ABテストは、ただ実施するだけでは効果が上がりにくく、どのように実施するか、その方法と戦略が問われる分析手法です。

この記事を読んでいる方の中には、既にABテストに取り組んでいて業務に活かしている方も、これから実践していくという方もいるでしょうが、両者にとって役立つ情報を発信しています。
具体的には、ABテストの基本的な説明からCVRやCTR等を上げるために改善すべき4箇所、具体的な実践方法、ツールの紹介と選ぶときの観点、よくある誤りとその回避方法まで、包括的に解説しています。

ABテストに興味を持っているが、どこから始めればよいかわからない方は、基本的な説明や具体的な実践法を参考にしてみてください。
すでにABテストを実施しているがさらに効果を高めたい方は、よくある誤りとその回避方法や、変更を試すべき4箇所についてを主に参考にし、より効率的にPDCAサイクルを回すのに役立ててください。

ABテストとは何か？

ABテストとは？

ABテスト（またはスプリットテスト）とは、2つ以上のバリエーションを同時にテストし、どちらがより効果的であるかを測定する方法です。
例えば、Webサイトの特定のボタンの色を変更する場合、オリジナルバージョン（A）と新しい色のバージョン（B）を作成し、訪問者にランダムに表示します。
その結果、どちらの方がパフォーマンスが高かったかを比較して施策を評価する分析方法です。

これにより、ある要素の変更がユーザーへどのように影響するかを理解し、CVRやその他の重要な指標を向上させることができます。

いつABテストを使用するべきか

ABテストは、Webサイトやアプリの特定の要素に変更を加えたいと考えている場合に特に効果的です。
以下は、ABテストを実行するべき具体的な課題です。

• CVRの改善をしたい：例えば、購買ボタンの位置や色、フォームのデザインなど、変更することでCVRの向上が期待できる要素でABテストを行ないます。
• ユーザーエンゲージメントを増加させたい：サイトのナビゲーション構造やコンテンツの配置を変更して、ユーザーの滞在時間やPV数の増加を目指します。
• 離脱率を下げたい：特に、ファーストビューでの離脱率が高いページなどは、デザインや訴求の最適化を目指して改善を図ることがおすすめです。

ABテストは、デザインやコンテンツの変更が目標とするKPIにどのように影響するかを精度高く測定することができる方法です。
重要なのは、明確な目標と仮説を持ってテストの結果を適切に分析し、得た洞察を次の改善策に活かすことです。

ABテストの歴史と進化

ABテストの手法は、マーケティングだけでなく、心理学や統計学などの分野でも利用されています。このセクションでは、ABテストの起源と最新のトレンドについて探ります。

ABテストの起源

ABテストの起源は、20世紀初頭にさかのぼります。心理学者や統計学者が、人々の反応を測定するために2つの異なる刺激を使用する実験を行いました。この方法は、製品や広告の効果を測定するマーケティング分野にも適用され、1930年代にはメールオーダーの広告効果をテストするために使用されました。

初期のABテストは手作業で行われ、限られた規模での実施が一般的でした。しかし、インターネットの普及と共に、オンライン上でのABテストが可能になり、より簡単に大規模なテストを行うことができるようになりました。

最新のトレンド

最新のABテストのトレンドでは、AIや機械学習の技術を利用した自動化が進展しています。これにより、多くのバリエーションを同時にテストし、最適な結果を迅速に導き出すことが可能になっています。

また、ユーザー体験の向上を目的としたテストが増えており、ユーザーの行動や感情をより深く分析する手法も開発されています。リアルタイムでのデータ分析や、個人化されたコンテンツ提供など、新しい方法が探求されている時代です。

このような最新のトレンドは、ABテストをより効果的かつ効率的に行うための新しい機会を提供しています。今後も技術の進展と共に、ABテストの方法や適用範囲はさらに広がると期待されています。

