改善策を明確に！A/Bテストの期間が重要な2つの理由と期間の設定方法

Webサイトやアプリの改善に有効なA/Bテストですが、効果を最大限に引き出すには、適切なテスト期間の設定が不可欠です。A/Bテストの期間設定を誤ると正しい結論が出ず、成果から遠ざかる可能性があります。しかし、適切なテスト期間の設定に迷っている人も多くいるのが現状です。

本記事では、A/Bテストの期間の重要性や最適な期間の目安、テスト期間の設定方法や結果の分析を網羅的に解説します。記事を読めば、データにもとづいた適切なテスト期間を設定し、A/Bテストを確かな改善につなげられます。

A/Bテストの期間を決める際は、統計的に信頼できるデータ量(サンプルサイズ)の確保が重要です。A/Bテストの効果を最大化するために、事前のシミュレーションで必要な期間を見積もりましょう。

目次

• A/Bテストの期間が重要な2つの理由
• A/Bテストに最適な期間
• A/Bテストの期間を決める6つの要素
• A/Bテストのやり方と期間設定
• A/Bテスト期間中のモニタリング
• A/Bテストの終了時期の判断基準
• A/Bテスト結果の分析
• A/Bテスト期間中によくある失敗と対策
• A/Bテストの期間に関するよくある質問
• まとめ

A/Bテストの期間が重要である理由について以下2つを解説します。

• ・ユーザー行動の理解
• ・コンバージョンの最適化

Webサイト上でユーザーの動きを知るためには、A/Bテストに十分な期間を設けることが大切です。ユーザーのWebサイトの見方や使い方は、曜日や時間帯、季節やイベントなどの要因で変化します。短い期間のデータだけを見ると、一部の状況しか捉えられず、普段のユーザーの行動を見誤るリスクがあります。
» 総務省「主なメディアの利用時間帯」(外部サイト)

偶然の結果に左右されず、ユーザーの動きを正しく理解するために、一定期間の安定したA/Bテストのデータを集めることが欠かせません。A/Bテストを行う際は、ユーザー行動が理解できるタイミングと期間を意識して設計しましょう。
» 総務省「令和５年度情報通信メディアの利用時間と情報行動に関する調査報告書」(外部サイト)

A/Bテストの期間設定は、コンバージョン率(目標達成率)を最大限に高めるのに不可欠です。A/Bテストの期間が短すぎるとユーザー数が減り、偶然に左右されるため、効果の正確性に欠けます。テストの期間が長すぎると、効果の低いパターンを表示し続けていた場合、目標達成のチャンスを逃すため機会損失につながります。

正確な効果測定を行うためには、適切なA/Bテストの期間を設けて、ユーザー数を確保しましょう。A/Bテストの期間を適切に設定すれば、Webサイトやアプリを改善するために必要なデータが得られ、コンバージョンの最適化につながります。
≫ 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！

A/Bテストで正確なデータを得るためには、テスト期間を適切な長さに設定することが重要です。最適な期間を決めるために、以下を参考にしてください。

• ・一般的なA/Bテスト期間は1週間～1か月
• ・業界別の期間の違い
• ・最短でA/Bテストをする場合の期間

A/Bテストで信頼性の高い結果が得られるテスト期間は、一般的に1週間～1か月が目安です。平日と週末で、ユーザー行動は異なります。テストを1週間～1か月行えば、曜日ごとの行動パターンの影響を減らし、公平なデータを集められます。

1週間～1か月のA/Bテスト期間を設けることで、祝日や特別なニュースなどによる一時的な影響を比較的小さく抑えられます。A/Bテストの判断に必要なデータ量を確保し、ユーザーが新デザインに慣れる時間を考慮すると、最低でも2週間は必要です。

業界別の期間の違い

A/Bテストを行うのに適切な期間は、業界によって違います。顧客が商品を買う際の考え方やビジネスの進め方が業界ごとに異なるためです。

ファッションや雑貨などは流行の影響を受けやすく、商品購入までの判断期間が早い傾向にあります。ECサイトでは返品期間を考えて、A/Bテストの期間を長めに設定する場合もあります。

