Webサイトの改善手法としてよく知られているABテストですが、具体的にどのように進めていくのか詳しく知らないという方は少なくないでしょう。
ABテストとは決して難しいものではなく、基本的な考え方さえ押さえておけばプログラミングの知識がなくても実施可能です。しっかり要点をつかむことで期待どおりの成果を得られます。
そこで、本記事ではABテストのメリットや、実施にあたりぜひ知っておきたい注意点について紹介します。
ABテストの意味
ABテストとは、ある一定期間で複数のパターンを用意し、どれが最も成果が出たか導きだすテスト手法です。印刷物やWebサイトで、効果が高いクリエイティブを見つける目的で実施されます。ABテストと呼ばれますが、2種類に限らず3種類以上でテストを行う場合もあります。
例えば来店促進を目的とした郵送DMであれば、対象となる顧客を2つのグループに分け、それぞれ異なる表現で訴求したDMを送付して、どちらのDMを送付した顧客が多く来店したかをテストします。
またECサイトのランディングページであれば、バナーの文言やボタンのデザイン・色など一部分を変えた2種類のWebページを表示し、どちらのデザインがより多くクリックされたかをテストします。
アナログ、デジタルを問わず実施可能ですが、パターンの用意しやすさやコストを考慮すると、デジタルで行われることがほとんどです。
ABテストのメリット
ABテストを実施するメリットは主に以下の2つが挙げられます。
少ないコストで実施できる
Webサイトを改善するためにサイトをリニューアルするとなると、大規模な修正が必要です。ランディングページだけでも高額の費用や工数がかかるでしょう。しかも、リニューアルしても必ず効果が出るという保証はありません。
しかし、ABテストであれば、専用ツールの導入で仮想的にデザインの異なるWebページを用意できるため、制作費用などをかけずに行えます。
仮説を立てながら効果が出るパターンを見つけて細かく改善していくため、使いこなすことができれば、サイトをリニューアルするよりも大きな成果が出ることもあります。
手軽に実施できる
ABテストは専門家が実施するだけでなく、テストツールを導入すればプログラムの知識がなくても実施できます。
GoogleでもオプティマイズというABテストツールを提供しています。これはGoogleアナリティクスと連携して使用するもので、ABテストや多変量テストなどの基本機能が無料で利用できるものです。それ以外にも多様な機能を備えた専用ツールが各社から提供されており、自社でABテストを実施するハードルはかなり下がっています。
また、全面的なリニューアルではなく、ポイントを絞っているため工数が少なく、より手軽に実施できます。
ABテストの流れ
では具体的にはどのような手順で実施していくのでしょうか。
ABテストはテストの対象など個々の事情で実施内容は異なりますが、今回は全体像を把握していただくために、大まかな流れを説明します。
事前の準備
まずはテストを実施する前に、以下について明確化および意思決定します。
現状・課題確認
「ランディングページ経由の売り上げが増加しない」「特定ページからの離脱率が高い」など、今回改善すべき課題は何かを明確にします。
仮説立て
課題を解決するための仮説を立てましょう。例えば上記の課題であれば、「利用シーンをイメージできる写真が少ないため購入につながらない。具体的に商品を使っている写真を大きく配置すれば売り上げが上がる」という仮説が立てられます。
仮説をきちんと立てないと、もしテストでよい結果が出たとしても、「なぜ効果が出たのか」を検証することができません。PDCAを回すためにも仮説は重要です。ひとりで考えるよりも、営業担当者、サポート担当者など、立場が異なる複数の人から意見を聞くとよいでしょう。
計画
「どのページの、どの部分をテストするのか」・「期間はどれくらいにするか」など、具体的な計画を決定します。ABテストでよく行われるのは、トップページに表示されるメイン画像の変更、バナーの文言変更、ボタンの色変更などです。
実施期間に決まりはなく、おおむねパターンごとに差が出てくるまで続けます。必要なデータが集まるまでは最低でも2週間はかかるため、期間には余裕を持つようにしたほうがよいでしょう。ただし長すぎても正しい結果を得にくくなるので適切な期間で終了するようにしてください。一般的には1ヶ月程度が目安です。
テストの実施
ABテストには2つの方法があります。別々の期間にそれぞれのデザインを表示する場合と、同一期間に、ユーザーを2つのグループに分け、それぞれ異なるデザインを表示する場合です。
より精度の高いテストを行いたいのであれば、後者の方法を取りましょう。手動で行うことは難しいですが、専用ツールを使えば手軽に実施できます。
コツは、効果が見込める、かつ改善したときのインパクトが大きいページから順番にテストを実施していくことです。一般的にはトップページのファーストビューが最も結果が出やすいと言われています。また離脱率が高いページが明らかなら、そのページを改善すると効果が上がりやすくなります。
