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正しい【A/Bテスト】のやり方とは?基本的なやり方を押さえて効率的に分析

この記事では、【A/Bテスト】について、基本的な方法と効果的な分析についてお伝えします。
Webマーケティングで【A/Bテスト】はよく実施されますが、正しい順序・方法で実施しないと意味をなさないものになります。
「適当にあれとこれを実施したら上がった」というものではなく、きちんと仮説立てから検証まで正しく行わないと、効果は発揮されません。
ぜひ、この記事で正しい方法を学んでみてください。

そもそも正しい【A/Bテスト】のやり方とは?

【A/Bテスト】はむやみやたらに複数の施策を同時に実施しても、正しい検証ができず結局何が良かったのかわかりません。

きちんと手順を踏んで

仮説→実行→検証

という正しい順序で行うことで、効果を上げることができます。

【A/Bテスト】の基本的なやり方

では、【A/Bテスト】の基本的なやり方について見ていきましょう。

どんなデータなのかをチェック(数値から仮説を立てる)

まずは、仮説を立てる作業です。

例えば、ある健康食品のLPに設置されたお試しセットの申込フォームへと遷移するバナーの「CTRを改善したい」場合、

・現状の数字の把握
・数字の改善によりどれだけ効果が上がるか

を理解し、その上で仮説を立てていきます。

以下を想定して考えてみましょう。

・LPのPVは1,000PV/月
・お試しセットの申込フォームへ遷移するバナーが設置されている
・100クリック/月(CTR10%)
・最終的なお試しセットの購入完了が3件
・購入完了を10件まで改善したい

と考えると、

申込フォームへ遷移するバナーのCTRを、33%まで上げる必要があります。

そして目標を達成するための改善施策として、以下のような仮説が立てられます。

①バナーのコピーが「6ヶ月お届けコースはこちら」と長く、1行入っただけの小さいバナーなので、バナーを大きくし「今すぐ購入」など、わかりやすい文言に変更する
②バナーの設置位置がページ下部にしかなく目立たないので、表示画面の下部に常時表示されるようにする
③ページの背景色が白、バナークリエイティブが黄色でやや目立たないので、色を緑色に変更する

