最終更新日: 2025年03月10日 ABテストのやり方を初心者向けに徹底解説！ノーコードで実施する方法も紹介

本記事では、ABテストのやり方を初心者向けに解説します。ABテストとは、LPや広告などのパフォーマンスを高める方法を検証するマーケティング施策です。AとBという2つのパターンを用意して、両パターンでのユーザーの行動をデータで比較し、チャンピオンページを決めます。HTMLやCSSなどのプログラミングができなくてもABテストは実施可能なため、マーケティング担当者が自分で進めることも可能です。

ABテストのやり方の他、テストパターンのアイデアや、おすすめのツールも紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

ABテストとは、Webページや広告をユーザーにより好まれるものへとブラッシュアップするために、改善パターンのパフォーマンスを比較するテストのことです。現在実装しているものをAパターン、改善案をBパターンとして設定するケースが多いためABテストと呼ばれますが、3パターン以上のテストパターンを比較するケースもあります。テストパターンは実際にユーザーに表示され、ユーザーの行動を数値化したものが結果として施策の判断材料になります。スプリットテストやバケットテストと呼ばれるケースもあり、WEBマーケティングで最適な施策を実施するために重要な手法です。

ABテストの結果は、「コンバージョン率（CVR）」をもとにどちらのパターンが優れているのか判断するのが一般的です。コンバージョンとはクリックや購入、問い合わせ、資料請求など、そのページや広告が目的としているアクションを起こしたユーザーの割合を示す数値です。そのため、ABテストを繰り返し実施することで、テスト対象となるWebページや広告のCVRアップを期待できます。

ABテストについて詳しく解説する前に、まずはWebマーケティング施策にABテストを活用することでどんなメリットやデメリットがあるのか見ていきましょう。

メリット

デメリット

詳しくは以下のページで解説していますので、ABテストの概要について1から知りたい方はチェックしてみてください。

関連記事：【ABテストとは？】ABテストのメリットと効果的な実施方法まとめ

ABテストのやり方は、実施期間によって「逐次テスト」と「並行テスト」の2パターンに分けられます。

逐次テストはとくべつなツールがなくても実施可能ですが、並行テストを実施するにはLPOツールやABテスト専用ツールなど、ABテスト機能が備わったツールの導入が必要です。

逐次テストは、AパターンとBパターンを異なる期間でテストする方法です。テスト期間中はページを訪れたすべてのユーザに同じテストパターンを表示し、すべてのパターンを試した上で数値の変化を図ります。

つまり、逐次テストはABテストなしで改善案を実装するのと同じように、WordPressをはじめとするCMSやWebサイト作成ツールなどを活用し、手動でテストを実施できます。新たに専用ツールを導入しなくても実施できるため、気軽に試せることが魅力です。ユーザーの行動データは、Google Analytics（GA4）と連携することで細かく分析できます。

ただし、テスト期間中はSEOに悪影響を与える可能性がある点には要注意です。さらに、実施期間が異なることによって、数値の正確性が弱まる点が懸念されます。すべてのテストパターンで実施機関の曜日や時季を極力揃えることで、誤差を防ぐ必要があります。

並行テストは、同時期に複数パターンのテストページを、ユーザーごとにランダムに振り分けて表示させる方法です。2パターン以上のデータを同時に計測できるため、実施期間が異なることによる影響を考慮する必要がありません。また、もとのWEBページや広告の内容はそのままにテストを実施できるため、SEOなどへの影響を抑えられる点も魅力です。

Facebook広告をはじめとする広告配信ツールの中には、並行テストの実施機能が備わっているものもあります。しかし、そうした例外を除いて基本的には、並行テストを実施するために専門ツールが必要です。ABテストツールは無料で使えるGoogle Optimizeが代表的でしたが、2023年にサービスが終了してしまいました。同じくGoogleが提供するWEB解析ツールのGoogle Analytics（GA4）にはABテスト実施機能がないため、別途ツールを導入する必要があります。

ABテストの実施期間は、2週間以上が目安です。平日と休日とでは流入数やユーザーの属性が変動するため、さらに長期間実施する場合にも7日間スパンで設定するといいでしょう。

ただし、適切な実施期間は、テスト対象となるページのCV数によって変わってきます。CV数が少ないと誤差が含まれているかどうか判別するのが難しく、結果の正確性に欠けるためです。1パターンごとのCV数は30以上が目安ですので、Google Analytics（GA4）などのWEBサイト分析ツールを確認して、CV数が30以上集めるために必要な日数をABテスト実施期間として設定してください。

ABテストのやり方を、準備段階から順に紹介します。

ABテストはテストパターンの作り方によって、いくつかの種類に分けられます。ここではABテストの代表的な4つの手法を、それぞれに適したABテストの実施目的とあわせて紹介します。

事例：エムアイカード

クレジットカードを提供するエムアイカードでは、「WEB明細サービス」の登録率向上を目指し、名称を「紙の明細書STOP!!」に変更してテストを実施しました。その結果、ユーザーにとってわかりやすい訴求が成功し、登録率を大幅に改善しています。

詳細：クリエイティブ訴求の表現を変えただけでCVR30％改善を記録！〜エムアイカードのABテスト事例〜

事例：ワタベウェディング

リゾートウェディングの見積もりページで、ファーストビューのキャッチコピーを「ハワイウェディング」や「リゾートウェディング」などに変えたリダイレクトテストを実施しました。最適なコピーを見つけ、コンバージョン率を大幅に向上させています。

