ABテストは意味ない？成約率を上げるポイント4選

ABテストは成約率を向上させる有効な手段ですが、リソースばかり消費し「意味がない」と感じている方も多くいます。誤った進め方や目標設定では、ABテストで得られる結果も曖昧になりがちです。

この記事ではABテストが意味ないと言われる理由や効果的な実施方法、失敗しないABテストツールの選び方を解説します。記事を読めば成果につながる正しいABテストの進め方が理解でき、Webサイトを着実に改善できます。

ABテストはテストそのものが意味ないわけではありません。正しい仮説と検証のもとABテストを実施すれば、Webサイトのコンバージョン率は大きく向上します。

公式YouTubeチャンネル「SiTest TV」にて動画でも解説しています！

目次

• ABテストとは2つの異なる要素を比較するテスト
• 「ABテストが意味ない」と言われる3つの理由
• 意味ないABテストになってしまう具体例
• 成約率を改善できる効果的なABテストの実施方法
• ABテストを成功させて成約率を上げるポイント4選
• ABテストを実施する前に知っておくべき注意点
• 失敗しないABテストツールの選び方
• ABテストの成功事例と失敗事例
• ABテストツールならSiTestがおすすめ

ABテストに関する以下の2点を解説します。

• ・ABテストの目的は成約率の最大化
• ・ABテストは客観的な事実に基づきCVRを改善できる

ABテストはWebサイトのデザインや文章などでAとBの2パターンを用意し、どちらがより高い成果を出すかを比べる施策です。ABテストはスプリットテスト、スプリットランテスト、バケットテストとも呼ばれます。

ABテストの目的は、Webサイトのコンバージョン率(CVR)を最大化することです。ABテストを実施すると、Webサイトの使いやすさの向上や施策の失敗リスクを減らす効果が期待できます。

Webサイトを改善する際、担当者の勘や経験だけに頼ると改善施策が本当に正しいかわかりません。ABテストなら、ユーザーの行動から客観的なデータにもとづいて判断できるため、確実な改善につながります。

ABテストはデータという根拠を持ってWebサイトを改善し、ビジネスの成果を高めるために役立つ手法です。

» A/Bテストの基本とおすすめのA/Bテストツールを紹介！

ABテストが重要視される理由は、実際のユーザーの反応という客観的なデータにもとづいてWebサイトを改善できるためです。担当者の勘や経験だけに頼らないため、Webサイトの成果を論理的に向上させ、売上や利益の最大化につなげられます。

ABテストを活用するメリットは以下のとおりです。

Webサイトの改善は担当者の思い込みで進めてしまう場合がほとんどです。しかし、ABテストを行えばどちらのパターンが本当にユーザーに好まれ、成果につながるのかを数字で明確に示せます。

ABテストが意味ないと言われる理由は以下の3つです。

• ・ABテスト結果の数値だけで完全な判断はできない
• ・ABテスト結果は仮説の答え合わせでしかない
• ・単発のABテストに意味はない

ABテストで得られた数値は、施策の効果を客観的に評価するための重要な指標です。しかし、ABテストの結果の数字は、事前に立てた仮説が正しかったのかを判断する一つの材料に過ぎません。

ボタンの色を赤から緑に変えてクリック率が上がったとしても、緑色が最適解と結論付けるのは浅はかです。クリック率の向上がボタンの色によるものなのか、他の要因なのかは慎重に判断する必要があります。

ABテストの数字だけではユーザーが行動した理由までわかりません。他の施策にも応用できる学びや知見を得るためには、ユーザーの「なぜ」の部分を分析・考察する必要があります。

ABテストで大切なことは、数字の裏側にあるユーザーの行動理由を探り、改善に生かすヒントを見つけることです。

ABテストは結果だけに注目して、結果が出た背景を分析しないまま終わってしまうケースが多いため意味がないと言われることがあります。ABテストの結果はデザインの勝ち負けを決めるものではありません。ABテストは事前に立てた仮説を検証するための答え合わせです。

ABテストで重要なことはユーザーの隠れた気持ちを理解することです。ユーザーの気持ちを深く知ることで、ABテストだけでなくWebサイト全体の改善にも役立つ知識が得られます。

