A/Bテストとは？目的やコンバージョンを伸ばす手法とおすすめツール3選！

A/Bテストの名前は知っていても、具体的なやり方がわからない人は多くいます。A/Bテストは、ウェブサイトや広告の効果を最大化できる検証方法です。A/Bテストを活用すれば、データにもとづいた改善策を実行できます。A/Bテストをせずに改善を進めてしまうと、個人の勘や経験頼りの改善しかできません。

この記事ではA/Bテストの基本やメリット、具体的な手順について詳しく解説します。記事を読めばA/Bテストの全体像を把握し、自信を持ってウェブサイトや広告の改善ができます。正しい手順でA/Bテストを実施し、コンバージョン率や売り上げを着実に向上させましょう。

目次

• A/Bテストとは複数のパターンで効果を検証するテスト
• A/Bテストの種類
• A/Bテストを実施するメリット
• A/Bテストで改善しやすい要素
• 成果が出るA/Bテストのやり方【6ステップ】
• A/Bテストを実施する際によくある失敗
• A/Bテストツールでできることと導入するメリット
• 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テストとはウェブサイトや広告で2つのパターンの改善案を用意し、結果を比較する施策です。A/Bテストについて以下の項目を解説します。

• ■A/Bテストの目的
• ■A/Bテストが活用されるシーン

A/Bテストをする目的は、ウェブサイトやアプリの成果を最大限に高めることです。いくつかのデザインや文章を試して、1番良い結果を出すパターンを判断します。A/Bテストをすれば、客観的なデータをもとに根拠のある改善を進められます。

例えば、購入ボタンの色を変えて、どちらがクリック率が高いかを比較することで、より効果の高いボタンの色への改善が可能です。A/Bテストは最適解を繰り返し検証し、確実に効果のある施策だけを積み重ねられます。

A/Bテストは、ウェブサイトやアプリでより良い結果を出すため、以下の場面で活用されます。

ウェブサイトに新しい機能を追加したり、ウェブサイトのデザインを変更したりする際にも、A/Bテストを活用可能です。A/Bテストにより、ユーザーの反応を見ながら改善できます。

» デジタル庁「ウェブアクセシビリティ導入ガイドブック」(外部サイト)
» 中小企業基盤整備機構「購買意欲を高める商品ページの作り方」(外部サイト)

A/Bテストの種類は以下のとおりです。

同一URL内のテストは、ウェブページ内の一部分だけを変更して、変更前と後のどちらが良いかを試す方法です。ウェブページの訪問者には同じURLが表示されますが、実際には異なるデザインや文章がランダムに表示されています。CTAボタンや見出し、画像に変更を加えたときの効果を確かめる際に効果的です。

同一URL内のテストのメリットは、どの変更が結果につながったのかを想定しやすいことです。ウェブページのURLが変わらないため、検索エンジンへの影響を抑えながらテストできます。同一URL内のテストは、オンページテストやクライアントサイドテストとも呼ばれることがあります。

複数ページのテストは、URLが異なるページを複数作成し、どのページが良い結果を出すか比較する方法です。ウェブページ全体のデザインや、内容が大きく異なるパターンを比較したいときに効果的です。LPのデザインを見直したり、新しい構成のページを試したりする際に使われます。

複数ページのテストをするときは、それぞれ異なるURLのページを用意しましょう。ウェブサイトの訪問者をそれぞれ別のページに振り分け、どちらのページが目標達成に貢献できるかを計測します。複数ページのテストでは、比較するパターンごとに個別のURLが必要になる場合もあります。

リダイレクトテストは、異なるURLを持つ複数のページを比較する際に使われる手法です。片方のページへのアクセスを、別のページへ自動的に転送して効果を比較します。もとのページとテスト用のページで、どちらが良い結果を出すのか確認できます。リダイレクトテストを行う際の注意点は以下のとおりです。

「rel=”canonical”タグ」を利用すれば、もとのページが正規のページであると示せます。「rel=”canonical”タグ」と302リダイレクト(※)を併用することで、検索エンジンから重複したページと判断されるのを防げます。

※ 302リダイレクトとは一時的なページの転送のことです。Googleに恒久的にURLが変わったと判断されないため、SEO評価の分散を防げます。

多変量テストとはウェブサイト内で複数の部分を同時に変えて、1番良い結果を出す組み合わせを見つける方法です。多変量テストでは見出しや画像、ボタンのデザインなど、異なるパターンを組み合わせて効果を比較します。それぞれの変更が、結果にどの程度の影響を与えているのかがわかります。

