A/B テストとは？基礎知識や注意点、おすすめのツールを解説！ウェブマーケティングで成功を収めるための手法を学ぼう

A/B テストは、デジタルマーケティングで成果を出すために、必須の手法です。
本記事では、これから A/B テストを始める方に向けて、基礎知識や種類、注意点、おすすめのツールなどをまとめて解説いたします。

また、これまでに A/B テストの実施経験がある方も、復習にご利用ください。

目次

• A/B テストとは
• A/B テストの種類
• A/B テストを実施するメリット
• 成果が出る A/B テストの進め方
• A/B テストが効果的な要素
• A/B テストの注意点
• ウェブサイト改善におすすめの A/B テストツール3選
• コンバージョン率が向上したウェブサイトの A/B テスト事例
• さいごに

A/B テストとは、デジタルマーケティングにおける効果検証の手法のひとつです。
デザインや訴求が異なる複数のウェブページ、広告、E メールを比較し、どのパターンがより良い結果をもたらすかのか検証する手法です。

通常、A パターン（コントロールグループ）と B パターン（テストグループ）を作成します。
A パターンは既存の要素やデザインをそのまま使用します。
一方で、B パターンは一部の要素を変更します。
このふたつのパターンの成果を比較することによって、その変更によってどのように成果が変わるのかを検証できます。

A/B テストの実施中、A パターンと B パターンがテスト対象のユーザーに対してランダムに表示されます。
ユーザーの行動や反応を測定し、その計測結果を統計的にデータを評価することで、どちらのパターンがより優れた成果をもたらすかを判断します。

A/B テストは、デジタルマーケティングにおいて最適な戦略やデザインを探求するための強力な手法で、効果的な要素や戦略の特定、ユーザーの行動の理解、コンバージョン率の向上など、さまざまな目的に使用されています。

A/B テストには、実施方法が3種類あります。
大きく分けると、スプリットテストと多変量テストの2種類です。
スプリットテストは、さらに「書き換え式」と「リダイレクトテスト」に分かれます。

A/B テストというと、一般的にはこの「スプリットテスト」をさします。
スプリットテストとは、A/B/C/…/n と、検証するパターンごとに、ユーザーのグループをランダムに分割（スプリット）してそれぞれのパターンを表示した結果を比較するテスト手法です。

評価方法は変わりませんが、テストの方法には「書き換え式」と「リダイレクトテスト」があります。

書き換え式

書き換え式のテストでは、オリジナルのページに対して、JavaScript などのスクリプトを適用することで、一時的にウェブサイト上のコンテンツを書き換えます。
スクリプトを使用した一時的な変更であるため、テスト用にページを用意しなくてもテストが実施できます。
ページ作成工数や管理工数を減らし、手軽にテストできるメリットがあります。

リダイレクトテスト

リダイレクトテストは、オリジナルパターンにアクセスしたユーザーをテストパターン用に作成したページへリダイレクトさせるテストです。
ページを作成する工数は発生しますが、ページそのものが異なるため、デザイン全体や訴求軸全体など大きな変更によるテストが可能です。

多変量テストとは、複数の要素に対して、複数のパターンを用意し、テスト対象要素ごとの組み合わせで効果検証ができます。

例えば、ボタンのデザインを3パターン、キャッチコピーを4パターン用意したとすると、合計12パターンの組み合わせのどれが最適なのかを検証します。
組み合わせの検証ができるため、様々な示唆が得られる一方で、パターン数が増えることにより必要なサンプル数が増えてしまい、結果が得られるまでに時間がかかるというデメリットもあります。

A/B テストは様々な施策で使用されますが、デジタルマーケティングの領域では、主に広告やウェブサイトのキャッチコピー、デザイン等に対して実施されます。
どのようなパターンがコンバージョン率をはじめとするビジネスの成果にもっとも効果的なのかを検証するために活用されます。
しかし、それ以外にも A/B テストには様々なメリットがあります。