購入ボタンの色を変更するABテストを実施した結果、クリック率が上がらなかったとしても失敗ではありません。ユーザーはボタンの色よりも、Webサイトに書かれている言葉を重視するという新発見につながる可能性があるためです。

ABテストの結果にかかわらず、結果の原因を分析することでユーザー理解が深まり、次の改善施策の立案に役立ちます。

ABテストは一度きりで終わらせてしまうと意味がありません。Webサイトを訪れるユーザーの行動や市場のトレンドは、常に変わり続けているためです。一度のABテストで得られた良い結果が、未来永劫にわたって有効であるとは限りません。

効果的だったキャッチコピーやデザインが数か月後には陳腐化し、ユーザーに響かなくなる可能性があります。ABテストを継続的に繰り返すことで、ユーザーの行動や市場トレンドの変化に対応し、常にWebサイトを最適な状態に保てます。

単発のABテストでは得られる学びが限定的であり、Webサイト全体ではなく部分的な改善に陥るため要注意です。テスト結果から次の改善策を考え、ABテストを繰り返すことこそ、ABテストの本当の価値と言えます。

意味ないABテストになってしまう具体例は以下のとおりです。

• ・サイトの課題やABテストの目的が明確でない
• ・一回のABテストで複数箇所を同時に変更している
• ・1回のABテストで判断している
• ・ABテスト前に仮説を立てていない
• ・ABテストのサンプル数が少ない
• ・ABテスト結果の解釈に誤りがある
• ・ABテスト自体が目的になっている

課題や目的が明確でないままABテストを行っても、意味のある結果は得られません。ゴールがはっきりしていないと、どの数値を改善すべきかわからず、テスト結果の良し悪しを正しく判断できないためです。効果的なABテストの実施が難しいケースは以下のとおりです。

ABテストの結果を評価できずWebサイトの改善に生かせないと、単なる思いつきの施策で終わってしまいます。

ABテストで複数の場所を一度に変更すると、正しい効果測定ができなくなります。どの変更が結果に影響を与えたのか、原因がわからなくなってしまうためです。原因が明確でないABテスト結果では、今後のサイト改善に役立つ知識を得られません。

Webサイトのキャッチコピーと申し込みボタンの色を同時に変更して、ABテストを実施したケースを想定します。

パターンAからパターンBへの変更で申し込みが増えても、キャッチコピーとボタンの色のどちらが良かったのかを判断できません。ABテストで一度に複数の要素を変更すると、成功した理由がわからず、改善点が見えなくなります。

正確な効果を測るためには、比較したい要素を1つに絞ることがABテストの基本です。

1回のABテストの結果だけで、施策の良し悪しを判断することは困難です。曜日や時間帯、イベントの有無などでもサイトの訪問者数やコンバージョン率が変わるためです。

一度の結果ではABテストの施策による成果なのか偶然だったのかを判断できず、ABテストの検証は成立しません。一度きりのABテストで判断せず、継続的に検証することで、効果的な改善策を見つけられます。

事前に仮説を立てずにABテストを実施すると、ABテストから得られる学びがなく意味のない結果となります。仮説がないABテストは、無計画に変更を試しているのと同じで、結果の良し悪しを正しく判断できません。

仮説がない状態でABテストを行うと、以下の問題が発生します。

仮説はABテストの成否を判断し、次につなげるための指針です。ABテストを始める前に必ず「この変更によって成果が〇％上がるはずだ」といった仮説を立ててください。

ABテストのサンプル数が少ない場合には、結果の信頼性が著しく低下し、正しい意思決定ができません。ABテストを行う際のデータが不足していると、テスト結果が施策の効果によるものか、偶然なのかを区別できなくなるためです。

サンプル数が少ないABテストでは、特定の曜日や時間帯によるユーザー行動の偏りの影響も強く受けてしまいます。信頼性の低いデータにもとづいてWebサイトを変更すると、かえってコンバージョン率の悪化を招く恐れがあります。ABテストによってWebサイトのわずかな改善効果を正確に測るには、数千〜数万規模のアクセス数が必要です。

ABテストの結果を正しく解釈できないと、テストが意味のないものになります。一部のデータだけを切り取って見てしまうと、ユーザーの本当の反応を見誤る原因になります。ABテストの結果でよく見られる解釈の誤りは以下のとおりです。