通常のA/Bテストでは限られたパターンしか比較できませんが、多変量テストは1度に多くの組み合わせを比較可能です。その代わり、多変量テストはA/Bテストよりも、多くのアクセス数が必要で、結果の分析も複雑になる可能性があります。

A/Bテストを実施するメリットは以下のとおりです。

A/Bテストを活用すれば、低コストでコンバージョン率や売り上げ向上が期待できます。ウェブサイトの内容を少し変えるだけでテストできるからです。A/Bテストでは、ウェブサイトの大規模な作り直しは必要ありません。

ボタンの文言や色、見出しなど、A/Bテストを実施してわかった効果が出る方法を使えば、直接的な改善が可能です。A/Bテストはデータにもとづいて改善するため、無駄なコストを抑えられます。A/Bテストのツールは、無料または低コストで利用できハードルが低い点も魅力です。

ただし、テストの規模や複雑さによってはリソースや時間が必要になる場合もあります。目的に応じて、予算に無理のない範囲で取り組むことが大事です。

A/Bテストは比較的低いリスクで効果を測定できます。A/Bテストでリスクを抑えられる理由は以下のとおりです。

A/Bテストは変更内容を一部ずつ適用できるため、全体への影響を抑えながら効果を測定できるのが特徴です。

A/Bテストではデータにもとづいた客観的な意思決定が可能です。個人の勘や経験に頼らず、ユーザーの反応を示す数字をもとに改善できます。画像と文章のどちらが効果的なのかを、実際のデータで比較できます。A/Bテストは実際の数字を根拠としているため、自信を持って改善策を実施可能です。

A/Bテストで得た効果をデータで示せるため、関係者への説明に説得力を出せます。A/Bテストの結果を分析すれば、ユーザーの行動をより深く理解できます。
» 経済産業省「データ利活用のポイント集」(外部サイト)

A/Bテストで改善しやすい要素は以下のとおりです。

広告の見出しに使われる画像や動画は広告を見た人が最初に注目する部分であり、A/Bテストの効果が出やすい部分です。見出しのデザインによって、広告クリック率に大きく影響します。A/Bテストでは、キャッチコピーや画像の配置、バナーデザインを少しずつ変えてテストするのが一般的です。

A/Bテストでターゲット層を変えてテストするのも効果的です。初心者と経験者のどちらに向けて見出しを作るのかによって、広告の成果が変わります。

ファーストビューもA/Bテストで改善しやすい部分です。ファーストビューとは、ウェブサイトを訪れた人が最初に目にする範囲で、以下の要素が該当します。

ユーザーはファーストビューを見て、続きを読むか離脱するかを判断します。ファーストビューのちょっとした文言やデザインを変えるだけでも、離脱率やクリック率への効果は絶大です。A/Bテストでファーストビューを改善することで、ページ全体の成果にもつながります。

A/BテストでCTAボタンを改善すれば、クリック率を高められます。CTAボタンとは、ユーザーの行動を促すために設置されるボタンです。CTAボタンのデザインを少し変えるだけで、成果が変わります。CTAボタンのサイズや配置場所、マイクロコピーを変えてA/Bテストするのがおすすめです。

CTAボタン周りの余白も重要な要素です。A/Bテストでさまざまな要素を改善できれば、クリック率の向上が期待できます。
» 経済産業省「令和５年度経済産業省デジタルプラットフォーム構築事業(経済産業省デジタルプラットフォームUI/UX向上のための調査事業)調査報告書」(外部サイト)

導線の設計もA/Bテストで改善できます。導線とはサイト内でのユーザーの動き方です。適切な導線を設計できれば、ユーザーはストレスなくウェブサイトを使えます。導線の設計では、以下の要素をテストするのがおすすめです。

A/Bテストによって使いやすい動線が見つかれば、サイト全体の改善に役立ちます。
» デジタル庁「ウェブアクセシビリティ導入ガイドブック」(外部サイト)

ウェブページのタイトルや見出しは、A/Bテストで改善しやすい部分です。タイトルや見出しはユーザーが最初に目にする部分です。適切なタイトルや見出しを設定できれば、クリック率の改善が期待できます。タイトルや見出しは、続きを読むかを決める要因にもなります。

クリック率を向上させるには、ユーザーを意識した具体的なタイトルを設定することが大切です。「〇〇の始め方」から「初心者でも簡単！〇〇の始め方【図解付き】」に変えるだけでも、成果が大きく変わります。広告見出しに「今だけお得！」のような文言を加えて、A/Bテストをするのもおすすめです。

申し込みや問い合わせのフォームをA/Bテストすれば、コンバージョン率を改善できる可能性があります。フォームは、ユーザーが情報を入力する最後のステップです。フォームの入力が面倒だったりわかりにくかったりすると、ユーザーが離脱してしまう可能性があります。フォームのA/Bテストは、以下のポイントを意識しましょう。