ABテストのメリット・デメリット

ABテストは、多くの企業やマーケターにとって重要な手法ですが、その実施にはメリットとデメリットがあります。

ABテストのメリット

ABテストを実施することには以下のようなメリットがあります。

低コストで実施できる

ABテストは、比較的少ない費用で実施できるのが魅力です。多くのオンラインツールが無料または低価格で提供されており、特別な設備や専門スキルが不要なため、広告費用や人件費を抑えつつ効果的なテストが可能です。中小企業でも導入が容易で、新しい施策の効果を手軽に測定できるため、戦略の方向性を確認するのに役立ちます。

実施に必要なリソースが少ない

ABテストは、専門のスキルを持つ人材や高価な設備が不要であるため、限られたリソースでも実施が可能です。既存のページに対して小さな変更を加えるだけで、多くの洞察を得られるため、迅速に施策の効果を確認することができます。この柔軟性が、多岐にわたる業種や規模の企業に適用されている理由です。

定量的に仮説を検証できる

ABテストでは、数値データを基に効果を分析するため、感覚や直感ではなく、定量的にどれだけ効果があったのかを評価できます。
客観的に分析することは、改善策が本当に正しかったのかを明確にするだけでなく、上手くいかなかったときもどのような変更がどのようなユーザーへの影響に繋がったのか理解することに繋がるため、次に改善すべき点を具体的に把握するのにも役立ちます。

ABテストのデメリットと対処方法

一方で、ABテストを実施するには以下の点に注意をする必要があります。

データが少ないと成立しない

ABテストは、十分なデータが集まらないと結果が偏る可能性があります。例えば、少ない訪問者数でテストを行なった場合、偶然の結果が反映される恐れがあります。これを防ぐためには、テスト期間を適切に設定し、必要なデータ量を確保することが重要です。具体的な計画と分析に基づいてテストを行なうことで、このデメリットを最小限に抑えることが可能です。

有意な結果の解釈が必要になる

ABテストの結果解釈には専門的な知識が必要な場合があります。統計的な分析で有意差を判断する際に、誤った解釈をすると、誤った方向への施策展開につながることがあります。これを避けるためには、統計的な背景知識を持つ専門家の協力や、信頼性の高いツールの活用が推奨されます。また、結果の解釈を複数の視点から検討することで、より確実な結論を導くことができます。

完了までに一定の期間を要する

ABテストの実施には一定の期間が必要となります。期間が短すぎると、統計的な有意性を確保するためのデータが集まらず、信頼性のある結果を得ることができません。特に、人気のツールであるGoogle Optimizeでは、最低2週間のテスト期間が推奨されています。これは、週末と平日のユーザー行動の違いなど、周期的な変動を捉えるための基準です。テスト期間を適切に設定することで、信頼性の高い分析を行い、適切な施策を展開するための重要な基盤を築くことができます。

ABテストはこの４つから着手する

ファーストビューのビジュアル

ファーストビューのビジュアルは、ユーザーが最初に目にする部分で、その印象が非常に重要です。
全員が見るポイントなので、離脱率が高い場合はまず着手することで一番大きなインパクトが見込める箇所です。
また、ファーストビューを改善する際は、画像だけでなく、関連する文言やテクストも考慮に入れる必要があります。

CTAの文言

CTA（Call to Action）の文言は、ユーザー行動を促す重要な部分です。
特に、訴求がユーザーの期待にあっているか、魅力がわかりやすく伝わっているかを重視するべきです。

具体的には、文言がユーザーのニーズに直接的に関連しているか、誘導する行動が明確であるかなどを考慮する必要があります。
また、文言は簡潔でわかりやすく、ユーザーが求めている解決策に対して明確なメリットを提示できている必要があるでしょう。

CTAのデザイン

CTAのデザインは、そもそもユーザーから発見される程度には目を引いているか、そして伝えたいことが適切に伝わるデザインかを考慮する必要があります。

デザインを変更する場合、色・形・サイズなどの要素を変更することが考えられます。
色は、ブランドの一貫性を保ちつつ、目立たせるべきです。
また、形とサイズはクリックしやすさに関係します。
また、CTAボタンの周囲の空白や、その他のページ要素との関係も、ユーザーの注意を引きつけるかどうかに影響します。

