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A/Bテストを実施して効果測定してみよう、ツールもご紹介(2022年度版)

A/Bテストを実施して効果測定してみよう、ツールもご紹介(2022年度版)
サイト分析・改善

1.はじめに〜Webサイトを広告に出してコンバージョンはするけどこれがベストな形のサイトなのかな?という時にA/Bテストを実施〜

狭義ではA/Bテストは仮説検定を指す俗称であるが、広義のA/Bテストはインターネットマーケティングにおける施策の良否を判断するために、2つの施策同士を比較検討する行為全般を指す。ただし、無基準にAとBをとりあえず作成して比較し判断する、という意味ではない。

英語版ウィキペディアのA/Bテストの解説(英語)には「AB testing is a term for a controlled experiment」という記載がある。つまりA/Bテストとは、コントロール(統制下)グループに対して、テスト(試し)グループをチャレンジさせて比較することが本来の主旨という意味である。コントロールグループという「基準」がなければ、季節変動など、純粋なクリエイティブ要素以外の変動要因の影響を判断できないため、科学的とは言えない。テストしたい対象以外の影響を最小にするには、コントロールグループという概念が必須なのである。

*Wikipedia引用

もちろんA/Bと2種類のように感じることもあるが3つ以上をテストするケースもあります。

A/Bテストイメージ

2.主なA/Bテスト〜A/Bテストといっても幅が広いがどういったケースで使用されるか〜

■WebサイトにおけるA/Bテスト

WebサイトにおけるA/Bテストでは、ウェブサイト内の一部分を変更することで、比較したウェブサイト内のパーツ“A”と“B”のどちらがよりユーザビリティの観点から優れているかを検討します。

主に変更してテストする場所はトップページのメインビジュアル、色使い、コンバージョンボタンの位置や色、文言でも大きく差が出ます。

■インターネット広告におけるA/Bテスト

インターネット広告におけるA/Bテストでは、クリエイティブを均等に出し分けることで、比較したい広告“A”と“B”のどちらがより成果を上げるかを比較し、採用する広告を判断する。

つまりテストする場所は広告文やバナーを2種類以上変更したものを用意しどちらがよりクリックされサイトにアクセスされたか、になります。

■ランディングページ最適化におけるA/Bテスト

ランディングページ最適化におけるA/Bテストは、インターネット広告のランディング先ページを複数用意し、ランディング先を振り分けることで、ランディングページ“A”と“B”のどちらがより成果を上げるかを比較し、採用するランディングページを判断します

主に変更してテストする場所はテキストの内容や画像、コンバージョンボタンの位置といったものになります。

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3.A/Bテストってどう行うの?〜A/Bテストを進める方法〜

■A/Bテストを行う目的を決める〜何のために行うのかコンバージョンに至るまでのプロセスを紐解こう〜

実際には決まっているのはコンバージョン、つまり成約するためのWebサイトからのアクションをもらうこと、これはどのサイトでもそうなのですがそこまでのプロセスでは色々な改善方法もあるでしょう。

Google Analyticsなどでどのような行動を行っているか、どこで離脱しているのか、どのくらいの時間どこで滞在したのか(ここらへんの領域はヒートマップツールなど組み合わせるとより詳細なデータで見つけ出すことができます)

まずは何を目的とするか

  • 直帰率を下げる
  • 滞在時間を増やす
  • フォームブロックへの導線を強める

上記のような目的を立ててから逆算していく施策を立てましょう

■仮説を立てる〜何が目的に対して有効な手立てなのか〜

上記で立てた目的に対して何を行えばいいのかを考えます。テストしたい箇所は色々とあると思いますがここなら効果がある!というポイントをしっかりと考慮した上でコンバージョンに近い要素やメインイメージなど閲覧者にとって見えやすい場所を重点的に選んでみましょう。そしてその場所に対して今現在は何が悪いのか、どうやったら上記の目的を達成することが出来るのかを閲覧者の視点に立って考えてみましょう。

例えば

  • メインイメージはもっと彩りのある華やかなもののほうがいいのではないか
  • サイトのスクロールする際にストーリーのようにしっかりと読ませるように画像やテキストに対して順番や文言・画像は適切か
  • フォームブロックへの固定ページ内リンクで遷移をしっかりさせた方がいいのではないか

などが挙げられるかと思います。

もちろんテストしてよかった部分もたくさんあるかもしれませんが悪くなるケースも念頭に置いておこないましょう。

■結果を検証して実行のPDCAを回す〜良くなった部分と悪くなった部分をしっかりと検証して次にとりかかる〜

PDCAのイメージ

仮説を立てて実行してみた結果、実際にどのようなことが起こったかを分析して良くなった部分、悪くなった部分をしっかり分析しましょう。

そしてそこで終わりにせず常に効果を最大化できるように結果に対して再度A/Bテストを行いブラッシュアップしていきましょう。

4.A/Bテストを行う上でのおすすめな便利なツール

仮説を立てて実行してみた結果、実際にどのようなことが起こったかを分析して良くなった部分、悪くなった部分をしっかり分析しましょう。

Googleオプティマイズ

「Googleオプティマイズ」とはGoogleが提供する無料A/Bテストツールです。Googleアナリティクスと連携することで計測から分析まで簡単に行うことができます。便利な機能としてテキスト差し替え等、簡単なテストであればビジュアルエディターで作成できるためご自身でスピーディーにテストを実行できます。そして、検索結果に影響を与えないのも魅力のひとつです。

https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/optimize/

Optimizely

Optimizely

Optimizely(オプティマイズリー)は、世界で一番使用されているA/Bテストツールです。

多くの有名企業にも採用されており、日本語にも対応しています。独自の統計エンジンを使用しリアルタイムな集計結果を取得可能になっており、たくさんの機能を備えていながらデザインやコーディングの知識がなくても編集ができるため、人員コストの軽減も可能とします。

https://www.optimizely.com/

おわりに

今回はA/Bテストをすることで目的を達成する方法をお伝えしました。

改善というのはゴールのないものでブラッシュアップをすることでコンバージョンに対してのプロセスをより良くできるものだと考えています。常に意識して広告やサイトの効果を最大化していきましょう。

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