成果が出るA/Bテストのやり方は、以下の6ステップです。

A/Bテストを成功させるには、最初に具体的な目標を決める必要があります。目標がはっきりしていないと、テストの結果を正しく評価できません。目標を設定する際に意識すべきポイントは、以下のとおりです。

上記のように、目的をはっきりさせることで、A/Bテストの方向性がブレず、改善効果も測りやすくなります。

A/Bテストの目標を設定できたら、ウェブサイトやアプリの現状を把握しましょう。現状を把握できれば、改善するべき要素が明確になります。現状を把握するには、Googleアナリティクスとヒートマップを活用するのがおすすめです。

Googleアナリティクスとヒートマップを用いたアクセス解析の手法については、以下の記事で解説しています。

» 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

現状を把握できたら、課題を解決するための仮説を立てます。ウェブサイトのどの部分を改善すれば目標を達成できるのか、具体的に考える必要があります。仮説の立て方の例は、以下のとおりです。

「もし〇〇を△△に変えたら、□□になるのではないか」といった、具体的な予測を立てることが大切です。

立てた仮説をもとに、具体的なテストの計画を立てます。A/Bテストをする前に細かいルールを決めておくと、スムーズにテストを始められます。テストを設計する際は、変更内容を1つに絞ることが大切です。1度に多くの変更を加えると、どの変更で効果が出たのかわかりにくくなります。

設計の段階で、A/Bテストの対象者を決めましょう。「初めてサイトを訪れた人」や「会員登録している人」など、どのような人を対象にテストするのかを明確にします。適切なテスト期間の設定も重要です。テスト期間が短いと、必要なデータが集まらないからです。

» ABテスト(A/Bテスト)終了の目安や判断基準とは？

A/Bテストの設計段階で、ツールを選定しておくこともおすすめです。A/Bテストのツールは、無料または低価格で利用できるものもあります。A/Bテストで出た結果が、偶然かどうかを判断する基準を設けておく必要があります。テスト設計でさまざまな準備をしておけば、効果的なA/Bテストが可能です。

テストの設計が終わったら、実際にA/Bテストを始めます。テストを実行する手順は以下のとおりです。

計画通りに進めれば、どのパターンが良い結果を出すのかを、正しく比較できます。

A/Bテストの結果が出たら、収集したデータを分析・検証します。A/Bテストの結果の分析と検証によって、次にやるべきことが明確になります。A/Bテストで1番効果の出たパターンを確かめましょう。しっかりとデータを分析すれば、自信を持って改善を進められます。

パターンの変化によって、ユーザーの行動が変わった理由を考えることも大切です。最初に決めた目標に対する評価や、仮説が正しかったかどうかの確認も行います。A/Bテストの分析結果をもとに、次の行動を決めてください。

A/Bテストを実施する際によくある失敗は以下のとおりです。

1度に複数の要素を変更してしまうと、A/Bテストの結果を正しく分析できなくなります。複数の要素を同時に変更すると、成果が出た変更内容を特定できません。ボタンの色とボタン付近の説明文を同時に変更したとします。クリック率が改善しても、ボタンの色と説明文のどちらが影響を与えたのかがわかりません。

成果が出た原因を特定しないと適切な判断ができないため、無駄な時間と労力を費やしてしまう恐れがあります。A/Bテストを実施する際は、変更内容を1つに絞ることが大切です。

A/Bテストを行う際に、検証に必要なサンプル数を十分に集められないケースもあります。十分なサンプル数が集まらないと、テスト結果の信頼性が低下します。サンプル数が不足して起きる問題は以下のとおりです。

訪問者が少ないページやサイトでは、十分なデータを集められません。サンプル数が足りないと正確なA/Bテストができないため、注意が必要です。

» ABテストの有意差とは？テスト結果を統計的有意性で見極める
» 機械学習の理解に必須！ベイズ統計学の基礎の基礎

A/Bテストの期間を1週間に設定すると、多くの場合、正確な結果を得られなくなる可能性があります。トラフィックの少ないサイトでは、1週間のA/Bテストでは、結果が一時的な要因によるものなのかどうかを判断できません。曜日ごとのユーザー行動の違いや、偶然起きた出来事によっても結果は左右されます。

A/Bテストは最低でも2週間の期間を設けると、データの信頼性が高まります。A/Bテストで信頼できる改善策を見つけるには、目的や対象サイトの特性に応じて、十分なテスト期間を設けることが大切です。