CTAがユーザーからそもそも発見されているかどうかは、ヒートマップなどを用いて十分にクリックされているか、関係ない箇所がクリックされてしまっていないかを確認するのが効果的です。

CTAやサイドバーの配置

CTAやサイドバーの配置は、ユーザーから見付けられやすくなっているか、そして妥当なタイミングで配置されているかを重視する必要があります。
配置はユーザーが流入してからCVするまでの流れを考慮する必要があります。
適切な場所に配置されたCTAは、ユーザーがアクションを起こす意欲が十分に高い状態でCVを促す可能性を高めます。

また、サイドバーには関連する情報やオプションを提供することで、ユーザーの欲求を満たしやすくなるため、回遊性やエンゲージメントの向上につながりやすくなります。

CTAなどの配置の最適化には、ユーザーの行動分析やヒートマップなどのツールを使用して、効果的な配置を見つけることが重要です。

変更箇所を選定するとき考えるべきポイント

変更箇所を選定する際には、ユーザーの行動の理解度や解像度が高くなりそうか、そして何を目的としてテストを実施するのかを明確にする必要があります。

変更箇所の選定は、仮説を確かめるためのユーザーに対する洞察を深めるものでなければなりません。
ABテストには、明確な目的と仮説が必要で、これらがなければテストの解釈が不明確になったり、結果が出るまでに相当の時間を要することになります。

ABテストの具体的な方法とステップ

ステップ１.仮説の立て方

１．目的と仮説の整理

ABテストを開始する前に、テストの目的と仮説を明確に整理する必要があります。
ABテストを実施することでどの指標を改善しようと考えているのかという具体的な目的を持ち、その目標を達成するためにどのような要素をどのように変更することが効果的かという仮説を検証するために行なうと考えることが重要です。
これらを整理することで、テストの方向性を明確にし、結果の分析と解釈がしやすくなります。

２．計画を立てる

ABテストの計画は、実際のテストの進行をスムーズにするために行なうことです。
可能であれば、簡単にロードマップ化して視覚化しておくことで抜け漏れがなくなるでしょう。

計画には、テスト対象の要素、期間、必要なリソース、測定するKPIなどを含めるべきです。
もし、テストの実施期間中に変更が必要になってしまうと、それまでに実施した測定内容も無意味になってしまいます。
計画を事前に作成しておくことで、テストの進行を一貫して管理し、予期せぬ問題を回避することができるでしょう。

ステップ2.テスト実施のプロセス

１．ツールの使用

ABテストツールを利用することで、テストの設定、実施、分析が簡単にできるようになります。
多岐にわたるABテストのツールが存在しますが、予算、機能、使いやすさなどを考慮した上で導入する必要があります。
ツールについては後述しますが、ツールを適切に使用することで、テストの精度を向上させ、分析作業を効率化することができます。

２．実施の適切なタイミング

テストの実施タイミングは、テストの信頼性と効果に直接影響します。
季節、曜日、時期などの外部要素を考慮して、テストの結果にバイアスがかからないよう選定する必要があります。
また、テスト期間も統計的有意性を確保するために重要です。

ステップ3.結果の分析と改善

１．結果の解釈の仕方

ABテストの結果の解釈は、変更後の成功や、次の具体的なアクションを決定する重要な要素です。
また、結果の数値だけでなく、背後にある意味やトレンドを洞察する能力が求められます。
解釈には、統計的な分析手法と顧客にニーズ等の理解が組み合わさる必要があります。

２．次の改善策に繋げる

ABテストは、一回限りの活動ではなく、連続的な改善プロセスの一部です。
つまり、何度も何度もABテストによる仮説検証を積み重ねた先に大きなインパクトが出ます。
結果を次の改善策に繋げるためには、テストの結果からなぜ仮説が外れたのかを分析したり、新たな仮説を生み出して次の改善案を生み出す必要があります。
また、成功したノウハウを組織内で共有して蓄積していくことも重要でしょう。

