商品販売やマーケティングを目的とするWEBサイトの運営者が、CVR（コンバージョンレート＝成約率）改善をめざすとき、重要となるのがLPO（ランディングページ最適化）です。その際に有効な手法の一つとしてABテストがあります。
今回は、ABテストの基本と全体像を知りたい方向けに、ABテストとは何か、ABテストのやり方、メリット・デメリット、事例をまず紹介し、後半は効果的に実施するポイントを解説します。
ABテストとは、サイトのパフォーマンスを改善させるWEBマーケティングの手法の一つです。とくにLP（ランディングページ）を最適化しCVRを向上させたいときに適しています。
具体的には、AとBという2つのページパターンを用意し、それぞれのエンゲージメント率やCVRを計測して、チャンピオンページを導き出すというものです。テストパターンはAB2種類のほか、3つ以上となる場合もあります。
主にLPの最適化を行うときに強みを発揮するのがABテストですが、メリットのほかデメリットも存在するので、双方についてよく理解しましょう。また、ABテストでどんな成果があるかがわかる事例もご紹介します。
ABテストでは複数のページを検証する中で、エンゲージメント率やCV率が高いチャンピオンページを見つけることができます。チャンピオンページはユーザーにとって説得力があり、共感を持ちやすいページといえます。
WEB集客において最も避けたいのは機会損失です。
せっかくユーザーがサイトを訪れたのに、「必要な情報がすぐに見つからない」「あまりいいファーストインプレッションを受けない」「応募・購入の決め手がない」などの理由で、すぐにサイトを離脱してしまうことがあります。そうならないようにするために、ABテストが活用されています。
ABテストによって、よりパフォーマンスの高いページを導き出せれば、直帰率の改善が期待できます。さらに、商品購入・問い合わせ・資料請求などの行動へとつながり、機会損失を防げると考えられています。
ABテストの主なメリットは以下2点です。
2つ以上のパターンを作り、どちらがより高いエンゲージメント率やCVRを出すのかを比べるというシンプルさがABテストの大きな魅力です。
CVR向上のためには広告を出稿するという手もありますが、費用がかかってしまうのが難点です。その点、ABテストならば費用をおさえながら改善を目指すことができます。また、サイトの大幅なリニューアルをするのではなく、ポイントをしぼった修正となるため、かかる工数が少なくてすむのもメリットです。
ABテストのデメリットとして以下が挙げられます。
ABテストで有意な結果を得るためには一定のサンプル数が必要ですが、サイトを訪れるユーザーが少ない場合は検証に時間がかかってしまいます。検証結果を得るためにはPV（ページビュー）が2000以上必要というのが一つの目安です。
ABテストでは期待した結果が得られないこともあります。また、測定結果の検証を見誤ると正しくWEBページを改善できない可能性もあります。こうした事態を避けるためのポイントについては、後半で解説します。
WEBページに以下のような課題があると認識されたときが、ABテストをはじめるタイミングといえます。
ABテストでWEBページのパフォーマンスを改善した事例をご紹介します。
訪問者の属性に合わせた画像を表示することで、CVRを28.9%改善（スタジオマリオ）
お宮参りや1歳の誕生日記念、七五三など子ども向けの撮影が多いフォトスタジオでの事例です。「お誕生日撮影（バースデーフォト）」のページで、ユーザーが入力した属性に基づき、性別や年齢に合わせた撮影例をメインビジュアルに表示させた結果、CVRが28.9％改善されました。
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〜
顧客目線に立ったクリエイティブでCVRを30％改善（エムアイカード）
クレジットカード会社の事例です。毎月の利用明細書について、WEBで確認するサービスの登録数が伸び悩んでいたため、「WEB明細サービス」というネーミングがわかりづらいという仮説を立てました。「紙の明細書STOP!!」というクリエイティブを新たに作りABテストを実施したところ、CVRを大きく向上させることができました。
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〜
複数の要素を多変量解析した結果、CVRを119％改善（auフィナンシャルサービス）
クレジットカード事業ほか、ローン事業、決済代行事業を手がける企業の事例です。クレジットカードの顧客獲得強化のため、まず、LPのABテストを実施。CVボタンの色、形のテスト、テキストのテスト、メインビジュアルのテストを行い、次の段階として、多くの組み合わせを検証する多変量テストを行いました。具体的には、ABテストの勝ちパターンを参考に、カードの画像サイズ、コンテンツの表示順、カードが使える店舗ロゴのあるなしなど、さまざまな組み合わせパターンを検証し、CVRの改善につなげました。
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〜
メリットの大きいABテストには、2つの方法があります。それぞれの特徴とテストの流れ、テストパターンの作り方など、ABテストのやり方を解説します。
ABテストには「逐次テスト」と「並行テスト」という2つのパターンがあります。
逐次テストはLPOツールなどのシステムを実装する必要がないため簡単に行うことができますが、時季により結果が左右されるためおすすめはできません。一方、並行テストは同条件で比較をすることができるので、結果に信頼が持てます。