高額商品や家電などの購入には、他の商品と比較検討する時間が必要です。法人向けのサービスでは、契約決定に複数の担当者が関わるため、意思決定に時間がかかります。メディア・コンテンツサイトは、ユーザーの訪問目的が多様なため、A/Bテストでは目的別にユーザー行動を分析することが重要です。

旅行・予約サイトは、季節によって利用者の数や行動が大きく変わります。繁忙期や閑散期も考慮するためには、A/Bテストに4週間以上かけると良いデータが取れます。
» 観光庁「旅行・観光消費動向調査2024年10-12月期(速報)」(外部サイト)

金融・保険などの信頼性が重要な商品の場合、意思決定に時間がかかるのが一般的です。業界の特徴に合わせてA/Bテスト期間を設定し、信頼できるデータをもとに改善を行うと、より顧客の信頼を得られるWebサイトを作成できます。

人の行動は曜日によって異なる傾向があるため、A/Bテストの期間には最低でも1週間は必要です。A/Bテストの期間を短縮できるケースは、以下のとおりです。

A/Bテストを早期に終了できる条件を満たした場合は、次の改善施策に移行しましょう。

A/Bテストの期間を決める6つの要素は、以下のとおりです。

• ・ユーザー数(UU数)
• ・サンプルサイズ
• ・目標達成数
• ・季節性
• ・キャンペーン
• ・テストの種類

ユーザー数(UU数)

Webサイトやアプリを訪れるユーザー数(UU数)は、A/Bテスト結果の信頼性や時間に大きく影響します。多くの人が訪れるWebサイトでは、短い期間でも十分なデータを集めやすいため、テスト期間は短くなる傾向があります。

訪れる人が少ないWebサイトでは、信頼できる結果を得るために、より長いA/Bテスト期間が必要です。ユーザー数は、適切なテストの期間を決めるために欠かせない要素です。

A/Bテストの期間を決めるうえで、集めるデータの量(サンプルサイズ)は重要です。十分なデータ量がないと、テスト結果が偶然によるものか、実際に意味のある差なのかを正確に判断しづらくなるためです。Webサイトの現在のコンバージョン率やテストで改善を期待する度合いによって、必要なデータの量は変わります。

事前に計算ツールなどで必要なデータ量を把握すると、A/Bテストにかかる期間の見積もりに役立ちます。

信頼できる結果を得るためには、一定以上の目標達成数が必要です。A/Bテストの目標達成数が少なすぎる場合、テストの結果が意味のあるものなのか、偶然なのか判断しにくくなります。Webサイトを改善する場合、以下にもとづいて適切なサンプルサイズを計算しましょう。

ボタンがあまりクリックされない(目標達成率が低い)と予想されるなら、必要なクリック数を集めるのに多くの時間が必要です。事前に目標達成数を設定すれば、A/Bテストに必要な期間を見積もれます。

A/Bテストの期間を決める際に、季節性の要素も欠かせません。季節によって人の行動や気持ちは変わり、Webサイトの使い方や商品の買い方に影響が出るためです。お正月休みやゴールデンウィークなどの大型連休では、多くの人が普段と違う行動をとります。

クリスマスやバレンタインなどの特別なイベントの時期は、購買意欲が高まります。季節や特別なイベントの時期は、普段とは異なる結果になる可能性があるため、A/Bテストの期間を決める際は注意が必要です。

店舗やネット通販で開催されるキャンペーンも、A/Bテストの期間を決めるうえで重要な要素です。キャンペーン期間中は、普段訪れないユーザーが増えたり、商品を購入する割合が一時的に変動したりします。

通常と異なる状況でのA/Bテスト結果は、キャンペーンの影響なのか、デザインの影響なのか判断がしにくくなります。特定のキャンペーンの効果測定が目的なら、キャンペーン期間に合わせてテスト期間を設定しましょう。
» 経済産業庁「経済産業省の消費者行政の推進に係る取組について」(外部サイト)