AAテストでABテストの有意性を見極める｜具体的な実践方法と統計的有意性の確保

よくある誤りとその回避方法

誤ったABテストの例

2つ以上の要素でテストしてしまっている

ABテストでは通常、一度に一つの要素をテストするのが原則です。
複数の要素を同時に変更してしまうと、どの要素が効果をもたらしたのかが判断できません。
これを回避するには、テストを計画する段階で、目標に影響を与えそうな指標に関連しそうな要素に優先順位を立て、明確に一つの要素に焦点を絞って測定する必要があります。

また、どうしても複数の要素変更を同時に行なう必要がある場合は多変量テストという複数の要素を測定する方法があるのでこちらで実施することが推奨されます。

多変量テストはA/Bテストとどう違うのか？CVRを素早く改善する方法と注意点を解説

データが少ないページでテストしてしまっている

データが少ないページでのテストは、統計的有意性を確保するのが困難です。
そのため、誤った結果をもとに的外れな結論を導いてしまう可能性があります。
少ないデータでの誤りを回避するためには、テストの前にデータ量を確認し、必要なサンプルサイズを計算することが重要です。

そう考えると、大前提としてABテストを実施する対象になるのは一定以上のトラフィックを確保できているページに限定されると言えるでしょう。
例えばSEOであれば、流入が少なければ順位を上げる、リスティングであれば表示するキーワードや媒体を増やしたり利便性を向上させたりする、アプリであればユーザー数を増やすなどが先に必要な対応となるでしょう。

A/Bテストは意味がないのか？成果が出ない原因と改善するための有効策を解説

陥りがちな落とし穴

ABテスト自体が目的になっている

ABテストを行なう目的は、結果の改善やユーザーの理解を深めることであり、テストを実施すること自体が目的になってはいけません。
組織が大きくなり、ABテストの実施回数などにKPIが置かれてくるようになるとこのような現象が発生します。
ABテストは、あくまでも改善策に対する仮説検証の場です。
テストを実施する目的を念頭に置き、変更を加えることでどのような反応が得られるのか仮説を立てて、テストに当たることが重要です。

異なる期間での比較をしている

異なる期間での比較は、季節やイベントなどの外部要素の影響を受けやすく、正確な結果を得ることが困難です。
このような比較をおこなってしまわないためには、テストを開始する前に途中から変更を加える必要性がないか入念に確認をし、テスト期間なども事前に計画の上で、同じ条件下での比較を徹底することが必要です。

ABテストに役立つツールとサービス

ここでは、主要なツールの紹介と比較、ツールを選定する際に持つと良い観点を紹介します。

主要なABテストツールの紹介３選

ここでは、主要なABテストツールを3つ厳選して紹介します。
以下は紹介する3つのツールの特徴です。

• VWO: 非エンジニアでも操作しやすい視覚的なエディター。ヒートマップ機能でユーザーの行動を視覚化でき、多様なテストの実施が可能です。
• Optimizely: グロースハックのプロフェッショナル向けのツールで、ユーザーセグメントを高度にカスタマイズでき、個々のユーザーへのパーソナライズが可能です。
• Googleオプティマイズ（終了予定）: 無料で使いやすかったツールで、Google Analyticsとの連携と高機能性が強みでした。

以下の項目では、より詳細に個別の解説をしていきます。

VWO（Visual Website Optimizer）

VWOは、ABテストだけでなく、マルチバリエートテストや、一部のユーザーを別のURLのページへ遷移させるリダイレクトテストなども実施できます。
視覚的なエディターでの操作が可能で、非エンジニアでもテストの設定がしやすいです。
さらに、ヒートマップやレコーディング機能なども充実しているため、幅広い観点からの分析ができます。

公式サイト：https://vwo.com/

Optimizely

Optimizelyは、ABテストの専門ツールとして広く利用されています。
高度なセグメンテーションやパーソナライゼーションが可能で、マーケティングプロフェッショナルに人気です。
デザインのカスタマイズが容易で、テストの結果分析も詳細に行えます。