多くの A/B テストでは、メインビジュアルのデザインやキャッチコピーなど、一部の要素のみを変更します。
これをウェブサイト全体のリニューアルと比較してみましょう。

ウェブサイト全体を作り直そうと考えると、外注すれば100万円前後のコストがかかります。
また、サイトリニューアルが完了するまでに、少なくとも1ヶ月はかかります。
金銭的にも時間的にも、ウェブサイトのリニューアルはコストがかかります。

一方で、メインビジュアルの画像のみを差し替えるだけ、などであれば少ない工数で用意できるため、スピード感を持った改善施策の実施が可能です。

通常、A/B テストでは A パターンと B パターンを、テスト対象となるユーザーを50%ずつランダムに振り分けてそれぞれのパターンを表示します。
そのため、仮に新しくテスト用に作成した B パターンの成果が悪かったとしても、全体の 50% にしか影響はありません。
同じ施策をする場合であっても、 A/B テストを一度実施しておくことで、効果が下がった場合のリスクヘッジも可能になります。

A/B テストでは、作成した各パターンがどういった結果を得られたのか、定量的なデータを使用して効果検証を行います。
したがって、実行した施策に対して「なんとなく雰囲気的にこれが良かったと思う」といったような感覚での判断ではなく、データに基づいて施策結果を判断できるようになります。
これより、A/B テストを導入することで「データドリブンなカルチャー」が組織やチームに浸透していきます。

ここまで A/B テストのメリットについてお伝えしました。
では、とりあえずテストパターンを作成して A/B テストすればよいのか、というと、そうではありません。

A/B テストは、数をこなせば成果が出るものではありません。

IT の巨人である Google や Microsoft の実績においても A/B テストでテストパターンが勝利する確率は、良くて30%前後という結果もあります。

計画なく実施すれば、さらに勝率は下がります。

成果を出すためには、以下の手順での進行が必要です。

順に解説します。

目標設定とは、A/B テストにおいてどの指標を改善するか、どのような結果を求めるのか、という内容です。
言い換えれば、オリジナルが勝利したか、テストパターンが勝利したのか、その判断基準を設定することです。

このときの判断基準は、必ず定量的に測れる指標にしてください。
コンバージョン率やクリック率、売上などです。

目標として設定した指標を改善するために、現状で何が目標達成を阻んでいるのか、何が目標達成を促進させるのかを分析します。
デジタルマーケティングにおいて、この分析には「アクセス解析」を用います。

アクセス解析とは、分析対象のウェブサイトに「だれが」「どこからきて」「なにをしたのか」「その行動はビジネスに貢献しているのか」を定量的に計測する手法です。
アクセス解析には、Google が提供するアクセス解析ツール「Google アナリティクス」や、特定のページ上の行動を視覚化するヒートマップツールなどを使用します。

Google アナリティクスとヒートマップ解析を用いたアクセス解析の手法については、以下の記事で詳しく述べています。

Googleアナリティクスとヒートマップを使ったユーザー行動分析でウェブサイトを改善

現状分析で得られた現状の問題点、課題点から「●●したらXXという結果が得られるのではないか」という仮説を立てます。
例えば、「ファーストビューのキャッチコピーに、無料という文字を入れたらスクロール率が上がるのではないか」といった具合です。

A/B テストでは、この仮説立案が重要です。
テスト実施後にその結果を判断する際に、この仮説を振り返って分析を行います。
この仮説がなければ、なぜこのテストをしたのかが不明瞭となり、得られる結果や示唆も少なくなります。

仮説立案まで完了したら、具体的にどのようなテストをするのか、という「テスト設計」を行います。

具体的には以下の点を整理してください。

実施期間と終了タイミングについては、同じでも構いません。
これらの項目では、どれくらいの時間テストを実施する予定か、という点と、どうなったら期間が短くても修了にするか、という点を決めてください。

