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ABテストとは?実施するメリットやツールの選び方・おすすめのツールも紹介

ABテストとは?実施するメリットやツールの選び方・おすすめのツールも紹介
ABテストとは、Webページの要素を変更した複数のパターンを比較検証する手法のことです。

ABテストを効果的に実施できるようになれば、Webページをユーザーに対して最適化でき、コンバージョン率やクリック率などの向上につなげられます。

今回は、ABテストの基礎知識と、テストを効果的にするやり方やABテストを効率化してくれるツールについて解説します。

ABテストとは

ABテストとは、WebサイトやLP、広告文などのユーザーが目にするデザインや文章を最適化するために行う比較テストのことです。

比較検討したい要素を変更した複数のパターンを作成して、ユーザーにランダムに表示することでそれぞれの成果を検証します。

具体的には、LP冒頭のデザインや広告文のテキスト、クリックを促すボタンの色など、Webページを構成する一部の要素を対象にしてABテストは行われます。

ABテストの目的は比較検討した複数のパターンから、成果の高い最適な要素を実装して、広告やWebサイトのクリック率やコンバージョン率を向上させることです。

ABテスト(エービーテスト)という名称ですが、3パターン以上で比較検証を行う場合もあります。

多変量テストとの違い

多変量テストとは、Webページ内の複数の要素を変更し、全てのパターンの組み合わせをテストして最適化を図る手法のことです。

ABテストと似ていますが、変更する要素の数が異なります。

ABテストを行う際に変更する要素の数は1つですが、多変量テストでは複数の要素を変更してテストを行います。

テストできる要素が多いため、よりコンバージョンに最適なパターンを見つけやすくなるのがメリットです。

ただし、テストするパターンが多いと、パターンごとの配信数も少なくなってしまうため、十分なデータを取得できない可能性があるというデメリットもあります。

多変量テストを行う場合は、アクセス数の多いWebページの方が向いているといえます。

ABテストの種類

ABテストの実施方法は、以下の2種類に分類されます。

  • 逐次テスト
    それぞれ異なるパターンを別々の期間でテストを行う方法
  • 並行テスト
    ターゲットとなるユーザーごとに各パターンを振り分け、同期間中にそれぞれテストを行う方法

逐次テストは期間をずらすだけで行えるテスト方法なため、並行テストよりも比較的簡単に実行可能です。

しかし、期間が異なることで正確なデータが取得できない可能性もあるというデメリットもあります。

一方で、並行テストは同期間中に同条件でテストを行えるため、取得データへの信頼性が高いのが特徴です。

注意点として、ユーザーの振り分けにはABテストのシステムやツールが必要になることを覚えておきましょう。

ABテストを実施するメリット

ABテストには、以下2点のメリットがあります。

  • 同時並行で検証できる
  • 少ない工数で実施できる

ABテストのメリットが分かっておけば、どのように活用すれば良いかの運用理解も深まります。

メリットを理解したうえでABテストを効果的に実施できれば、大規模な運用体制でなくてもコンバージョン率やクリック率の改善も可能です。

以下では2つのメリットをそれぞれ解説します。

同時並行で検証できる

ABテストは、複数のパターンを同時並行で検証できるためテスト結果を評価しやすいのがメリットです。

特に並行テストのように同条件でテストを行う場合は結果の信頼性も高くなります。

また、同時並行で検証を行えると運用をストップせずにテストできるのもABテストの魅力です。

たとえばサイトリニューアルの場合だと、一度サイト運用を停止したうえで改修を行わなければいけません。

運用を止めてしまうと、改修期間中はアクセス数がなくなり売り上げにも影響してしまいます。

しかし、それぞれ別パターンのWebページを同時に比較検証できるABテストであれば、機会損失を起こすことなく最適なパターンを見つけられるのです。

少ない工数で実施できる

ABテストはデザインやテキスト、画像などの要素に絞って変更して検証するため、検証による工数を抑えられるのがメリットです。

たとえばサイトリニューアルの場合だと、デザインだけでなくコンテンツやサイト構造などにも着手する必要があります。

エンジニアやデザイナーなど関わる人材も多くなってしまう場合もあり、工数が大きくなるだけでなく、費用と時間などのコストもかかってしまいます。

工数を抑えられるABテストであれば小規模な運用体制でも行えるため、費用対効果が高いのも魅力の一つです。

ABテストのやり方

ABテストの具体的なやり方は以下の通りです。

  • 仮説を立てる
  • ABテストを実行する
  • ABテストの効果を検証する
  • ABテストの結果をもとに改善する

特にポイントとなる場所は、仮説立てと効果検証の部分です。

ABテストはマーケティングでは重要な施策の一つですが、無闇に複数のパターンを試しても期待できる効果は得られません。

以下で解説するやり方を参考にして、効果的なABテストのやり方の理解を深めてください。

①仮説を立てる

ABテストだけに限らず、数値の検証や解析を行う際は必ず仮設立てが必要です。

ただし、仮説立てを行う前に、まず抱えている課題と目的を洗い出します。

コンバージョン率を改善したいのかクリック率を改善したいのかなどの目的が異なるとテストする要素も異なるため、優先度の高い要素を選びましょう。

課題の洗い出しと、テストする目的を決めたら仮説立てを行います。仮説を立てるためには、問題となっている原因を考える必要があります。

たとえば、LPのファーストビューでユーザーの離脱が多かった場合、考えるべきはファーストビューで離脱されている原因です。

ファーストビューのキャッチコピーが悪いのか、それともデザインに問題があるのかなど様々な原因が考えられます。

原因を考えることで、「キャッチコピーかデザインを修正すれば離脱率を下げられるだろう」という仮説が生まれるのです。具体的にどのように改善すれば良いのかという案出しもしておきましょう。

