「自社のWebサイトを改善したい、ABテストをすればいいと聞くけやり方がわからない…」と悩んでいませんか？
そんな方に向けて、ABテストを詳しく理解できる記事を書きました！初心者の方でもABテストをすぐに実践できるように、手順とポイントをわかりやすくまとめていますので、ぜひご活用ください！
今回、記事前半ではABテストについて、後半では具体的な手順とポイントについて解説いたします。
目次
WebマーケティングにおけるABテストとは
ABテストとは、ある期間中、同時に複数のパターンを表示してユーザーの反応を分析する検証方法のことです。
何も変更を加えないAパターン、一部変更を加えたBパターンを作成し、ランダム表示させることで、それぞれの成果を比較できます。
Webサイトなどを最適化する手法としてよく用いられていて、主に三つの方法があります。
①同一URL、ソースコードで実施する方法
WebサイトのURLやソースコードを変更せずに見た目だけを変えたパターンをランダム表示させル、最も一般的な方法です。
実施コストが低くテストの準備が簡単で、ソースコードに手を加えないため、SEO対策に影響しないことが大きなメリットです。
②別ページにリダイレクトさせる方法
テストを行っているサイトに訪れたユーザーを、ランダムに別サイトへ飛ばす方法です。一般的に、スプリットURLテストと呼ばれています。
この方法では、見た目、中身の両方ともが違うサイトを比較のために２つのページ用意する必要があります。
③変更箇所を増やしより高度な検証を行う方法
複数の変更パターンを組み合わせてより高度な検証をする方法を多変量テストといいます。さまざま要素の中から複数の組み合わせを試すことで、より複雑な条件から最適なパターンを探すことができます。
例えば、色を2パターン、文章を3パターン、サイズを2パターン用意すれば合計12パターンの検証が行えます。
ABテストを行うメリット
季節やトレンドの影響を受けにくい
広告やWebサイトの成果はさまざまな要因の影響を強く受けます。
例えば昨年度一年間の情報をもとに内容の改善を行い、サイトをリニューアルしたとします。その後、昨年度の同じ月と比べて大きく成果が出たとしても、それが実際に改善の成果であると言い切れるでしょうか。商品のジャンルによっては、気温や社会情勢、ユーザーのトレンドによって売り上げに大きく差が出ることもあり、一概にサイトリニューアルの影響だと判断する事は難しいですよね。
しかし、ABテストでは同じタイミングや同じ期間で比較できるため、気温や社会情勢、ユーザーのトレンド要因といった要因の影響を受けずに比較を行えます。
機会損失を減らす
わざわざ広告を出稿してユーザーの流入が増えても、離脱率の高いサイトでは意味がありません。
顧客の離脱率を少しでも減らす施策としてABテストを行いましょう。
無駄なリニューアルを避ける
十分にテストを行わず Webサイトを大幅にリニューアルしてしまうのはかなりリスクがあります。
リニューアルしたからといって必ず成果が上がるわけではありません。成果が出ないだけでなく、CV率が大きく下がってしまうこともあります。
ABテストを実施して、小さな変更を何度も試すことで、反応の良い変更のみを反映しましょう。
具体的なやり方
改善するコンテンツ、目的の整理
まず、どんなコンテンツを改善するのかを設定しましょう。
真っ先に取り組むべきコンテンツは、ユーザーの流入数が多いコンテンツ、CV数、CV率の高いコンテンツです。例えば、あまり成果の出ていないコンテンツから取り組んだ場合、ユーザー数の確保や、回遊率など、多くの課題を改善する必要があります。
それに伴い、多くのコストを消費してしまいますが、元々の成果が大きくないため、消費したコストに見合った成果を獲得できることはまれです。
そのため、ある程度成果の見込めるコンテンツの改善に取り組むことで、より大きな成果を獲得できます。
改善の目的を設定する
ここで設定する目的は、ユーザーの行動に着目したものが望ましいです。
例えば、CVの獲得を目的にABテストを行っても、思ったような結果は得られません。なぜなら、一部のテキストや色などを変更しただけではCVの獲得にはつながりにくく、変化量がわずかになってしまいます。
そのため、その変化がABテストの影響によるものなのか、誤差の範囲なのかの判断が難しくなってしまいます。
そこで、CVまでのユーザーの行動に着目してください。
つまり、直帰率やサイト回遊率・フォームページへの遷移数など、目的を細分化することでABテストの影響がわかりやすくなり、分析をスムーズに進められます。
仮説を立てる
改善したいコンテンツや目的が設定できたら、次はどんな施策を行うのか・それによってどんな影響が出るのか仮説を立ててみましょう。
ユーザーのアクションを促せる要素を見極めて、目的の達成につながる施策を設定する必要があります。
例えば…
- キービジュアルの印象を明るいものに変えれば、直帰率が低減できるのではないか
- ナビゲーションメニューを誰でもわかりやすい文言に変えれば、平均PV数が増えるのではないか
- フォームに遷移するボタンをより目立つように変えれば、フォーム遷移率が上がるのではないか
といったことが考えられます。
また、良い影響の仮説だけではなく、悪い影響の仮説も同様に行っておきましょう。
そうすることで全く効果が出なかった場合や、悪影響が出てしまった場合でも冷静に次の仮説を立てられます。
テスト後に要因分析、改善策
ここまでの項目をもとにテストを実施したら、結果検証を行ってください。
どのパターンの成果が出たかだけではなく、テスト前の仮説が正しかったかどうか、間違っていればその原因は何か考察することが大切です。そうする事で、次回のテストにつながる仮説を導き出せます。
ナビゲーションメニューを変更した例を見てみましょう。
- 仮説例：文章の変更によってPV数が向上するのではないか
- 結果例：影響がなかった
- 考察例：文章にはそこまで影響を受けていないのではないか。次回は配置の変更を試す
もし、テストが悪い結果であっても、マイナスに捉える必要は全くありません。ダメなパターンがわかれば、それだけ確実な改善に近づいていると言えるからです。
小さな変更、改善を繰り返し、大きな成果につなげていきましょう。
まとめ
この記事では、以下の項目を解説しました。
- ABテストについて
- ABテストを行う理由
- 具体的な実施方法
解説した内容をもとに、データ収集、要因の分析を繰り返すことで、あなたのコンテンツを大きく改善できます。
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