この項目についての詳細は、以下の記事で詳しく述べています。

AB テスト( A/B テスト)終了の目安や判断基準とは？

なお、バナー画像など A/B テストでクリエイティブ制作が必要な場合には、このタイミングで作っておきましょう。

ここまで完了したら、ようやくA/B テストを実施できます。
ウェブサイトの A/B テストを実施する際には、A/B テストツールの導入がおすすめです。

A/B テスト用にスクリプトを作成すればツールなしでも実施できますが、A/B テストツールを導入しておけば、ノーコードでウェブサイトを編集できます。
また、成果の判断もツール上で自動で行ってくれるため、工数を大幅に削減できます。

ツールの詳細については、後ほど解説します。

テスト設計で決めた実施期間や終了タイミングを迎えたら、効果検証を行います。
まずは、判断基準に設定していた指標を確認しましょう。
基本的にはこの指標でパフォーマンスの良いほうが勝利パターンとなります。

ただし、注意点があります。
それは、判断基準の数値だけを見て判断してはいけないという点です。

ここで、仮説を思い出しましょう。
テスト実施の背景には、アクセス解析等で分析した結果があります。
なぜ、今回の A/B テストではこのような結果が得られたのか、という点を必ず分析するようにしてください。
この分析結果をもとに、勝利パターンをよりブラッシュアップできないか、という視点で再度 A/B テストを行うこと、継続した改善が可能です。

A/B テストで成果を出すためには、以上のフローをできるだけ丁寧に進めてください。

A/B テストを実施する上では、成果が得られやすい要素を見つけるのも重要なことです。

厳密にいえば、前述した「現状分析」でそれぞれが最適な判断軸を持つべきですが、ここでは、広告アセットとウェブサイトのテストにおいて、過去の傾向から成果が得られやすい要素について解説します。

広告アセットもウェブサイトも、どちらも考え方は共通です。
それは、多くの人が見ているかどうか、注目されやすい要素かどうか、という点です。

広告見出し

検索広告、ディスプレイ広告、SNS 広告問わず、もっとも大きく表示される広告見出しをA/B テストしてください。

例えば、検索広告では広告見出しに加えて、見出しの下に表示される説明文やリンク先 URL の後ろに表示されるパス、ランダムで表示される広告表示オプションなどアセットは複数があります。
しかし、広告の中でユーザーが必ず認識するのは広告見出しです。

広告見出しの影響は、他のアセットを改善するよりも効果が大きいです。

バナー・動画などのクリエイティブ

広告見出しと同様に、ディスプレイ広告や SNS 広告では、バナーや動画などのクリエイティブが目立ちます。

検索広告以外では、クリエイティブのテストを中心に行ってください。

ウェブサイトのテストも同様に、多くのユーザーが目に触れるところ、という点は共通ですが、これに加えてコンバージョン完了までの必須フローに関係するかどうか、という点も重要な点です。

ファーストビュー

ファーストビューとは、ウェブサイトにおとずれた最初のページで、スクロールせずにみられる範囲のことです。
一番最初にユーザーが見る場所なのでファーストビューです。

ファーストビューも広告見出しやクリエイティブと同様に目立つ部分です。
しかし、それ以上に、ファーストビューが魅力的でなければ、スクロールせずにユーザーがウェブサイトから離れてしまい、下のコンテンツを見てくれません。

ユーザーがこの後ウェブサイトを見てくれるかどうかという、非常に大事な役割を持っています。

CTA（ボタン）

出典：https://blog.hubspot.com/blog/tabid/6307/bid/20566/the-button-color-a-b-test-red-beats-green.aspx

ウェブサイト上でファーストビューと同じくらい重要な要素が CTA です。
「コール トゥ アクション」という英語の頭文字をとった言葉で、アクションを促す装置という意味です。
つまり、電話ボタンなどのことです。

