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効果的なABテストの方法やポイントと注意点

WEBマーケティングの担当者にとってCTR(クリック率)CVR(コンバージョン率)は常に気になる数字です。

そこでCVRやCTRの伸び悩みなどを解決するために様々な仮説を考えるわけですが、いきなりサイトを修正する前に、仮説の有効性を検証するための手段が“ABテスト”です。

この記事では、ABテストとは何かという基本から、ABテストのメリット、テストの方法、効果的に行うポイント、またおすすめのABテストツールなどをまとめて紹介していきます。

ABテストとは

ABテストとは、AとBの2パターンのうち、どちらがコンバージョン率やクリック率が高いかを比較するテストのことをいいます。

WEBページのコピーやレイアウト、バナーやボタンの色や配置など、どこか1つの要素だけが異なるページをA・Bの2パターン用意して、訪問するユーザーにそれらをランダムに表示させながら、どちらのパターンの方がコンバージョンを得られるか計測します。

このようなABテストをWEBページのさまざまな箇所に対して繰り返し実施し、テスト結果を反映した部分的なページの改善を少しずつ積み重ねていきます。その結果、ページ離脱率などが改善することでコンバージョン率の向上につながる、という仕組みです。

ABテストは、AとBの2パターンである必要はありません。テストを行う要素を増やした複数パターンの組み合わせで行うテストは多変量テスト(MVT)と言われています。

ABテストを実施する必要性

WEBサイトは作ったら終わり、では成果が上がりません。運営していくうえで重要なことは、ユーザーのニーズに則したサイト改善を繰り返し行うことでCVRを向上させていくことです。

ABテストを実施する必要性を下記3点から見ていきましょう。

  • ABテストのメリット
  • ABテストをはじめるタイミング
  • ABテストの成功事例

ABテストのメリット

ABテストの最大のメリットは、低コストで仮説の有効性を確認できることです。予算的に大幅な改修が行えない場合でも、ABテストなら無料で小規模な修正による改善効果を確認できるため、さほどコストがかかりません。

そのため、コンバージョン率をあげるためにリニューアルを行う方法もありますが、ページに少しずつ変更を加えながらサイト改善を図っていく継続的なABテストの方が、費用もかからず効率よくコンバージョン率アップが期待できると言えます。 さらにABテストによる改修は部分的なものがほとんどなため、かかる工数も少なくて済みます。

またABテストで規模の小さい修正を少しずつ行っていくことは、サイトリニューアルといった大幅な刷新を行う際のリスクを減らすことができるというメリットもあります。

ABテストをはじめるタイミング

ABテストは次のような課題を見つけたタイミングで実施すると、サイト改善の効果が得られやすいでしょう。

アクセス数の伸び悩みなど、全体的にリニューアルや改善が必要になった

ユーザーの動向を分析しながらサイト全体の改善につなげていくためのABテストを行います。

サイトの離脱率が高い

サイトの直帰率や離脱率が高いページを改善したい場合は、入り口となるページの離脱率を下げるためのABテストが有効です。

ファーストビューを変更したい

ユーザーの目に最初に留まるファーストビューにごちゃごちゃと要素が多過ぎると、ユーザーの意識が分散して離脱につながりやすくなります。ABテストで、ユーザーに必要な要素やレイアウトを精査し、見やすい画面にすることでCVRアップにつなげます。

ABテストの成功事例

ABテストが広く知られる契機となったのが、2008年のアメリカ合衆国大統領選挙のバラク・オバマ氏のwebサイトです。大統領選のキャンペーン中に、ボランティアや寄付を募るためのサイトの構成やデザイン、メールのタイトル、文章など、さまざまな要素をABテストで検証しました。その結果、資金寄付のCVRを40%も向上させ200億円もの資金を集めた事例が有名です。

さらに2012年の大統領選挙では、20カ月の選挙期間中に500回以上ものABテストを行い、資金寄付のCVRを49%改善、メールアドレス登録も161%改善したということです。

また、あるメールマガジン購読を促すサイトでは、ABテストによりCTA文言を「購読する」から「受信する」に変更したことで242.8%もの改善を、他にも「問い合わせ」ボタンを「問い合わせ無料」と「無料」という文言を追加してCTRが20%改善した事例など、ABテストによる細かな修正が大きな効果を生んでいます。

