【事例付き】A/Bテストとは？やり方・メリット・テストの種類を徹底解説します。

「A/Bテストってどんなものなんだろう？」
「A/Bテストってやる意味あるの？」
「A/Bテストってどうやってするの？」

上記のような悩みを抱えている、Web・マーケティング担当者の方もいらっしゃるのではないでしょうか？A/Bテストとは、構成要素の異なる2種類以上のサイトを用意して、ユーザーに対してランダムに表示させ、効果を検証するマーケティング施策のことです。本記事では、

• A/Bテストを行う際のメリット・デメリット
• A/Bテストの実践方法
• A/Bテストの種類
• A/Bテストの事例

について、詳しく解説しています。記事後半では、A/Bテストをする際に役立つツール3選もご紹介しているので、ぜひ最後までご覧ください。

A/Bテストとは

A/Bテストとは、Webサイト・広告文・バナーなどの効果を検証するためのマーケティング手法です。

要素を変えたAパターンおよびBパターンの2パターンを用意して、ランダムにユーザーに表示させ、2パターンの効果を確認し、どれが最も成果を発揮するかを発見することができます。

Webサイトや広告におけるクリック率、コンバージョン率を最大化させるための指針となるでしょう。2パターンのみならず、3パターン以上を用意してテストする場合もあります。

A/Bテストのメリット・デメリットとは？

A/Bテストの概要だけではなく、メリットやデメリットまで把握しておくと実践する際のイメージや必要性がさらに高まります。実践する際のご参考にしてください。

メリット

コストを抑えてコンバージョン率とクリック率を上げられる

A/Bテストではパターンの内どちらがコンバージョン率とクリック率の向上に繋がっているのか、見定めることが可能です。

「どこが原因で、成果に繋がっていないのか」がわかるため、ポイントを絞って改善をすることができます。サイトや広告全体を改修する必要がなくなるので、時間もお金も削減できますね。
ローコストでコンバージョン率とクリック率の向上に繋げられるのがメリットです。

施策案を同時並行で進められる

Webサイト・広告などはその時々のアクセス状況や、検索エンジンのアップデートの影響によって成果に影響が出てきます。そのため、期間を分けてテストを実施すると条件も変わってしまう場合があるのが問題点です。

A/Bテストでは同期間で行うことで、複数パターンに分けた条件が揃うのでより正確な検証データを確認することができます。

デメリット

分析対象のサイトはある程度のアクセス数が必要

A/Bテストは実際に訪れるユーザーに対してランダムにパターンを表示します。分析対象のWebサイトのアクセス数が少ないと、十分なデータが集まらないというデメリットがある点には注意しましょう。

アクセス数の少ないサイトは最低でも半年以上の期間をかけないと、正確なA/Bテストの実証結果が出ないこともあります。

ターゲット像が明確でないと効果が薄くなる

A/Bテストはターゲット像を明確に定めておかないと、充実した実証結果を得ることが難しくなります。

A/Bテストでアクセスするユーザーが必ずしもターゲットとは限りません。どのターゲットのデータを取るべきか決めておかなければ、精度の低い検証結果になる場合も。精度の低いテスト結果から立てた施策では大きな成功は得られないでしょう。

A/Bテストの検証結果を最大限に高める際は、ターゲット像を明確にした上で実行するように心がけましょう。

A/Bテストの具体的なやり方を4ステップで解説

ここからは、A/Bテストの具体的なやり方をご紹介します。

後半部分ではA/Bテストを次の施策に活かすための方法も記載しているので、1つずつ細かく確認していきましょう。

A/Bテストを行う際の目的を策定する

まずはA/Bテストを何のために行うのか深く考えましょう。自社のWebサイトへのアクセス数を増やしたいのか、広告のコンバージョン率を高めたいのか明確な最終目標を立てることで、方針のブレにくいA/Bテストが実施できます。

大まかな最終目標を決めた後は、さらにA/Bテストの精度を高めるためにも改善にはどのような細かい目標が必要か考えましょう。例えば、CVを高めたい場合は「直帰率を下げるようにする」「平均ページビュー数を向上させる」などの細かく設定することをおすすめします。

仮説の策定を行う

A/Bテストにおいて改善したい目標を定めた後は仮説の策定を行い、改善に必要なポイントをさらに細かく割り出していきましょう。例えばコンバージョンを改善する場合であれば「ボタンの修正」や「セールスライティングの再考」などに目を向けましょう。

ユーザー目線で考え、どうすればコンバージョン結び付くのか考えることが大切です。トップページからのユーザー流入が多いWebサイトで考えた場合、以下の改善案あります。

テストの実行前に影響範囲の確認を行う

仮説を立てた後にテストにそのまま入るよりも、実行前に影響範囲の確認を行うとさらに効果的です。なぜなら、テストは仮説通りに行くとは限らず、場合によっては成果が逆に落ちてしまうことも。

実際にA/Bテストをしてみて悪い結果の影響が大きくならないように、事前に影響範囲を確認しておくことが大切です。テストに盛り込む内容はすべて細かく精査し、想定外の影響まで試算しておきましょう。

テスト後は分析を行い、次の展開を考える

A/Bテストを行った後はそのまま結果を受け入れるのではなく、細かく分析した上で次の展開に活かすためにも改善策を考えましょう。

テストを行う前の仮説が正しかったのか、思い通りにいかなかった場合は何がいけなかったのか、細かく原因と対策法を打ち出すとより効果的です。リンクのテストを行った場合を例として確認をしてみましょう。

