイトへの反映、成果の測定、というプロセスを経て行われます。

しかしこのプロセスには、いくつかの問題があります。

一つは過去のデータを基に、改善案を作成していることです。

季節商品や移り変わりが激しいサービスなどの場合には、過去のデータでは参考にならないケースもあるからです。

そして改善案に関しても、おそらくこれで改善できるだろうという仮説にすぎません。

実際に成果があるかどうかは、やってみないと分からない、というリスクがあるのです。

A/Bテストを行えば、リアルタイムなユーザーの反応を知ることができるため、これらの問題のリスクを減らすことができます。

A/Bテストの対象となるものとは?

  • リスティング広告
  • Webサイト
  • アプリ
    • ●リスティング広告
      リスティング広告の広告効果をアップさせるためには、A/Bテストが必須であると言われています。

      リスティング広告では、「広告文」とリンク先の「LP(ランディングページ)」で、それぞれA/Bテストを行うことができます。

      「広告文」のA/Bテストでは、ピックアップした訴求ポイント、価格、メリットなどを入れた複数の広告文を作成して、どの広告文に反応があるかをテストします。

      「LP(ランディングページ)」A/Bテストでは、複数のLPを用意して広告文は同じものを使ってテストします。

      LPごとのコンバージョン数を比較して、成果につながるLPを見つけます。

      ●Webサイト
      Webサイトを改善する際にも、A/Bテストは大変適しています。

      例えばトップページを改善する際には、「ファーストビューの画像」「メインコピーの訴求内容」「アクションボタンの文言」「フォームの要素」などについて、重点的に検証していきます。

      例えば「ファーストビューの画像」では、ユーザー層の人物写真、商品写真のどちらが良いか。

      人物写真が良かった場合には、男女どちらがいいか、ポーズはどんなポーズが良いか、をA/Bテストを何度か行うことで絞り込んでいきます。

      いろいろな個所をテストしたい場合でも、同時に行わず1か所ずつ行うほうが、効果を明確に検証することができます。

      ●アプリ
      アプリでは、いろいろな場面でA/Bテストを行うことができます。

      特にA/Bテストで検証すべきポイントは、「ログイン方法とタイミング」「購入までのプロセスと支払い方法の選択肢」「デザインやレイアウト」「メニューの設置場所」「プロモーション方法」などです。

      例えば「プロモーション方法」では、どのようにセールをアピールするか、アイテムをどんな方法でアピールすると成果につながるかを検証できます。

      割り引き情報などは、表示する場所や表示方法によって、アクセス数、エンゲージメント率が変化します。

      A/Bテストを行うことで、実際に成果につながる方法を検証しながら見つけることができるのです。

      A/Bテストができるツール

      A/Bテストを何度も行うことで、Webサイトをどんどん改善していくことができます。

      しかし、A/Bテストを何度も行うには、手間やコストがかかってしまいます。

      そのためA/Bテストツールを活用して、A/Bテスト実施にかかる負担を減らし、スピーディに成果へとつなげていきましょう。

      A/Bテストツールには、無料で利用できるツールと有料のツールがあります。

      • 【無料】Google オプティマイズ
      • 【無料】Googleアナリティクスのウェブテスト
      • 【有料】Optimizely (オプティマイズリー)

      ●【無料】Google オプティマイズ
      Google オプティマイズ は、Googleが提供している無料のA/Bテストツールです。

      ビジュアルエディタを使い、ブラウザ上でテストパターンを作成することができます。

      他の Google ソリューションと連携する機能があるため、作業効率を高めることができます。

      アナリティクス、Google 広告、Firebase、との連携が可能です。

      ●【無料】Googleアナリティクスのウェブテスト
      Googleが提供しているGoogleアナリティクスの基本機能をA/Bテストツールとして使うことができます。

      Googleアナリティクスをすでに使っていれば、すぐに始めることができるのがメリットです。

      A/Bテストをする際には、元のURLとは別のURLに、別ページを作成してテストします。

      注意点としては、検索エンジンに重複サイトと認識されないように、canonical指定を行う必要があることです。

      Google オプティマイズと迷う場合には、Google オプティマイズ をおすすめします。

      ●【有料】Optimizely (オプティマイズリー)
      世界シェアナンバーワンのA/Bテストツールが、Optimizely(オプティマイズリー) です。

      導入している企業は9,000社以上あります。

      アメリカ発のツールのため、公式サイトは英語です。

      Optimizelyはあらゆるデバイスあらゆるチャネルで、様々なテストが可能です。

      高機能で外部サービスとの連携も可能なため、比較的自由にいろいろなA/Bテストを実施することができます。

      A/Bテスト対象者を、時間・場所などでターゲティングすることも可能です。

      機械学習を活用して個々のユーザーをセグメント化すれば、見込みのあるターゲットに集中できるため、高いパフォーマンスを引き出すことが可能になります。



      (画像は写真ACより)


      ▼外部リンク

      Google オプティマイズ
      https://marketingplatform.google.com/about/optimize/

      Googleアナリティクスのウェブテスト
      https://marketingplatform.google.com/

      Optimizely
      https://www.optimizely.com/

この記事を書いた人

磯崎史弥

WEBの戦術設計や提案を得意とするWEBプランナー。実務のディレクション及び技術面の知識も豊富で、クライアントの意向をWEBプランニングに落とす事ができます。 コーディングや開発は事業スケールを意識した設計を中核にチーム形成まで視野に行うため多くのプロジェクトを成功に導いてきました。 commnet 正解や成功までの道は一つではないと思います。 特定の解法に拘らず、任意のケースにおいて実現可能な道とその先にある結果を提示することで、クライアントの決断を助ける活動をしていきたいと思っています。

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