ウェブサイト上における目標指標は、会員登録のサンクスページ到達や、商品の購入完了などが一般的です。
その際、会員登録であれば「会員登録をする」ボタンのクリック、商品の購入完了であれば「カートに追加する」というボタンのクリックは、その目標達成において必須のフローです。

したがって、このボタンクリック率の向上が、目標達成に非常重要であるため、その要素も A/B テストで改善できれば目標数値改善にもつながるということです。

ページ全体

最後に、ウェブサイトではページ全体を A/B テストするというのもひとつの手法です。
A/B テストは小さい変更を繰り返すことで、小さい工数とコスト、リスクで効率よく改善することができますが、小さい変更だけでは改善できないほどオリジナルが悪い場合もあります。

A/B テストを複数回繰り返しても、一向に数値が変わらない場合は、冒頭でお伝えしたリダイレクトテストを使って、訴求軸もデザインもキャッチコピーもすべて変えたテストパターンとテストしてみてください。

ここで、A/B テストにおける注意点を紹介します。
すこし応用的な内容や統計的な専門知識が求められる内容もありますが、こういった注意点が必要なんだな、ということを覚えておいてください。

テスト設計の、テスト期間や終了タイミングに関連する内容です。
すでに述べたように、テスト結果の判断には、一般的に統計的手法を用います。

統計的手法において使用されるアクセス解析上のデータは、テスト対象となるユーザー数（統計的には「サンプルサイズ」など）とコンバージョン率（各パターンにおけるコンバージョンが発生する「確率」）です。

上記二つのデータを使用し、「統計検定」という手法を用いて判断しています。

ここでおそらく疑問に思われるのが、どれくらいのユーザー数＝サンプルサイズがあれば十分なのか、という点です。
ここがわかれば、テスト終了タイミングも分かりそうです。

しかし、必要なサンプルサイズはコンバージョン率によって変わります。
また、さらにややこしい点として、統計学的視点からは A/B テスト結果の判断に検定を使用することは推奨されません。
代わりに「ベイズ推定」という手法が使用されます。

このように、終了タイミングを厳密に決めようとすると非常に高度な知識が求められます。
そのため、当社からはテスト期間の目安として、最低1週間は継続するようにお伝えしています。

「テスト期間の目安として、最低1週間」と述べましたが、これは曜日による季節要因を考慮しています。
テストをする際には、テストパターンの変更以外に影響要因がないかをあらかじめ調べておく必要があります。

技術的な影響以外の点で、勝利パターンの適用後の数値の推移についても注意が必要です。

A/B テストの結果として、テストパターンで数値が改善した場合、本番環境にもテストパターンを反映します。
理屈としては、ここでテスト結果で勝利した数値に近い値で推移すると考えられます。
しかし、一般的にはそれよりも低い（悪い）数値で推移することが多いです。

要因は様々ありますが、例えば「ノベルティ効果」があげられます。
これは、「『新しい』というだけで好感を持たれる」効果のことで、A/B テストによって新しく追加されたデザインは新規性という点だけでパフォーマンスが高くなりやすい傾向があります。

したがって、A/B テスト実施中はテストパターンが高くなりやすいものの、ユーザーが慣れてしまうとその効果がなくなり、思ったほど成果が改善しないことがあります。

とはいえ、A/B テストに意味がないわけではありません。
継続した改善を続ければ、着実にウェブサイトの成果は上がっていきますので、単発のテスト結果に一喜一憂せず、ひとつひとつ地道に問題点を解消していってください。

ここまで、A/B テストを実施する際のフローや注意点について解説しました。
続いて、A/B テストを実際に行う際に必要な A/B テストツールについて、おすすめのツールをご紹介します。

ツールを紹介する前に、注意点をお伝えします。
記事公開時点では、無料で A/B テストができる Google オプティマイズは、2023年9月30日をもってサポートが終了することが発表されています。