効果が出やすいと言われるのは、以下の4つです。
ランディングページ
Web広告などをクリックしたユーザーが最初に辿り着くのがランディングページです。ECでは「特定の商品を販売する」という目的に基づき、1枚仕立てで縦長のランディングページがよく利用されています。
メインビジュアル（キービジュアル）
「ユーザーがWebサイトを訪れた際、最初に目にする大きな画像」のことをメインビジュアルと呼びます。このサイトが何をしている、何を提供しているサイトなのかを視覚的に伝えるもので、非常に重要な位置づけのパーツです。
画像そのもののビジュアルはもちろん、キャッチコピーの内容やフォント、色といった要素によって直帰率に差が出ます。
CTA
CTAとはCall To Actionの略で、Webサイトでユーザーに何らかの行動を誘導する目的で設置されるボタンやリンクなどを指します。
デザインだけでなく設置する位置によってもクリック率に大きな差がでるパーツです。
バナー
テキスト、画像、動画などでユーザーの目を惹き、クリックを促すためのバナーもABテストによる改善効果がでやすいパーツです。
文言を変更しただけで大きくクリック率が変わることもあります。直感的な印象でアピールするため、どんなデザインがユーザーに好まれるかをABテストで見つけます。
成果の検証
2種類のうち、コンバージョン率が高かった、クリック率が高かったなど、より高い効果が出たほうが勝ちパターンです。
勝ちパターンを見つけたら、立てた仮説は果たして正しかったのか、または仮説とは異なる結果になったのかを分析・検証していきます。
仮説が正しく、期待した結果を得られた場合には、勝ちパターンのクリエイティブを本番環境に反映していきます。期待した結果を得られなかった場合にも、そこでやめてしまうのではなく、なぜ期待した成果が得られなかったのかを仮説に基づき検証します。
例えば仮説を元に、商品の具体的な使用イメージが伝わる写真を商品ページに大きく配置したパターンと、従来のWebページをテストした結果、期待した効果（＝購入率アップ）が出なかったとします。
そのときには「仮説が間違っていたのか」、または「別のクリエイティブのほうがよかったのか」などを検討します。それにより次は使い方を解説する動画を付けてみるといった別のクリエイティブでテストを続けたり、別の仮説を立てて違うテストを実施したり、などのアクションにつなげます。
ABテストではPDCAを回すことが非常に重要です。データを確認したら、仮説の検証を行い次の仮説を立てます。この仮説から検証までのサイクルを繰り返し実施しましょう。
また標準偏差など統計の知識があるとより正確に検証可能です。できれば統計の基礎的な勉強を行うことが望ましいでしょう。
ABテストの注意点
ABテストは漠然と実施しても効果は多く得られません。以下の3点について注意しながら実施するようにしましょう。
目的を明確にする
最も注意すべき点は、「何の課題を解決するためにテストをするのか」を明確にすることです。
全体的な訪問者数が少なくWeb広告からの流入数を増やしたいのか、購入ボタンのクリック率が低いので改善したいのか、そうした目的によって変更するクリエイティブも変わります。この部分が明確になるとテスト実施や検証といった後のプロセスがスムーズに進みます。
ABテストは「実施さえすればすぐに効果が出る」魔法の手段ではありません。漠然と「サイトを改善したい」といった目的にはせず、より具体的な目的を立てたほうが成功しやすくなります。
実施方法に気をつける
ABテストを実施するにあたっては、タイミングや期間などに注意が必要です。
ECサイトであれば、クリスマスやボーナス時期など外的要因で変化が出てしまう時期は避けましょう。
また、テストの有効性を確認するために、ABテストで変更した以外は同じ条件にすることが重要です。
同時に複数のテストをすると、どの部分によって変化がもたらされたのかわからなくなってしまいます。ABテストを行う際は、1ヶ所ずつ行いましょう。
データの重要性を理解する
ABテストにおいてデータは判断を行うための重要な要素です。そのため、判断に必要な量や質（中身）のデータを集めるようにしましょう。一定のPVがないと検証に時間を要したり、結果も不正確になったりします。だいたい月間2000PV以下のサイトだとテスト実施が難しくなるので注意しましょう。
まとめ
ABテストは、AとBの2種類のパターンでどれが最も効果があるクリエイティブなのかを発見して反映する改善手法です。メリットとして低コストで手軽に実行可能なことが挙げられます。しかしそれ以上に、客観的な指標に基づいた改善を遂行できることが、最大の利点です。
「バナーの色合いを今より明るくしたほうが、クリック率は上がると思う」といった主観はなく、「実際にユーザーがどれだけクリックしたか」というデータから、客観的に判断し、より説得力のある改善を行えます。
経験を積んでいけば、より高精度なABテストを実践できるようになるでしょう。本記事などを参考に、積極的にテストを続けていきましょう。