弊社においては、女性向けアクセサリーサイトでCTAの最適化を行い、コンバージョン率が75%アップした事例がございます。

関連記事:収益比+56%を達成したECサイト(通販サイト)のCVR改善事例とSEO対策のポイント

ABテストを実施する対象

ABテストは主に下記の3項目があります。

  • Webサイト
  • 広告
  • メールマガジン

これらについて説明していきます。

Webサイト

WEBサイトにおけるABテストは主に以下のような箇所で行われています。

ページのファーストビュー

ユーザーは、サイトを訪問して最初に目に入るファーストビューを見て3秒で自分に必要かどうかの判断をする、という説があるほどページの第一印象は重要です。言ってみればその第一印象だけで、提供する商品やサービス、企業イメージなどの印象を決定づけられてしまいます。

そのためランディングページでも、商品販売ページでも、第一印象はとても重要です。「なんか違う」「わかりにくい」と離脱されないよう、レイアウトやデザインなどをABテストで検証し、ユーザーを引き付ける構成にしていくことで、直帰率を改善していきます。

見出しやコピー

見出しやメインコピーは、SEO対策としても大きな役割がありますが、サイトを訪問したユーザーを引き付けるためにも重要な要素です。どのキーワードの反応が良いか、ABテストで検証してより効果的な見出し、コピーに仕上げていきます。

CTA(Call To Action)

コンバージョンへ導くためのアクションボタンのABテストは、大きさや色、形、配置などを検証します。また「資料請求をする」というCTA(アクションのためのボタン)に「無料の資料請求をする」とコピーをつけるなど、ABテストでよりコンバージョンが得られるような改善を図っていきます。

フォーム画面

申し込み画面や購入画面の入力項目が多く煩雑であったり、見にくかったりすることで離脱につながるケースが多くあります。横並びだった入力項目を縦並びにしたり、入力補助機能をつけたりすることでCV率がアップした事例があるように、よりCVに導くためのフォームの改善をABテストで検証していきます。

広告

広告文やバナーもそれぞれABテストが有効です。

広告文

商品やサービスのアピールポイントを考え、メリットや具体的な値段などの数字、キャンペーンなど、複数の要素を組み合わせた広告文を作ってABテストにかけていきましょう。成果の悪いものは配信を停止し成果の高いものを残していくことで、どの要素がユーザーに刺さるのか、さらに広告文を推敲しCTRの高い広告文に仕上げていきます。

バナー

バナーは、ユーザーの視界に入る一瞬が勝負です。そのため、画像やデザイン、キャッチコピーを精査してユーザーの目につきやすいものにする必要があります。さまざまな要素を細分化して繰り返しテストを行うことで効率よくクリックに結びつく精度の高いバナーになります。

メールマガジン

メールマガジンの配信で成果をあげるためにもABテストは有効です。

「件名」「配信タイミング」「送信者名」「メール内容」など、いずれかひとつの要素を比較したABテストを行います。比較箇所は、「開封率」「URLクリック率」「商品やサービスの購入(契約)率」など、評価指標を事前に決めたうえで検討しましょう。

またテスト結果を正しく評価するために、メールを送信する対象や送信時刻などの同一の配信条件下でテストは行います。

ABの2パターンのメルマガの配信結果を比較検証しながら、より精度の高いメールマガジンにしていきましょう。

ABテストを実施する方法

ABテストは正しく行うことで最大限の効果が期待できます。間違ったデータや設定で誤った分析をしてしまわないように、正確に評価・分析するためのABテストの手順を紹介していきます。

  • 対象ページを洗い出す
  • 仮説を立てる
  • テストパターンを作成する
  • テストを実施する
  • 結果を検証する

対象ページを洗い出す

まずABテストを行うページを探し出すところから始めます。アクセス解析ツールなどを使って、クリック率や離脱率などからサイトの課題を洗い出します。サイトの現状と課題を充分に理解したうえで、離脱率の高いページの課題分析を行い、「このページを改善すればCVRが改善する」というページをテストページに選びます。テストページには、ユーザー数が多いなど、改善効果が大きそうなページを選ぶことがポイントです。

仮説を立てる

テストページが決まったら、課題解決のためにはどこをどう変えればいいのか、という仮説を立てます。例えば、「トップページの直帰率が高い」という課題に対して「トップページのデザイン印象がターゲットのF1層に合っていない」という仮説を立てます。