» ABテストには意味がないのか？【結果をとらえるときに注意すべき3つの前提】

正確な測定ができていないと、間違った改善策を実行してしまう可能性があります。正確な測定ができない原因は以下のとおりです。

間違ったデータで改善を進めると、成果が悪くなる恐れがあります。A/Bテストでは正しい数字を見て、本当に効果があったのかを見極めることが大切です。正しく測定できているかを常に確認しながら、A/Bテストを進めていきましょう。

A/Bテストツールでできることと導入するメリットを、順番に解説します。

A/Bテストツールを使えば、ウェブサイトの複数バージョンを同時にテストできます。A/Bテストツールでできることは、以下のとおりです。

A/Bテストツールでは、どのデザインやコンテンツで良い反応が得られたのかを、データで把握できます。テスト結果は自動でレポートが生成されるため、データにもとづいた意思決定が可能です。

A/Bテストツールを導入するメリットは、専門的な知識がなくても効率よくテストを実施・改善できることです。ABテストツールの主なメリットは以下のとおりです。

継続的な改善サイクルを確立できるのも、A/Bテストツールの大きなメリットです。A/Bテストツールを使えば、テストの手間を減らしつつ、市場や顧客の変化に迅速に対応できます。

ウェブサイトの改善におすすめのA/Bテストツールは以下のとおりです。

無料でA/BテストができたGoogleオプティマイズは、2023年9月30日をもってサポートを終了しています。

SiTest(サイテスト)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。A/Bテストだけでなく、ヒートマップなどの解析機能も搭載しています。ウェブサイトの現状を分析したり、A/Bテストの効果を検証したりもできます。

SiTestはコンバージョン率を改善できる機能がそろっているため、初めてA/Bテストを行う人にもおすすめのツールです。SiTestは、現在100万サイト以上の導入実績があります。

DLPO株式会社が提供するLPOツールです。DLPOは、現在850社以上が導入しており、A/Bテストや多変量テストを実施できます。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はDan Siroker(ダン・シロカー)らが製作したA/Bテストツールです。Dan Sirokerは、オバマ大統領選挙キャンペーンでA/Bテストを活用し寄付金増加に貢献したことで有名な人物です。

特別なコーディングスキルがなくても直感的に操作できるため、マーケターなど技術者でない人でも簡単にA/Bテストを実施できます。

SiTestを使用した効果的なA/Bテストの成功事例を紹介します。成功事例を参考に、SiTestの無料トライアルでA/Bテストを実施してみてください。紹介する成功事例は以下のとおりです。

日総工産株式会社様は業務請負や人材派遣、人材紹介等の総合人材サービスを行っている企業です。「日産自動車㈱様 期間従業員募集LP」のA/Bテストに、SiTestを使用していただきました。LPに対して行った施策は以下のとおりです。

 

施策を実施した結果、コンバージョン率が1.5％から2.19％に改善されました。直帰率も78.52％から71.59％に改善されています。より詳しい内容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、BtoB向けのメール配信サービス「Customers Mail Cloud」を提供しています。Customers Mail Cloudを使えば、クラウドから簡単にメールを送信できます。

Customers Mail Cloudの広告用LPのリニューアルとA/Bテストに、SiTestを使用しました。施策を実施した結果、資料ダウンロード率が159%増加するなど、CVR改善に成功しています。

より詳しい内容は以下の記事をご覧ください。

» LPOコンサルプランで資料DL159％UP/無料トライアル8％UP/問合せ31％UP

株式会社これから様はEC事業者を対象に、販売戦略や制作、広告運用やコンサルティングまで一気通貫で提供している企業です。株式会社これから様は、ECサイト運用支援にSiTestを利用しています。SiTestを活用してPDCAを回した結果、仮説の精度が向上しました。

「仮説通りにならない」データも蓄積されます。仮説通りにならなかった理由をデータ上で確認して、仮説の精度を高めています。

より詳しい内容は以下の記事をご覧ください。

» SiTestを用いた仮説・検証のPDCAサイクルによるデータの蓄積で、分析・改善の精度が向上

A/Bテストは、ウェブサイトや広告の効果を高める検証方法です。A/Bテストを行えば、複数の施策を実際に試して、良い結果を生む施策を実行できます。A/Bテストのメリットは、低コストで改善を進められる点です。A/Bテストの活用により、目標達成率や売上を向上させられます。

LPOツールSiTest(サイテスト)を使えば、ヒートマップ解析やA/Bテストなどの施策を簡単に実行できます。コンバージョン率改善に必要な機能がそろっているため、A/Bテストが初めての人にもおすすめです。A/Bテストの無料トライアルを実施しているので、まずはお気軽にお問合せください。

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