このように、仮説を立てるためには課題と目的と原因を明確にしておく必要があります。

②ABテストを実行する

仮説を立てたら、実際にABテストを行います。ABテストを行う期間には明確な基準がないため、各パターンで有意差が現れてから判断するようにしましょう。

ただし、2週間から1ヶ月の間で有意差が出ない場合は仮説の変更なども視野に入れておくと良いです。

ABテストを実施する際は、各パターンを同条件で検証してください。特にサマーセールやクリスマスなどシーズンが強く関係する商品は、必ず同時期に同期間で各パターンをテストしましょう。

ABテストを行う期間がパターンごとに異なってしまうと正確なデータを取得できないため、効果的な検証ができずに、最適なパターンを見つけられない可能性が高くなります。

最適化ができなかったからといって、何度もABテストを行えば時間と費用も膨れ上がるため、小規模でも費用対効果が高いというメリットも享受できません。

比較的手軽にできるテストではありますが、条件や期間にルーズなABテストを行ってしまうと逆効果であることも理解しておきましょう。

③ABテストの効果を検証する

ABテストを実施したら効果検証を行います。効果検証でもっとも意識するべきは、ABテスト前に立てた仮説が正しかったのか間違っていたのか、なぜ正しかったのか間違っていたのかを確かめることです。

たとえばダイエットのLPで、「ファーストビューからの離脱が多いのはキャッチコピーがユーザーに刺さっていないから」という仮説のもと、以下のパターンを用意しました。

  • パターンA:「夏までに-10kgも夢じゃない!インストラクター監修のダイエットサポート!」
  • パターンB:「毎日10分で痩せる!インストラクター監修のダイエットサポート!」

パターンAの方が、離脱が少なかったという結果であれば、ターゲットへの訴求は簡単さや手軽さではなく、具体的な効果を提示した方が良いということが分析できます。

ABテストでは1箇所ずつ検証することで、どの部分で効果に変化があり、なぜ変化が起きたのかを分かりやすく分析できるのです。

④ABテストの結果をもとに改善する

ABテストでは、効果検証で得たデータをもとに改善を繰り返していくことが重要です。ABテストを実施して効果検証を行い、改善するサイクルをPDCAサイクルと呼びます。

PDCAサイクルを回し改善を何度も加えることで、より最適化されたパターンを見つけていくのがABテストの基本です。

ただし注意すべき点として、ABテストの結果で有意差が1ヶ月程度現れない場合は仮説を改めましょう。

仮説が間違っているケースもあり得るため、より分析を深めて新しい仮説で再度ABテストを実施してください。

ABテストツールの選び方

ABテストを行う際はツールの活用をおすすめします。

ABテストの中でも逐次テストであれば手動でも実施できますが、並行テストでユーザーを振り分ける場合はツールを使った方が効率的に行えるからです。

ABテストツールはテストを自動で行うだけでなく、検証による結果の分析や広告配信のサポートなど、ツールによって機能はさまざまなため、何を選んでいいのか悩む方も多いです。

そこで、ABテストツールの選び方として、以下2点は必ず抑えておきましょう。

  • 機能から選ぶ
  • サポート体制の充実度から選ぶ

以下ではそれぞれの選び方を解説します。

機能から選ぶ

ABテストツールに搭載されている機能は、各社が提供するツールごとで異なります。

以下はABテストツールに搭載されている主な機能例です。実際にABテストツールを選ぶ際の参考にしてみてください。

  • ABテスト
    実施するABテストのパターンを用いて、検証と分析を行ってくれる機能
  • 多変量テスト
    複数の要素をより詳細に検証してパターンの最適化を図る機能
  • セグメント機能
    テストページに流入したユーザーを流入元や訪問回数、訪問時間などの項目で振り分けられる機能
  • リダイレクトテスト
    ABテストを実施しているページへ流入したユーザーにリダイレクトをかけて別ページに遷移させる機能。構成やデザインの検証に効果的
  • ヒートマップ分析
    テストページで読まれている部分に色を付けて、離脱している部分やユーザーの興味のある部分を分析する機能