そしてF1層向けのデザインのトップページを作ってABテストを行い、これによってCVRが改善されれば仮説が実証され、もし改善しなかった場合は、他の仮説を新たに設定して再度テストを実施します。

この「仮説を立てる」ことはABテストにおいて非常に重要なプロセスです。仮説があることで、導き出された結果について正しい解釈をすることができ、仮説通りの改善ができなかった場合でも、マーケティングにおいて今後の重要な知見となります。

しかしやみくもな仮説では意味がありません。どれだけ良質な仮説を立てられるかがABテストの成果につながります。アクセス解析ツールやヒートマップツールなどを利用して、ユーザーの行動を調査・分析し、課題解決のためにはどのような方法があるか、解決したらユーザー行動はどのように変わるのかなど、充分に考慮した仮説を立てることがポイントです。

尚、原則1回のテストに対して仮説は1つです。

テストパターンを作成する

仮説を立てたら、テスト用のページを作るための改善策を考え、Aパターン、Bパターン作成します。

例えば、前述した「トップページの直帰率が高い」という課題に対して「トップページのデザイン印象がターゲットのF1層に合っていない」という仮説に対しては、現状ファーストビューのコピーやタイトル、背景色がブルーやグレーで地味な印象なので、女性が好みそうな優しいイメージのピンク色を基調とした配色がいいのではないか、という改善策を考えます。

そこで現状のトップページをAパターン、女性らしいピンク色を基調としたトップページをBパターンとして作成します。

テストを実施する

ABテストの実施には、同じ条件で比較することが重要です。例えば、AパターンとBパターンで時期をずらして行うことで、季節性の要因で集客が増減するなど正確な比較検証を行うことができなくなってしまいます。そのためABテストは、同じ期間で行う並行テストが一般的です。

また、テストを行う期間は、曜日ごとにユーザーの行動パターンが変化することを考慮して、最低1週間は確保しましょう。通常は2~3週間設けることが多いですが、厳密には統計的に期間を算出します。またキャンペーンなどの開催中はユーザーの質が変化し正確な検証ができないため避けましょう。

結果を検証する

テスト結果から、仮説が正しかったか検討します。テスト結果を分析し、良い結果に結びついたものはサイト改善に役立てていきます。

仮説通りの結果が出なかった場合は、原因はなにか検証し直し、新たな仮説へとつなげ次のテストへ活かしていくことでサイト全体の改善につなげていきましょう。

ABテストは何度も繰り返し行うことがポイントです。ひとつずつの要素を細かく検証していくことで、小さな改善を積み重ねていきます。しかし、小さな改善ですが確実にCVRを改善していきます。

成果のあるABテストにするには

ABテストを適切に行うためのポイント、成果をあげるために注意することなどを紹介していきます。

  • 有意差を考えてABテストのサンプル数を決める
  • ABテストの期間を長くしすぎない
  • 失敗してもあきらめずにテストを繰り返す

有意差を考えてABテストのサンプル数を決める

統計学において、誤差が少なく信頼できる数値のことを「有意」であるといい、「偶然起こったわけではないと検討した結果の差」のことを「有意差」といいます。ABテストではこの有意差において結果を判断します。

一般的に、離脱率やコンバージョン数などの計測データはサンプル数が多いほど、本来の正しい数値との誤差が少なくなり信頼できる数値「有意」であると考えられます。そこでABテストを行う際には、有意差を得るためにはどの程度のサンプル数が必要なのか、あらかじめ設定しておきます。

しかし中にはサンプル数がまだ目標数集まらないうちにAパターンとBパターンで大幅な差が出てしまう場合があります。あまりに大きな差は、明らかな結果ということでテストを終わらせることもあります。

このようにABテストの結果は、「充分なサンプル数がある」または「大きな差がある」ことに留意して、信頼できる数値結果から判断することが重要です。

ABテストの期間を長くしすぎない

ABテストは、一般的にテストを実施する際に設定したサンプル数に達するまで行います。

しかし、1カ月経っても2カ月経ってもなかなか目標サンプル数に達しない、有意差が出ない、といった場合には、テストを中断するなどの判断が必要となります。こういった事態が起こる原因は、「改善が繰り返され優秀なページである」か「テストで立てた仮説が検討違いで効果が出ない」かのどちらかといえます。