Webサイトの普段の使いやすさの改善が目的なら、キャンペーン期間の影響が出ないように考慮してください。A/Bテストを成功させるには、キャンペーンの影響を考慮し、目的に合った期間を設定することが大切です。

A/Bテストの内容によって、ユーザーの反応を確認するまでに必要な時間やデータ量は異なります。A/Bテストで検証できる要素は、以下のとおりです。

ボタンの色や文言など、小さな変更は短期間でも傾向が出やすいですが、価格や機能の変更などは判断に時間がかかります。テストする要素によって、適切なA/Bテストの期間は異なるので、テストの種類に応じて柔軟に期間を設定しましょう。

A/Bテストを効果的に行うためには、次の手順に沿って進め、適切なテスト期間を設定しましょう。

• 1.A/Bテストの目的と仮説を設定する
• 2.テストパターンを作成する
• 3.シミュレーションで期間を見積もる
• 4.A/Bテストを実行する

A/Bテストを始める前に、目的と仮説をはっきりさせることが大切です。目的と仮説が不明確だとゴールが定まらず、テストが無駄になる可能性があります。目的と仮説を決めるために、以下の点を明確にしましょう。

テストの目的と仮説を明確に設定すれば検証の意義がはっきりし、A/BテストをWebサイトの改善に効果的に活用できます。

比較の基準となる現在のデザインや文言(Aパターン)を明確にしましょう。次に、ボタンの色や特定のフレーズ、画像や配置など、改善したい要素を1つ選びます。仮説に従い、選んだ部分だけを変更した新しいテストパターン(BパターンやCパターンなど)を作成します。

テストパターンの作成で重要なのは、一度のテストで変更を加える要素は1つに絞ることです。どの変更が結果に影響を与えたのか、正確に分析するためです。最後に、作成した各パターンをWebサイトなどで実際に表示できるようデザインやコーディングを行います。

使用するA/Bテストツールの設定や、配信のための技術的な準備も進めましょう。
≫ A/B テストツールおすすめ11選

A/Bテストで信頼できる結果を得るために、必要な期間の見積もりは欠かせません。テスト期間を見積もるためのステップは、以下のとおりです。

事前にシミュレーションをすると、より確実で効率的なA/Bテストの計画を立てられます。

シミュレーションで見積もった期間をもとに、A/Bテストを実行しましょう。テストの実施や期間について、関係部署と共有することが大切です。テストに使う最適なツールを選んで設定し、どのページでどのような違いを試すのか、具体的な内容を決めます。

A/Bテストを実行する際には、AパターンとBパターン、どちらのデザインをどれくらいの割合の人に見せるか明確にしましょう。テスト用の仕組みをWebサイトに加える場合は、事前に動作確認をしてください。パソコンやスマホなどの環境によって表示が崩れないかなどの動作確認も重要です。

A/Bテスト期間中は、テストの正確性と結果の推移の継続的な確認が重要です。A/Bテスト期間中にモニタリングすべき項目は、以下のとおりです。

• ・データ収集
• ・リアルタイム分析
• ・中間評価
• ・異常値が出た場合の対処法

A/Bテストの期間中は、テストの結果を客観的に判断するため、関連データの正確な収集・モニタリングが重要です。実際のデータにもとづいていないと、正しい結論は導き出せません。

A/Bテストで主に収集するデータは以下のとおりです。

収集したデータは定期的にレビューし、テストの進行状況に応じて必要な調整を行うことも重要です。

A/Bテスト期間中は、リアルタイムでデータを監視し、テストが計画通り正常に進んでいるかを確認しましょう。テスト中に問題が起きると結果の信頼性が損なわれるため、異常を早期に発見し、対応する必要があります。