テストを行う期間についてですが曜日によるユーザーの行動パターンの変化もふまえ、最低でも1週間は要したほうがいいでしょう。サンプル数が多く、結果がはっきりと出た場合には1週間でも良いのですが、そうでない場合は2～3週間をかけるのが一般的です。ただし、長くても1カ月以内にテストを終了することを推奨しています。結果が出ないからと長く行っても、大きな変化は望めないからです。
ABテストは以下のような流れで進めます。
ABテストは一般的にLPの最適化に向いているといわれています。ほかに以下のページなどでも目的によってはABテストが有効です。
ただし、ユーザーにインパクトを与えるためには、最初に見る可能性の高いLPを優先的に行うことをおすすめします。
ABテストのパターンを作成するには次の4つの観点で考えていきます。
以上をふまえた上で、ファーストビュー、メインキャッチコピー、アクションボタン、フォーム画面などが、ページの役割・目的にあっているか、チェックしていきます。
ユーザーが最初に目にするところです。画像がユーザー層にあっているかどうかなどをチェックします。例えば人物にするのか、商品にするのか。また、人物の場合には性別や年齢層、ファッションの印象などを考えます。
例えば、「今なら〇％オフ」のように具体的な情報を入れ込むと、人をひきつけやすくなります。しかしメインのキャッチに情報を入れすぎても言いたいことが伝わりにくくなりますので、どんな情報を入れ込むのか、バランスを取りながら考えていきます。
大きさ、色、文言、配置などの要素から、より適したものを考えていきます。
フォーム画面が使いづらいと離脱する確率が高くなります。項目を精査し必要のないものを排除したことで、CVRが向上した例は多くあります。
ところで、ABテストを実際に行う上で大切なポイントがいくつかあります。以下の点を踏まえていると、より効果的に結果を求めることができます。
ABテストは、「バナーのクリック率を上げたい」のか、「サイトの離脱率を下げたい」のか、目的を明確にして行ったほうが、以降の作業がぶれることなく効率良く行うことができます。目的としてはほかにも「資料請求率を挙げたい」「商品の購入数を増やしたい」「ユーザーの登録数を増やしたい」などが考えられます。
サイトのパフォーマンスを上げることが大きな目標ですが、まずは、よりブレイクダウンした目標を明確にすることが、最終的に成果につながりやすくなります。
目的が明確になったら、分析ツールなどを使って調査・分析を行った後、修正が必要と考えられる箇所の改善策について仮説を立てます。ユーザー心理を考えながら、色、フォント、大きさ、文章などを「こうしたら良いのではないのか」とアイデアを出していきます。
ついあれもこれもとテストを行いたくなりますが、効果が出そうなところにポイントをしぼって仮説を立てたほうが、作業が効率化され、結果の評価もしやすくなります。
目的が明確になり仮説が立てられたら、優先順位の高い箇所から取り掛かっていきます。優先順位を決める3つのファクターは「可能性・インパクト・簡単さ」です。
まずは、CVR向上の可能性が高く、インパクトをもたらすと思われるところから着手します。また、複雑な箇所は実装に時間がかかってしまい、結果が出なかった場合には時間的な損失が大きくなってしまうので、簡単にできる箇所でテストを行い、CVRを上げていくことを考えるといいでしょう。
ABテスト実施後は、結果について分析、検証を行います。検証には統計学を用い、正しく判断する必要がありますが、実はABテストを実施しても、結果に明らかな違いが出るのは3割程度といわれています。7割はテスト結果に有意差が見られず、優劣がつけられないまま終わってしまいます。
優劣がつくまでテスト期間を延長したほうがいいのでしょうか。
ABテストの期間はテスト内容によっても違い、あらかじめ必要十分に設定する必要がありますが、結果が出ないときに期間を延長する方法はあまりおすすめできません。単純に期間を延長しても結果を得られるとは限らないからです。
それよりも、有意差が出ないという結果を踏まえて、新たな仮説を立て、次のテストプランへと進むなど、PDCAを回すことが重要です。
ABテストを試みたい箇所が決定し、仮説も立ったら後は実行するだけです。
その実行にあたり便利なのがLPOの専用ツールです。
DLPOのLPOツールでは、LP、トップページ、入力フォームなどで自在にABテストを行うことができます。直感的でわかりやすい操作画面のため、デザイン・コーディングの専門知識がなくてもアイデアを実現しやすくなっています。
また、ABテストのほか、多変量テストを行うこともできます。多変量テストとは、文言や画像、色、デザイン、位置など複数の要素の組み合わせでテストを行い、効果的な組み合わせを探し出すというものです。
さらに、DLPOならば年齢別、性別など、セグメントごとの結果を取得できます。パーソナライズされたページの作成により、CVRのさらなる改善を目指すことが可能です。
ABテストにチャレンジしようと思っても最初は不安なものです。そこで、カスタマーサポートがあれば安心です。
DLPOはこれまで約850社以上のABテスト等を支援しております。ツールのご導入を頂いた企業様には電話・メールでの常時カスタマーサポート対応はもちろんのこと、勉強会の実施や成功事例の共有も行っています。
また、別途有料ですが、ABテストの運用代行コンサルティングやツールの設定代行も承ることも可能です。お気軽にお問い合わせください。
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