サポート終了後は、Google オプティマイズで A/B テストやパーソナライズ施策はできなくなりますので注意してください。

A/B テストツールは、その名の通り A/B テストを実施するためのツールです。
冒頭でご紹介した3つのテストを、エンジニアや開発担当の協力なしで実施することができます。

また、A/B テスト結果を自動で判断したり、簡単なレポーティングもしてくれるため、テストを施策に取り入れる際には必須のツールです。

A/B テストツールは、国内・海外問わず様々なベンダーがツールを提供しています。
それぞれ特徴がありますので、自社に適したツールを選んでください。

SiTest（サイテスト）

SiTest は、株式会社グラッドキューブが自社開発した A/B テスト機能搭載の国産 LPO ツールです。
今回お伝えした3つのテスト実施はもちろん、ヒートマップなど解析機能も揃えているため、「成果が出る A/B テストの進め方」でご紹介した現状分析や効果検証も可能です。

コンバージョン率改善を目的にウェブサイトの A/B テストをしたい場合には、有用な機能がすべてそろっているため、これから初めて A/B テストをする方にも、A/B テスト経験者にもおすすめのツールです。

現在70万サイト以上の導入実績があります。

DLPO

DLPO 株式会社が提供する LPO ツールです。
800社が導入しており、A/B テストや多変量テストが実施できます。
DMP をはじめとしたデジタルマーケティング・プラットフォームとの連携が強みです。

Optimizely

2008年の米国大統領選オバマ陣営で、A/B テストを駆使してウェブサイト上で多額の寄付金を集めた Dan Siroker（ダン・シロカー）が生み出した A/B テストツールです。
非常に高機能で、エンジニアまで巻き込んで本格的な A/B テストを実施する大企業向けのツールです。

最後に、SiTest を使用してコンバージョン率が改善した A/B テストの成功事例をご紹介します。
事例を参考に、是非 SiTest の無料トライアルを通して A/B テストを実施してみてください。

日総工産株式会社 様は、業務請負、人材派遣、人材紹介等の総合人材サービスを行っている企業です。
SiTest を使用して、「日産自動車㈱様 期間従業員募集」のランディングページなどに対してヒートマップ解析、A/B テストに取り組んでいます。

その活動の中で、ランディングページに対して現状分析から以下のような改善を行った A/B テストを行いました。

①トップでメリット訴求を強めに出す（数値情報を強調）
②地域情報や不要な文字を極力、省略
③寮の写真情報を追加

その結果、コンバージョン率が1.50％から2.19％に改善され、直帰率は78.52％から71.59％へ改善されました

より詳しい事例は以下の記事をご覧ください

求人ランディングページの改善によりCVRが168%向上！実施した3つの施策とは

HENNGE 株式会社様は、クラウドから簡単に、確実にメールを送信することができる BtoB 向けのメール配信サービス「Customers Mail Cloud」を提供しています。

この Customers Mail Cloud の広告用 LP のリニューアルと、リニューアル後の A/B テストを通して資料ダウンロード率159%改善をはじめとした CVR 改善に成功しています。

より詳しい事例は以下の記事をご覧ください

LPOコンサルプランで資料DL 159 ％UP / 無料トライアル 82 ％UP / 問合せ 31 ％UP

本記事では、A/B テストについて、基礎的な知識から、進め方、成果の出やすい要素、注意点、おすすめツール、事例と幅広くご説明しました。

この記事を通して、A/B テストの具体的なイメージと有用性について理解いただければ幸いです。

なお、記事のなかでもご紹介した LPO ツール SiTest（サイテスト）を使用すれば、ヒートマップ解析、A/B テスト、EFO （エントリーフォーム最適化）、パーソナライズ、ポップアップなど LPO 、コンバージョン率改善に必要な施策が簡単にできるようになります。
これから、A/B テストを始めようと考えている方へとくにおすすめです。
無料トライアルを実施しておりますので、まずはお気軽にお問合せください。

無料トライアルはこちら