A/Bテストのリアルタイムにチェックすべき内容は、以下のとおりです。

リアルタイム分析により、問題発生時に迅速な対応ができ、A/Bテスト結果の信頼性を保てます。

A/Bテストの期間中は中間評価を行い、テストが正しく進行しているかを確認し、問題があれば早期に対応しましょう。チェック内容は、以下のとおりです。

A/Bテストの期間中に中間評価をすると、必要に応じた軌道修正が可能になります。

A/Bテストをしていると、一時的に数字が極端に乱高下する「異常値」が発生することがあります。A/Bテスト中に異常値が出た場合、以下の対応で原因の特定と適切な対処が大切です。

異常値が出た場合、テストグループに偏りが生じている可能性があります。Webサイトの技術的な問題、異常値の発生が特定のセグメントに限られていないかも確認が必要です。

問題が深刻な場合は、すぐにテストをやめて元のバージョンに戻してください。特にユーザーにとって不便・不利益が生じている場合は、早めに対応し信頼を損なわないようにすることが重要です。

一時的な異常値の場合は、A/Bテスト期間の延長も検討します。テスト期間を延ばすことで、データが増え異常値の影響が薄まることがあるためです。最終的な分析の際は「異常値を含めたデータ」と「異常値を除外したデータ」の両方で結果を比較しましょう。異常値が全体の結果にどの程度影響しているかを正確に把握できます。

A/Bテストの終了時期は、結果の信頼性を確保するための重要な判断ポイントです。終了時期を判断する基準は、以下のとおりです。

• ・統計的有意性を確認する
• ・結果の安定性を確認する
• ・サンプルサイズの達成状況を確認する

A/Bテストの結果が偶然によるものか、施策が実際に効果的だったのかを客観的に判断するために、統計的有意性を確認しましょう。統計的に意味があるかを判断するには、一般的に「p値」という指標が用いられます。

p値が基準(有意水準、通常は0.05＝5%)を下回れば「偶然とは考えにくい」と判断でき、施策の効果があると言えます。ただし、p値は施策の効果がある可能性を示唆しますが、効果の大きさや実用的な意義については別途検討することが必要です。

多くのA/Bテストツールに有意性判定機能が搭載されているため、容易に確認が可能となります。信頼区間も併せて確認し、結果の差がどの程度の範囲にあるのかを把握することも大切です。
≫ 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

A/Bテストの結果が一時的なものではなく、再現性のある結果かどうかを見極め、安定性を確認しましょう。A/Bテストの結果で確認すべき点は、以下のとおりです。

統計的有意差の確認後も、結果が変わらず安定しているかを確認し、結論の信頼性を高めましょう。

A/Bテストの終了時期を判断する際には、事前に設定したサンプルサイズに達しているかの確認が大切です。十分なデータ量がないと、有意差が見られたとしても信頼できる結果とは言えません。

A/Bテストのツールで現在のデータ収集状況を確認し、目標とするサンプルサイズに達していなければ、テストを続行しましょう。状況によっては、目標のサンプルサイズが適切だったかの再検討も有効です。

A/Bテストで集めたデータは、適切な分析プロセスを通じて、Webサイトやアプリの改善への方向性を見出せます。A/Bテスト結果の分析について、以下を解説します。

• ・結果の分析方法と注意点
• ・効率的なテスト結果のまとめ方
• ・テスト結果を改善に活かす方法

A/Bテストの結果の分析では、単なる勝ち負けにとどまらず、なぜ差が出たのかを深く掘り下げることが重要です。主要目標の比較に加え、セグメント別の結果や詳細な行動データも分析しましょう。

統計的な有意性だけでなく、実装する価値があるかも考慮し、データ量や期間、外部要因などのA/Bテスト自体の妥当性も検証します。テスト結果の多角的な分析により、多くの学びを得られます。

A/Bテストを次のステップにつなげるためには、テスト結果をわかりやすくまとめることが大切です。グラフやチャートを活用し、結果をビジュアル化すると、傾向やパターン、違いが直感的に理解できます。