ABテスト結果の表面的な数字だけを見て判断した場合には、Webサイトの内容を悪くするリスクもあります。ABテストで得られた数字の裏側にあるユーザーの行動や心理を読み解くことで、正しい解釈につながります。

ABテストを実施すること自体が目的になると、本来のゴールを見失い、意味のないテストになります。ABテストを行うことに満足してしまい、ビジネスにとって大切な目的を忘れてしまうためです。以下のケースはABテストが目的化している状態と言えます。

ABテストはあくまで目標を達成するための手段です。ABテストそのものがゴールになると、貴重なリソースを浪費するだけで終わってしまいます。

効果的なABテストの実施方法は以下のとおりです。

1. 1.ABテストの目的を定める
2. 2.ABテスト前に改善箇所を決定し仮説を立てる
3. 3.ABテストのパターンを作成する
4. 4.ABテスト結果を正確に評価する

効果的なABテストを行う際は「何のためにテストをするのか」と目的を明確にすることが重要です。目的が明確でいないと、改善点がわからなくなり、テストの結果を正しく評価できません。ABテストの目的を定めるには、Webサイトが目指す最終的なゴール(KGI)をはっきりさせましょう。

定めたゴールを達成するための道のりとして、中間的な目標(KPI)を設定し、具体的な数値に落とし込みます。具体的で誰が見てもわかる数値目標を立てることで、ABテストの方向性が定まります。

ABテストの具体的な目標の例は以下のとおりです。

ABテストの目的を定めたら、関係者全員で共有しましょう。

ABテストの目的が定まったら、Webサイトのどこを改善するかを決めて具体的な仮説を立てましょう。データにもとづいた課題の発見と仮説設定が、ABテストの成否を分けます。Webサイトの課題を見つける方法は以下のとおりです。

アクセス解析ツールを使用すれば、ユーザーが離脱しやすいページを見つけられます。ヒートマップは、クリックされやすいボタンを探す際に便利なツールです。申し込みまでの流れでユーザーが諦めている段階を確認したり、競合サイトと比較して足りない点を見つけたりする方法もあります。

アンケートでWebサイトの課題を直接ユーザーに聞いてみることも、改善箇所を見つける方法の一つです。Webサイトの課題を見つけたら「〇〇(現状)だから、△△(施策)をすれば、□□(結果)になるだろう」という形で仮説を立てます。効果的なABテストには、具体的な仮説が欠かせません。

改善したい箇所と仮説が決まったら、実際にABテストをするためのWebページパターンを作成します。元のページであるAパターンと、仮説にもとづいて一部を変更したBパターンを用意しましょう。

ABテストで主に変更する要素は以下のとおりです。

Webサイトでは、ほんの少しのデザインや言葉の違いが、ユーザーの行動に大きな影響を与える場合があります。ABテストで2つのパターンを比べると、どちらがより良い成果につながるかを客観的に判断できます。

ABテストの結果が出たら、結果の数字が本当に意味のあるものなのかを多角的な視点で評価します。表面的な数字だけを見て判断すると、ABテスト結果が狙いどおりのものか偶然なのかを見極められないためです。

費用対効果の評価やユーザー環境ごとの分析、仮説の検証などの観点から結果を分析しましょう。ABテストの結果の分析をもとに次の行動を明確に決定します。

ABテストを成功させるポイントは以下の4つです。

• ・明確な目的設定と仮説を立案する
• ・1つの要素に絞ったABテストを実施する
• ・ABテストツールを活用する
• ・継続的にABテストを実施する

ABテストを成功させるには、明確な目的設定とデータにもとづいた仮説の立案が必要です。目的が曖昧だと、どの数値を改善したいのかがわからず、テストの結果を正しく評価できません。仮説がないABテストは憶測でしかなく、なぜその結果になったのかを分析できなくなります。

ABテストの具体的な目的設定では、最終目標と進捗ポイントを設定します。サイト解析ツールでユーザーの動きを分析し、課題を見つけ出しましょう。分析結果の課題に対して、データにもとづいて原因を推測します。データにもとづいて推測することで、具体的な仮説を立てられます。
» 経済産業省「高度デザイン人材育成ガイドライン」(外部サイト)

ABテストは変更する要素を1つに絞って行うと、成功する確率が高まります。正しい原因と結果の関係を突き止め、改善の効果を正確に測るためには、変更箇所を1つに絞ることが重要です。