このほかにも無数に施策が考えられますが、以下はこの前提から考えてみます。

【A/Bテスト】したい部分を変更する

先程申し上げた通り、【A/Bテスト】は複数施策を同時に実行しても、改善要因がわかりにくくなり、【A/Bテスト】の意味がなくなってしまいます。

上記①②③の仮説を同時に実行するのではなく、1つ1つ実施し、本当に効果があったのかを見ていく必要があります。

ここでは、

①バナーのコピーが「6ヶ月お届けコースはこちら」と長く、1行入っただけの小さいバナーなので、バナーを大きくし「今すぐ購入」など、わかりやすい文言に変更する

ことからスタートしましょう。

すなわち、バナー自体を作り替えて再度設置します。

この時、ページ内のほかの箇所を変更することは避け、あくまでバナーのみを変更します。

また、【A/Bテスト】は旧バナーと改善バナーの両方を同時に【A/Bテスト】して、はじめて効果の比較ができるものなので、

・旧バナーを設置したページ
・改善バナーを設置したページ

両方を同時に送客して効果を見ていきましょう。

なお、この【A/Bテスト】を容易に行うことができる【A/Bテスト】ツールというものがあります。

【A/Bテスト】ツールを使うと、タグをWebページにいれておくだけで、【A/Bテスト】の実施から効果の検証までを行うことができます。

【A/Bテスト】するページをランダムに表示させることができるので、正確な比較が可能です。

改善して変化したデータをチェック

旧バナーが設置されたページと改善バナーが設置されたページのバナーのCTRを比較して、効果があったか検証します。

旧バナー→CTR10%
改善バナー→CTR20%

などといったように数値が上がっていれば、バナーの改善施策が功を奏したと言えます。

なお、【A/Bテスト】の期間について「どのくらいの期間実施すればいいのか」と言うことを一概にいうことはできません。

サンプル数が少なければ「誤差の範囲」の可能性もありますので、例えば単に1週間【A/Bテスト】をしてCTRのみ比べて判断すると、判定を見誤ることがあります。

十分なサンプル数と結果の差が十分にあることで、【A/Bテスト】の意味を成してきます。

その有意差の判断について、下記サイトを参考にするといいでしょう。

サンプル数と結果を入力することで簡易的ではありますが有意なものかどうかわかります。

「【A/Bテスト】信頼度判定ツール(有意差判定)」
https://cinci.jp/report/ab-calculator.html

結果を基に再び【A/Bテスト】を行う

結果を踏まえて、改善バナーの方が結果が良ければページを差し替え、さらに【A/Bテスト】を繰り返し実施していきます。

今度は、

②バナーの設置位置がページ下部にしかなく目立たないので、表示画面の下部に常時表示されるようにする

を実施し、同じように同時期にサイト誘導し、結果を判断していきます。

そしてさらに、

③ページの背景色が白、バナークリエイティブが黄色でやや目立たないので、色を緑色に変更する

を実施し・・・・というように、実は【A/Bテスト】は1回で終わるものではなく、随時実施されるべきものなのです。

サイトの運用作業そのものといっても過言ではありません。

というのも、【A/Bテスト】の結果も、季節要因やその時のWeb閲覧環境、商品・サービスを取り巻く周辺環境によって大きく変わってくるものだからです。

5年前に実施した【A/Bテスト】が今も有意かというと、全くそうではありません。

状況は刻々と変わっていくものなので、常に【A/Bテスト】を実施し、改善を図っていくことが重要です。

LP(ランディングページ)の【A/Bテスト】を行うべき箇所

LPはWeb広告で捕まえたターゲットユーザーが最初に見るページなので、コンバージョンさせる上で必ず改善を繰り返した方がいいページです。

そのLPにおいて、まず【A/Bテスト】を行うべき箇所は、

「ファーストビュー」「CTAボタン」

です。

コンテンツや見出しは後回しにしてでも、この2つは【A/Bテスト】を繰り返し、効果改善を図っていくべき部分です。

その理由を以下に説明します。

ファーストビュー:最もユーザーから見られる部分

LPのファーストビューは、ページにアクセスしたユーザーが最初に見る部分です。

Web広告をきっかけにしてLPに訪れたユーザーは、「LPで訴求された商品・サービスに強い関心を抱いている」とは限りません。

「なんとなく気になるから見に来た」というユーザーも多いでしょう。

一方、期待を大にして訪れたユーザーもいるでしょう。

そういったさまざまな温度のユーザーが最初に見るファーストビューでは、訴求される商品・サービスの魅力が端的に表されたコピーやビジュアルが大事です。

例えば妊活サプリのLPだとしたら、商品を持っているタレントさんの画像よりも、

・実際に飲んでいるときの写真
・元気な赤ちゃんの写真

の方がいいかもしれません。

ファーストビューでの訴求に失敗すれば、たちまちユーザーは離脱してしまいます。

まさにコンバージョン獲得のまず最初のハードルなので、念入りに仮説を立て、【A/Bテスト】を実施していくべき箇所と言えます。

・コピーの文言や入れ方
・フォントの大きさや文字の色
・ビジュアル内の画像は商品がいいのか又は使用イメージを表すような写真がいいのか

など仮説は無数に立てることができますので、思いつくものを表にまとめて【A/Bテスト】を順次実施していきましょう。

CTAはコンバージョンに直接影響する

また、LPのCTAボタン、すなわちコンバージョンページへの入口へ誘導するバナーも、コンバージョンさせる上での重要なポイントです。

ちなみに、CTAとはCall to Actionの意で、行動を促すフレーズのことを指します。

Web広告でターゲットを大量に誘導し、ファーストビューの魅力的な訴求でユーザーを捕まえても、CTAボタンが目立たなかったりすると、コンバージョン獲得につながることはありません。

CTAボタンをうまく改善することでコンバージョン率を上げることができ、さらには費用対効果を上げることができます。

そのために、CTAボタンの【A/Bテスト】は重要な項目です。

具体的な方法としては、

・目に付くところにCTAボタンを配置する
・大きさを変える
・デザインを目立たせる
・「今すぐ申込み」などCTAボタン内の文言をユーザーニーズに応えるものに変更する

などが挙げられます。

例えば、「6ヶ月コースはこちら」と表記すると具体的すぎて、そこまでは必要ないと考えられているライトなユーザーの購入意欲をそいでしまうこともあるのでバナー内の文言も重要です。