以上のように、ABテストツールでもさまざまな機能があり、どのように活用すれば良いのか悩む場合もあります。

ツールによっては無料トライアル期間が設けられているものもあるため、実際に活用して操作性を確認してみるのもおすすめです。

サポート体制の充実度から選ぶ

ABテストを実施するうえで分からない点があった際のために、サポート体制が充実しているツールを選びましょう。

ABテストツールは海外製もありますが、多くのツールは日本語に対応しており、ツールによって無償サポートが付いているものもあります。

導入後の運用まで、ABテストを徹底的にサポートしてもらえるツールを選べば、安心してマーケティング活動を行えるでしょう。

ABテストの実施におすすめのツール3選

代表的なABテストツールは以下の3つです。

  • Googleオプティマイズ
  • SiTest
  • DLPO

無料で利用できるツールや、有料ですが機能を充実させたツールなど特徴はさまざまです。

以下では、それぞれのツールを具体的に解説しますので、ぜひ自社に合ったツール選定の参考にしてみてください。

Googleオプティマイズ

Googleオプティマイズ

画像出典: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ABテストツールです。Googleアカウントを持っていれば無料で利用できるのが特徴です。

無料ではあるものの機能は充実しており、ABテストの他にも多変量テストやリダイレクトテスト、テキストや画像など要素のカスタマイズもできます。

特に、カスタマイズをGoogleオプティマイズ上で行えるので、テストページの作成も効率的でPDCAサイクルを素早く回せます。

Googleオプティマイズは、Googleアナリティクスとの連携が必須ですが、アナリティクスに蓄積されたデータをもとに、ユーザーを細かにターゲティングしてレポートを作成することが可能です。

SiTest

SiTest

画像出典:SiTest

SiTestとは、Google Award最優秀賞を5期連続で受賞している人気のABテストツールです。アジアでの導入数は60万サイトを越え、日本での導入数No.1を誇っています。

SiTestの特徴は、ABテストだけでなく、ヒートマップや会員登録時に使うエントリーフォームの最適化(EFO)も設定可能であることです。

そのため、ABテストではヒートマップを併用して実施することで、どの箇所までユーザーが興味を持っていて、どこから離脱しているのかなども明確に把握できます。

また、テキストやボタンの色など各要素の変更も3ステップで簡単に設定できるので、初心者でも使いやすいツールです。

ABテストの変更設定が簡単なため、PDCAも素早く回せるのも強みといえます。

また、エントリーフォーム最適化にも対応しているので、流入からコンバージョンまでの導線をSiTestひとつでカバーできるのも魅力です。

DLPO

DLPO

画像出典:DLPO

DLPOは、導入企業が700社以上もある国内実績No.1のABテストツールです。

電通やサイバーエージェントなどの大手企業も導入している実績があるため、安心して利用できます。

料金が月額10〜15万円とABテストツールとしては高額ですが、ABテストだけでなく、以下のように充実した機能性が特徴です。

  • 複数要素を同時に検証できる多変量テスト
  • LPをユーザー一人ひとりに最適化するパーソナライズ設定
  • 管理画面でのテストページのカスタマイズ
  • 管理画面でのコードのカスタマイズ
  • セグメント別に分析できるレポート機能

特にパーソナライズ機能を強みとしており、流入元・ユーザー属性・時間帯・地域・ユーザー行動などの細やかなセグメント設定でテストページを配信できます。

また、11のマーケティングプラットフォームとの連携や、6つのマーケティングツールとの連携も可能なため、既存のツールと併用してより効果的なABテストが可能です。

ABテストの実施事例

ABテストの事例として株式会社すかいらーくレストランツを紹介します。

株式会社すかいらーくレストランツは、ガスト、バーミヤン、ジョナサンなどのファミリーレストランチェーンを展開している企業です。

株式会社すかいらーくレストランツは、2012年より宅配サービスのWebサイトを立ち上げましたが、受注システムと連携しているため、ページの修正や変更に大きな工数と費用が発生するという課題を抱えていました。

そのため、Webサイトの小さな改善や工夫ができない状況に置かれていたのです。

特に課題を感じていたのは、新規会員登録の入力フォームでした。入力項目が多いため、離脱するユーザーも多かったのです。

そこで、ABテストツールを導入したことで、気軽にABテストを試せるようになり、Webページの比較検証のスピードが上がりました。

スピーディな改善を繰り返した結果、会員登録の獲得率は120%に向上したのです。

まとめ

ABテストでは、異なるパターンのWebページを比較検証できます。

同時に複数パターンのWebページをテストできるため、ターゲットユーザーに対して最適な要素の洗い出しを効率的に行えるのがメリットです。

注意点として、ABテストを行う際は、期間や時期などを同じ条件にしておくことです。

条件にばらつきが出てしまうと、テスト結果の信頼性を担保できず、効果的な比較検証ができません。

ABテストを効果的に実施するポイントは、仮説立てと効果検証を徹底的に行い、素早くPDCAサイクルを回すことです。

効率的かつスピーディにWebページの最適化ができるよう、今回の記事を参考にしてABテストを実践してみましょう。

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プロフィール
大澤 健人(おおさわ けんと)
GMO TECH株式会社 本部長/執行役員 大澤 健人(おおさわ けんと)大澤 健人(おおさわ けんと)のFacebook
プロダクトマーケティング本部 本部長としてSEOコンサルティング事業、O2O、HR領域のセールス・カスタマーサクセス・プロダクト全体を統括。 検索プラットフォームと自社プロダクトを掛け合わせたソリューションを軸にした集客支援領域を主に担当。
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