ABテストでボタンの色とテキストを同時に変更した場合、コンバージョン率が上がってもどちらの変更が良かったのか判断できません。結果を分析できないと、せっかく得られた結果を他のページに応用することが難しくなります。ABテストでは変更する要素を1つに絞ることで、改善の要因を特定でき次の改善案を考える際にも役立ちます。

ABテストツールを導入すると、専門的な知識がなくても誰でも簡単にテストパターンを作成可能です。ABテストツールの導入により、テストの準備から結果の分析までにかかる手間を大幅に減らせます。サイト訪問者をそれぞれのテストパターンに振り分けて結果を集計する作業も、ABテストツールを使えば自動で行えます。

SiTest(サイテスト)を利用するとテキストやボタンの色がコーディングなしで簡単に変更できます。SiTestはABテストの時間と手間を最小限にし、高速で仮説と検証が繰り返せるABテストツールです。無料トライアルも実施しているので、まずは試しに使いやすさを実感してみてください。

ABテストは継続して実施しましょう。ユーザーの好みや行動、市場のトレンドは常に変化していくため、以前の良い結果が今のユーザーにも響くとは限りません。継続的なABテストは、Webサイトを常に最新の状態に保ち、競争力を維持するために不可欠です。

ABテストで得た発見を改善案に生かし、小さな改善を積み重ねることを意識しましょう。地道なABテストの繰り返しが、コンバージョン率の向上といった大きな成果につながります。ABテストは特別なイベントではなく、Webサイトをより良くしていくための継続的な活動として定着させることが重要です。

ABテストを実施する前に知っておくべき注意点は以下のとおりです。

• ・ABテストは最低でも1週間は実施する
• ・ABテスト期間中に内容を変更しない
• ・ABテストでは十分なサンプル数(アクセス数)を確保する

ABテストで正確なデータを集めるには、最低でも1週間実施する必要があります。短い期間のABテストでは、曜日によるユーザー行動の違いや、特定の日だけの出来事によってデータに偏りが生まれてしまうためです。平日と休日ではWebサイトの訪問者数や行動パターンが異なります。

ABテストで信頼性の高い結果を得るには、曜日ごとの傾向を把握しなければなりません。ユーザーが商品をじっくり比較検討する時間を考慮することも、1週間以上のテスト期間を設ける理由の一つです。広告配信やSNSでの話題化といった一時的な影響を平均化するためにも、最低1週間はABテストを実施する必要があります。

» ABテストの最適な期間と期間を決める6つの要素

ABテストの実施中は、テスト対象ページの内容を変更しないようにしましょう。途中で内容を変更すると、テスト結果がどの変更による成果なのか、正確に判断できなくなるためです。ABテストの途中で内容を変えると、以下の問題が起こり得ます。

正しい判断を下すためには、ABテストが完了するまでは内容を固定する必要があります。

ABテストで信頼できる結果を得るには、十分なサンプル数(アクセス数)が必要です。データ数が少ないと、ABテストの結果が改善策の効果によるものなのか、単なる偶然なのかを正しく判断できません。信頼できる結論を得るためには、それぞれのパターンで最低でも100件以上のコンバージョンを集めましょう。

アクセス数が少ないWebサイトでは、十分なサンプル数(アクセス数)が集まるまでに時間がかかる場合があります。必要なサンプル数を確保できないときは、ABテスト期間を延長したり、広告を出稿したりしてください。

» ABテストのサンプル数に必要な要素や計算方法を解説

ABテストツールを選ぶ際は以下の点に注目しましょう。

• ・目的にあった機能があるABテストツール
• ・ABテストツールの操作性が高い
• ・ABテストツールの費用が予算に合う
• ・GA4などのツールと連携できるABテストツール

ABテストツールを選ぶ際は、自社の目的を達成できる機能が備わっているかを確認します。ツールによって搭載されている機能は大きく異なり、単にページの比較テストができるだけではありません。Webサイトのコンバージョン率を改善するという大きな目標に対し、具体的な課題や必要な機能は変わってきます。