LP(ランディングページ)の【A/Bテスト】をする際に変更する部分

ファーストビューやCTAボタンだけでなく、LPそのものについて【A/Bテスト】で変更する部分について紹介します。

いずれもページの内容をよりユーザーにわかりやすく伝えるための方法となります。

画像

画像の【A/Bテスト】も頻繁に行われます。

ファーストビューの画像は、

タレントさんがいいのか、又は使用イメージがいいのか

CTAボタン直前の画像は、

商品なのか、又は赤ちゃんが笑っている写真がいいのか

など画像のビジュアル一つをとっても、さまざまな切り口が考えられ、どれが効果が高いのかパッと判断はつきません。

季節要因や購入者の属性やニーズなどを考え仮説を立て、【A/Bテスト】を都度実施して反応を見ていきましょう。

数字

ファーストビューやページ内容に客観性のある数字を入れた方が、アクセスしてきたユーザーのLPの訴求内容に対する納得性は高まります。

では、どのような数字を入れたらいいのでしょうか。

リピート率99.7%→ユーザーからの支持を集めていることを訴求
酵母葉酸400μg→商品・サービスの使用メリットを訴求

LP内の数字の使い方でも【A/Bテスト】をすることが可能です。

また、訴求するのに効果的なLP内の場所も、【A/Bテスト】で明らかにしていくといいでしょう。

ファーストビュー上のコピーや、CTAボタン、テキスト本文のテキストの色なども【A/Bテスト】できる要素です。

例えばEC(D2C)サイトの場合、CTAボタンは緑色が効果が高い色ですが、商品やサイト背景などの要素によってCTRが変化することもあります。

人は色そのものに潜在的な印象をもち、その印象と商品のイメージが合わなければCTRが落ちるということもあります。

サイト背景と同系色であれば、目立ちにくくCTRは落ちるでしょうが、ただ単に反対色にして目立たせればいいというものでもありません。

【A/Bテスト】で複数試してみて、より効果の高いものを明らかにしていくといいでしょう。

文章・文字

文章や文字も、量の多寡やフォント、文字色や大きさなどさまざまな要素が【A/Bテスト】できます。

一般的に文字量は少ないほうが望ましいと言われていますが、例えば「健康サプリのLP」であれば、

ある程度の文章量がなければ、安全性や効果について説得性に欠け、コンバージョンにつながりません。

必ずしも即効性のありそうな文章が効くというわけではないので、説明的な文章と広告的な文章とを【A/Bテスト】したり、文字色やフォントを変えてみて効果を検証していくのもいいでしょう。

【A/Bテスト】を行う上での注意点

【A/Bテスト】を行う上での注意点について説明します。

実施するためにはある程度の期間が必要

【A/Bテスト】を実施するにはある程度の期間が必要です。1日2日では変わりません。

先程述べたように、そもそも正確なデータを測るためには、ある程度のサンプルと結果の数が必要だからです。

1日2日程度で出た結果をもとに検証を行ったところで、そのデータに有意性があるかどうか疑問です。

改善事項と別要因が働いてデータに誤差が生じ、たまたま良かったほうのデータを信じてしまい、道を誤ってしまう可能性もあります。

前述の有意性判定ツールなどを使って、出てきた結果が有意なものかどうかを検証し判断することが大切です。

【A/Bテスト】は1箇所ずつ行う

【A/Bテスト】では複数施策を同時に【A/Bテスト】することは基本的にNGです。

複数施策を一気に試すと、どの部分を変えたためにその結果になったのかわからないからです。

時間がかかる作業となりますが、1つ1つ実施して効果検証をしていくことが大事となってきます。

なお、【A/Bテスト】ツールの中には多変量テスト、すなわち複数要素を同時に【A/Bテスト】し、どの要素が一番結果に影響を与えたかを判断する機能をもつツールもあります。

ツールが使える場合は、【A/Bテスト】期間の短縮を図るため使ってみてもいいでしょう。

なお、多変量テストには多くのトラフィックが必要となりますので、あまりセッションのないサイトで実施しようとすると余計に時間がかかる場合もあるため注意が必要です。

まとめ:【A/Bテスト】でLP(ランディングページ)改善を繰り返しコンバージョンアップ

今回は【A/Bテスト】について、事例を交えて具体的な方法と注意点などについて紹介してきました。

文中でもお伝えしましたが、【A/Bテスト】は1回で終了するものではなく、サイト運用やLPの改善施策において、常に何度も繰り返して実施していくべき作業となります。

ぜひ、お試しください。