行われることの多いA/Bテストの実例とは？

ここまでは実際にA/Bテストを行う際の手順を詳しくご紹介しました。A/Bテストは複数種類が存在しており、テストする内容によって使い分けるとさらに効果的です。一般的なA/Bテストの種類としては下記の3つが存在します。

ここからはそれぞれのA/Bテストの実例について詳しく解説するので、実践の際のイメージを膨らませるためにも1つずつ確認していきましょう。

1：同一URLにおけるA/Bテスト

A/Bテストとして活用される実例としてまず挙げられるのが、URLを変更せずに見た目だけを変える同一URLにおけるA/Bテストです。

一般的なA/Bテストとして挙げられることの多い実例であり、JavaScriptの技術を用いることでソースコードの書き換えがいらないため手間がかからないことがメリットとなります。
SEO対策への影響も出にくくなるので、SEO関連を気にする企業でも安心して取り組むことが可能です。

2：別ページへリダイレクトさせるためのABテスト

別ページへリダイレクトさせるためのABテストは、URL・見た目・中身も別物を表示するので、2つのページを準備する必要があります。軽微な違いをテストするよりも大幅な改修までテストしたいという場合に向いている手法です。

ただし、2つの別ページを準備する必要があることから、作業工数が増えてしまうのであらかじめ理解しておきましょう。

3：より詳細なテストが可能な多変量テスト

最後に紹介する多変量テストは「同一URLにおけるA/Bテスト」同じ仕組みの手法です。同一URLにおけるA/Bテストと違って、同ページ内、ページを跨いで細かい箇所を同時に行える点がメリットになります。

作業工数をかけず、同一URLにおけるA/Bテストよりも精密に検証したい際におすすめな手法です。

企業におけるABテストの成功事例3選

ここまではA/Bテストのやり方や用いられることの多い実例などをご紹介しました。ここからは、成功事例3選をご紹介します。

いずれもWebサイトの成果が明確に改善された事例になっているので、これからA/Bテストを実践する際のイメージを膨らませる際のご参考にしてください。

Jimmy Jazz

出典：JIMMY JAZZ

ファッション販売を行っている海外企業のJIMMY JAZZでは、モバイルサイトの購入ボタンでA/Bテストを実施しました。

具体的には下記の2パターンで実施した点がポイントです。

• 「A：トップとページ下部の2か所に2つの購入ボタン（CHECKOUT NOW）」
• 「B：下部にだけ1つの購入ボタン（CHECKOUT NOW）」

実際にA/Bテストを5週間実施し、AパターンはBパターンと比較して購入ページに進むユーザーが2％増加したという結果が出ています。

Culligan

出典：Culligan

飲料水システム、家全体のろ過システムなどを販売する「Culligan」でもA/Bテストが実践されました。オンライン申し込みへの影響を確認するため、CTAに関するコピーライティングを比較した例です。

具体的には下記の2パターンで比較を行いました。

• A：Get A Quote（見積もりをする）
• B：Get Pricing（金額を確認する）

この2バージョンで比較した結果、Aパターンの方がBパターンよりも104％向上したという結果が出ています。

Basekit

出典：Basekit

自社でWebサイトの開発を行うBasekitはトラフィックの多い価格ページのデザイン面においてA/Bテストを実施しました。

• A:旧デザイン　少し文字による情報量が多く、立体的なボタンなどが配置されていない
• B:新規デザイン　文字量を抑え、立体的なボタンなどを配置

こちらの2パターンでA/Bテストを実施した結果、BパターンではAパターンと比べて全体的なCVが25%上昇しました。

A/Bテストをさらに効率化できるおすすめツール3選

A/Bテストを行う際はツールを導入することで、A/Bテストの負担を減らすことが可能です。今回おすすめするのが下記の3つのツールとなります。

中には無料のツールも存在しており、コストをかけずにA/Bテストの負担を軽減することが可能に。それぞれのツールについて詳しく解説するので、自社に合ったツールを導入する際のご参考にしてください。

Googleオプティマイズ

出典：Googleオプティマイズ

無料でWebサイトの分析、改善に使えるGoogle オプティマイズはA/Bテストの実施も可能です。実際にA/Bテストをすぐに実施することができるので、非常に利便性が高くなっています。

また、完全無料で分析が可能なのでコストをかける必要がないことも嬉しいポイントです。同じく無料で使えるGoogleアナリティクスと似たような使用感で使えるので、安心して使えるのもメリットとなります。

Visual Website Optimizer

出典：Visual Website Optimizer

導入実績が世界で6,000社を突破しているVisual Website Optimizerでは、最短5分でA/Bテストを行うことが可能です。直感的にA/Bテストを実施することが可能なため、初めてA/Bテストを行う場合でも安心して使えます。

また、A/Bテストだけではなく、ヒートマップの利用など分析に欠かせないツールが多数存在する点も見逃せません。1つのツールで複数の分析を実行したい企業に向いているツールとなります。

Optimizely

出典：Optimizely

タグをWebページに埋め込むことで簡単にA/Bテストを実施することができます。

また、多変量テスト、複数ページテストなどにも対応しているのでより本格的にテストを行いたい場合に便利です。ツール自体のスピードも早く、ターゲティングも可能にしていることから機能性においても優れています。

さらに、有名企業でも活用されていることが多いため、その信頼性の高さがうかがえるでしょう。

A/Bテストを行い、今後のマーケティングに役立てましょう！

今回の記事ではA/Bテストの概要及び、実践方法を中心にご紹介しました。A/Bテストにおいて重要なのは、

• テストの事前段階での仮説策定、影響範囲の試算
• テスト後の分析からのPDCA

と言えるでしょう。A/Bテストの結果を、コンバージョン率アップの施策を考えるヒントとして活用し、企業を繁栄させていきましょう！