自社の課題解決に役立つ機能があるか、以下の点を確認しましょう。

自社の課題を明確にし、課題解決に必要な機能を持つツールを選ぶことがポイントです。

» 多変量テストの基礎知識や具体的な実施・分析方法を解説

ABテストツールを選ぶ際は操作性の高さを重視すると、専門知識がなくても自然に使えます。操作が簡単なツールを選ぶメリットは以下のとおりです。

操作が難しいABテストツールは使い方を覚えるだけで時間がかかり、サイト改善が進まない原因になります。操作性や視認性の良さはABテストツールを選ぶ際の重要な判断基準です。

どんなに優れたABテストツールでも、費用が高すぎると継続的な利用が難しくなるため、自社の予算に合うものを選びましょう。自社の利用頻度やWebサイトの規模を考慮して、コストパフォーマンスの高いABテストツールを見極める必要があります。

月額固定や使った分だけ支払うなどの料金プランが、自社の使い方に合っているかを確認してください。Webサイトのアクセス数に合わせた料金プランが用意されているかも確認しましょう。ABテストツールを本格導入する前に、使用感を試せる無料プランやトライアルがあると安心です。

初期費用や追加料金の有無を事前に確認しておくと、想定外の出費を防げます。機能と価格のバランスが良いABテストツールを選べば、継続的に利用可能です。

Googleアナリティクス4(GA4)などの外部ツールと連携できるABテストツールを選ぶと、分析の幅が大きく広がります。ABテストツール単体のデータだけでは、テスト中の結果しか見られません。普段から使っているアクセス解析ツールとABテストツールを連携させれば、データの分断を防げます。

ABテスト後のユーザーの長期的な行動まで追跡できる点も、ABテストツールと外部ツールを連携させるメリットです。ABテストツールとGA4と連携すると、GA4データとの多角的な分析ができ、問題解決に役立ちます。

ABテストに関する以下の2点を解説します。

• ・CTAの文言を変えてCV率が2倍になったABテスト成功事例
• ・ABテストの検証条件を誤ってしまった失敗事例

Webサイトのテキストやボタン(CTA)の文言を少し変えるだけで、コンバージョン率が2倍に向上したABテストの成功事例があります。成功した理由は、ユーザーが行動する際の心理的なハードルを下げ、行動によって得られる価値を具体的に提示したことです。

BtoB向けのサービスを提供している企業では、製品紹介ページからの資料請求が伸び悩んでいました。元のCTAボタンの文言は「資料請求はこちら」です。「『資料請求』は手間がかかりそう、営業電話がしつこそうなどの、ネガティブな印象を与えるのではないか」と仮説を立てました。

企業はユーザーが気軽にクリックできる、メリットの伝わる文言を検討します。仮説を検証するため、CTAの文言を「3分でわかる！導入事例付き資料を無料でダウンロード」に変更しました。ABテストの結果、変更後のボタンはクリック率が2.1倍に上昇し、資料ダウンロード率も約2倍に改善しました。

ユーザーの気持ちに寄り添い、行動で得られるメリットをわかりやすく伝えることが、Webサイトの成果を大きく向上させたと言えます。

ABテストは検証するときの条件設定を誤ると、せっかくの改善施策の意味がなくなる場合があります。テスト結果に、本来比べたい内容とは別の要素が影響を与えてしまうためです。Webサイトを改善するつもりが、かえって使いにくくしてしまう危険性もあります。

特別なイベントや広告キャンペーンの時期にABテストを行うと、デザイン変更による効果なのか外部要因の影響なのかが判別できません。対象ユーザーを誤ったり、新規とリピートユーザーを一緒にしたりすることも、成果を見誤る原因です。ABテストでの失敗を防ぐには、テストを始める前に検証条件を慎重に整えましょう。

外部からの影響を最小限に抑え、比べたい条件だけを純粋に比較できるように設定すると、信頼性の高いABテスト結果が得られます。

ABテストツールをお探しなら「SiTest(サイテスト)」がおすすめです。SiTestは、ABテストやヒートマップ解析、EFOが1つにまとまった多機能ツールです。HTMLの知識がなくても操作でき、初心者でも安心して利用できます。ヒートマップ機能でユーザーの行動を可視化し、GA4との連携で深いデータ分析も可能です。

SiTestは国産ツールのため日本語サポートが充実しており、専任コンサルタントによる支援も受けられます。Webサイトのコンバージョン率向上を目指す担当者にとって、SiTestは心強い味方となります。