詳細：フォーム誘導220％、来店予約154％の改善を達成！〜ワタベウェディングのABテスト事例〜 - DLPO株式会社

複数ページテストでは、ユーザーがページを移動する際の流れや動線を検証する場合に用いられ、ユーザーが最終的な行動に至るまでの体験を最適化するのに役立ちます。複数ページテストが用いられるケースとして代表的なのは、ECサイトやサービスサイトの申し込みフォームなど、CVが完了するまでに複数ページを遷移する必要があるWEBページです。

複数テストを通して、ユーザーがどのようにページ間を移動するか、どこで離脱しているのかを詳しく確認できます。たとえば、トップページから商品ページ、カート画面、購入完了ページまでの流れを最適化することで、購入率を向上させることが可能です。

また、複数ページテストの結果は全体的な導線設計の見直しに活かせるため、サイト全体のユーザビリティ改善にもつながります。仮説をしっかり立てたうえでテストを行えば、1ページ単位では見えなかった改善ポイントを発見できるでしょう。

事例：スタジオマリオ

子ども向け撮影サービスを提供するスタジオでは、ユーザー属性に合わせた写真をページに表示するテストを実施しました。たとえば、女の子の誕生日撮影を探しているユーザーには、それに関連する画像を表示するよう変更し、コンバージョン率を28.9%向上させています。

詳細：メインビジュアルの出し分けで、CVR28.9%改善を実現！〜スタジオマリオのABテスト事例〜

参考：ABテストではなく、多変量テストを使用すべき場合とは?

事例：auファイナンシャルサービス

クレジットカードの申し込みを促進するため、まずABテストで効果的な要素を見つけた後、さらに多変量テストで細かい組み合わせを検証しました。ボタンの色、画像サイズ、コンテンツの順序などを調整し、最終的にCVRが119％改善しました。

詳細：ボタン、メインビジュアル、利用イメージの多変量解析でCVR119%改善！〜auフィナンシャルサービスのABテスト事例〜

ABテストは、特定の要素を変えることで効果を検証する方法です。どの部分を改善すれば成果が上がりやすいかを考え、優先してテストするとよいでしょう。ここでは、特におすすめの要素をわかりやすく解説します。

ページ内のリンクやボタンの配置は、ユーザーが目的を達成するための道しるべです。選択肢が多すぎると、ユーザーは迷ってしまうため、導線はシンプルに設計しましょう。特にランディングページでは、購入ページや問い合わせフォームといった目的に直結するリンクだけに絞って、外部リンクを減らすことで、CVRを高める効果を期待できます。

ABテストを行いながら、離脱につながる原因を取り除くことで、スムーズにユーザーの行動を促せるレイアウトへとブラッシュアップしていきましょう。

ABテストはとても便利な手法ですが、実施する際にはいくつか気をつけるポイントがあります。ここでは、ABテストに取り組む前に押さえておきたい注意点を紹介します。

ABテストを行ったからといって、必ずしも「Aが明らかに効果的」「Bの方が圧倒的に良い」という結果が出るわけではありません。どちらも同じくらいの成果しか得られなかったり、誤差が含まれて正確な判断ができなかったりするケースもあります。

原因の1つとして考えられるのが、仮説があいまいな状態でABテストを実施したことです。ABテストでは、「この変更がどんな効果をもたらすのか」という仮説を立て、それをもとにテストパターンを作成します。この仮説がしっかりしていないと、有効な結果を得るのは難しくなります。

また、効果的なテストパターンを作るには、ある程度の経験やマーケティングスキルも必要です。そのため、テストパターンを自動で作成できるABテストツールを活用するのも、効率的かつ正確なテストを行うためにおすすめです。

参考：ABテストの有意差検定とは？統計学に基づき正しく判断をする方法を解説

ABテストはどんな場面でも実施できるわけではありません。たとえば、SNSやECモールなどの外部プラットフォームを利用している場合、テストを実施しにくいケースがあります。

また、セグメントを分けずに全ユーザーに向けて実施している施策やキャンペーンでABテストを実施すると、クレームにつながってしまうリスクがあります。異なるパターンを複数のユーザーに同時に提供することで、「ユーザー間で対応に差がある」と感じられてしまうためです。こうしたリスクを避けるためにも、ユーザーを特定の条件で絞り込んで、セグメント別でABテストを行うなどの工夫が必要です。

DLPOは、初心者から上級者までの幅広いニーズに答えられるABテストツールです。DLPOはランディングページ（LP）やECサイト、フォームなど、さまざまなWEBサイトでABテストや多変量テストを簡単に実施できるよう設計されています。

DLPOはツールの提供だけでなく、利用企業へのサポートも充実しています。電話やメールでの相談に加え、勉強会や成功事例の共有も行っています。さらに、有料で運用代行コンサルティングやツール設定代行サービスも利用可能なので、初心者でも安心して成果を出せる支援体制です。

DLPOはこれまでに850社以上で導入され、累計75,000件以上のABテストを支援してきました。Google Analyticsやヒートマップツールとも連携できるため、テスト結果を多角的に分析して効果の最大化を目指せます。

ABテストはLPや広告などのマーケティング施策の成果を高めるために、有効な手法です。ABテストをもとに改善を繰り返すことで、パフォーマンスの高いLPや広告を作成できます。DLPOのようにノーコードで簡単にABテストを実施できるツールを活用しながら、ぜひ取り組んでみてください。