公式サイト：https://optimizely.gaprise.jp/

Google Optimize

Googleオプティマイズは、無料で利用できるABテストツールで、非常に使いやすいインターフェイスことも特徴となっています。
サイトの異なるバージョンを容易に作成し、テストを実施できます。
効果分析も直感的に行え、Google Analyticsとの連携も強力です。

しかし、2023年9月30日でサービスが終了する予定なので、今後のメインツールとしていくことは検討できません。
ABテストを行なったことがない方が試しに実施してみるということであれば、無料なので丁度よいかもしれません。
既に利用していた方は、データを保存し忘れないようにしましょう。

公式サイト：https://marketingplatform.google.com/intl/ja/about/

各ツールを機能別に比較

ABテストのツールを導入する際は、自社やプロジェクトの課題に必要な機能性のあるものを選定するべきです。
そこで、以下の表では主要なABテストツールのいくつかの機能を比較しました。
全体的なイメージを掴む上での参考にしてください。

機能	VWO （Visual Website Optimizer）	Optimizely	Google Optimize （終了予定）
直感的なインターフェース	◎	〇	〇
Google Analyticsとの連携	〇	〇	◎
セグメンテーション	〇	◎	〇
発展的なABテストの方法	多変量テスト リダイレクトテスト 複数ページテスト	多変量テスト リダイレクトテスト 複数ページテスト	多変量テスト リダイレクトテスト 複数ページテスト
レポート出力機能	△	〇	〇
他の分析機能	ヒートマップ分析	なし	なし
価格帯	中	高	無料

※一部の項目に注釈をつけます。

• 直感的なインターフェース：エンジニアとしての知識や、タグなど技術的な知識がなくても問題なく扱いやすい機能性になっているかを元に評価しています。
• セグメンテーション：ユーザーを特定の属性や行動に基づいて細かく分割し、各セグメントに対して異なるデザインや体験を提供する機能を意味します。
• パーソナライゼーション：各ユーザーの過去の行動、属性などに基づいて、個々のユーザーに合わせたコンテンツや体験を提供する機能を意味します。
• 価格帯：メインのプランの価格帯を元に決定しています。プランなどによって幅があるので、詳細には問い合わせを行なう必要があります。

Optimizelyとはどのようなツールか｜ABテストの作成方法手順も紹介

Google Optimizeとは？サービス終了の予定日や今後の対応策、導入メリットを解説

どういったツールを選ぶべきか

使いやすさ

ABテストツールを選ぶ際には、使いやすさが重要なポイントです。
特に、非エンジニアが操作する場合、直感的なインターフェイスや視覚的なエディターが求められます。
テスト設定のしやすさ、結果の見やすさなども、日々の業務効率に直結する要素です。

課題とのマッチ度

ツール選定では、企業の課題やプロジェクトの目的とのマッチ度を重視する必要があります。
高度な分析が必要な場合、多変量テストが求められる場合など、具体的なニーズに合ったツールを選ぶべきです。
また、予算やリソースに応じた選定も重要です。

他の機能の確認

ABテストだけでなく、他のマーケティング機能が必要な場合は、ツールがそれらの機能を提供しているかも確認する必要があります。
例えば、ヒートマップ機能、ユーザー行動のレコーディング機能など、テスト以外の分析や最適化に役立つ機能の有無も考慮します。

まとめ：適切な方法で実施するABテストは重要指標にインパクトを与える

ABテストは、Webサイトやアプリの最適化における重要な手法です。
ユーザー体験の向上、CVRやCTRの向上、グロースハック戦略の効果を測定するなど、多岐にわたるメリットがあることを確認してきました。

一方で、単にABテストを実施すれば良いという訳ではなく、課題を分析した上で、仮説を持って適切な方法で実践をしなければ、あまりインパクトが出ないか、効果が現れるまでにかなりの時間を要することになります。

そのため、どのような方法と考え方でABテストを実施しているのかを振り返るのは重要です。