ABテストにおいて充分なサンプル数を確保するためには一定期間が必要なことは言うまでもありませんが、ABテストの本来の目的であるサイトのCVR向上のためには、一箇所のABテストを長期間やり続けることが得策とはいえません。1カ月経っても結果が出ない場合は、このままテストを続けるのか、仮説を立て直すのか、他の要素のABテストに切り替えるのか、などの判断が必要になります。

失敗してもあきらめずにテストを繰り返す

ABテストは単発で行ってもあまり効果を出すことができません。ページのさまざまな要素それぞれに対して、何度も繰り返し行っていくことが重要です。そしてABテストによる小さな改善を何度も行っていくことが大きな成果につながるため、できるだけ早いサイクルでたくさんのテストを行うことがポイントです。

またABテストにより一度効果を上げた改善が、半年後にはトレンドから外れマイナス要因になってしまうような事態もあり得ます。トレンドやユーザーのニーズに常にアンテナを張りながら、分析・検証を続け、継続的にABテストを行っていくことで、サイトのCVRを高めていきましょう。

ABテストにおすすめのツール

ABテストはツールを活用して効率的に行っていきましょう。ABテストのツールは、WEBサイトを訪問したユーザーに対して、A/Bのパターンを出し分けし、さまざまなデータを計測します。 ABテストは、さまざまなテストを効率よく繰り返し行っていくことが重要です。そのため使いやすいツールを選択することも成功のポイントです。

今回は、おすすめのツールを無料、有料にわけて紹介します。

おすすめの無料ツール

いきなり有料ツールを導入するのはハードルが高いという方は、googleが提供する無料ツールから試していきましょう。

紹介するのは、Googleが提供する「Googleオプティマイズ360」の無償版です。

ABテストの結果はGoogleアナリティクスと連携するため、Googleアナリティクスのユーザーにとって使いやすいツールです。ビジュアルエディタを利用してドラッグ&ドロップで移動や入れ替えができるなど簡単にテストパターンの作成ができます。またパターン作成からテストの実行、結果確認まですべてを管理画面で行うことができます。同時テストは5個までなので、長期的にテストを繰り返す場合は、有料版を検討してもよいでしょう。

Googleオプティマイズの公式サイトへ

おすすめの有料ツール

ABテストツールでおすすめの有料ツールはLPOツールの「DLPO」です。

DLPOは、ABテストや多変量テスト、パーソナライズを用いてCVR改善を実現するLPOツールで、大手企業サイトなどへの導入実績が豊富なことで有名です。

高度なABテスト・多変量テストが、ランディングページだけでなくオウンドサイト、ECサイト等、さまざまなページに導入でき、テストは流入元やユーザーの年齢、性別などの属性セグメント別に実施することが可能です。また直感的に使いやすい操作画面で、デザインやコーディングの専門知識があまりない人でも簡単にABテストが行える仕様になっています。 さらにさまざまなWEB解析ツールやタグマネジメントツールなどとの連携が可能です。ABテストの結果をWEB解析ツールと連携して多様なKPI分析を行ったり、タグマネジメントツールとの連携でより精度の高いLPOを実現したりするなど、テスト結果を最大限活かすことができます。

ユーザーの属性やパーソナライズされたページ表示を行う機能では、性別や年齢以外にも細かな条件を付加することができます。住所に合わせた広告表示や、時間帯によるクーポンの発行など、よりCVRを高めるための設定が可能です。

豊富な納入実績によるノウハウが蓄積されていることや、ABテストなどの活用アイデアの提案サポートが充実していること、設定や運用に関してカスタマーサポートで気軽に問い合わせができることもおすすめポイントです。

DLPOの公式サイトへ

まとめ

ABテストについて紹介してきました。

WEBサイトは、内容やサービスによってユーザーが求めるものが異なり、どのサイトにも当てはまる成功パターンというものはありません。季節やトレンドによってもユーザーのニーズは変わっていきます。そのため別のサイトで成功した施策が、こちらのサイトでは効果が出なかった、ということは往々にしてあるものです。

だからこそ、常に世の中のトレンドやユーザーのニーズを注視しながらABテストを継続的に行うことが重要です。ABテストで行う改善は小さな要素がほとんどですが、その小さな改善を積み重ねることで大きな成果を得ることができます。ぜひABテストを積極的に取り入れてCVRの改善に取り組んでみてください。

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