A/Bテストの結果では、パターンAとパターンBの間に生じた差が統計的に優位か、効果はどの程度信頼できるかも重要です。仮説やテスト期間などの基本情報だけでなく、データの信頼性も記録として残しておきましょう。

定量的データだけでなく、ユーザーからのアンケートやフィードバックなどの定性的データも重要な指標です。ユーザーセグメント別の分析結果や予想外の結果、異常値に関する考察も加えると深い洞察が得られます。

A/Bテスト結果のテンプレートを作成しておくと、チーム内での情報共有や過去のテストとの比較も簡単にできます。
≫ 効果的なLPの改善：A/Bテストを活用したLP最適化の進め方とは

A/Bテストの結果を、Webサイトやアプリの改善に活かす方法は以下のとおりです。

A/Bテストの結果には、Webサイトやアプリを使いやすくし、目標達成をサポートするための大事なヒントが含まれています。A/Bテスト結果の分析を行動につなげると、Webサイトやアプリを継続的に改善できます。
» 統計局「ウェブサイトの改善」(外部サイト)

A/Bテストを成功させるには、よくある失敗と対策を知っておくことが重要です。A/Bテスト期間中によくある失敗は、以下のとおりです。

• ・テスト期間中に変更を加える
• ・複数の要素を一度にテストする
• ・テスト終了タイミングを見誤る

A/Bテストの期間中にテスト内容を変更するのは、基本的に避けるべきです。途中で内容を変更すると、最初の変更と途中の変更のうち、どちらがテスト結果に影響を与えたのかが特定できなくなるためです。正しいデータの比較や分析ができず、テスト結果の信頼性が損なわれます。

A/Bテストの期間中に変更を加えると、当初の仮説の検証も不明確になり、テスト結果を間違えて解釈するリスクもあります。A/Bテスト中に内容の変更が必要になった場合は、一度テストを中断しましょう。計画を練り直してから、改めて新しいテストとして始めることをおすすめします。

複数の要素を一度に変更してテストすることも、A/Bテストでよくある失敗の一つです。複数の要素を変更してテストをすると、どの変更点がテスト結果に影響を与えたのかを正確に特定できません。効果測定が不明確になり、テスト結果の信頼性も低下してしまいます。

例えば、Webページのボタンの色と、見出しの文章を同時に変えてテストしたとします。クリック率が上がっても、ボタンの色と見出しの文章のどちらが効果的だったのかが判断できません。正確に効果を測り、次の改善につなげるには、A/Bテストは1要素ずつ行うことが重要です。

A/Bテストの終了タイミングは、適切に判断することが大切です。終了のタイミングを見誤ると、テスト結果の信頼性を損なったり、ビジネスチャンスを逃したりする可能性があります。A/Bテストの終了が早すぎた場合、不十分なデータから誤った結論を出しかねません。

テストの終了が遅すぎると、季節の変化や競合他社の動きなどの外部の要因が、結果に影響を与える場合があります。時間や費用などのリソースの無駄遣いにもつながりかねません。

A/Bテストの成功のためには、期間やデータ量、有意差などの基準を事前に決め、適切な終了タイミングを見極めましょう。

A/Bテストの期間に関するよくある質問を以下にまとめました。

• ・テスト開始数日で変化が見られたらどうする？
• ・テスト期間中に外部要因があった場合の対処法は？
• ・テスト結果が思わしくない場合はどうすればいい？
• ・テスト結果が安定しない場合の対処法は？

A/Bテストを開始して数日で変化が見られたとしても、すぐにテストをやめずに計画通り続けることが大切です。短い期間のデータだけでは、本当に意味のある変化なのか、一時的なものなのかの判断ができません。曜日や時間帯によって、Webサイトを訪れる人の行動は変わります。

A/Bテスト開始直後の数日間のデータだけでは、偏る可能性があります。最初に決めたテスト期間や、目標とするデータが集まるまではテストを続けましょう。一時的な結果に一喜一憂せず、十分なデータ量を集めてから冷静に判断することが重要です。

ただし、コンバージョン率の極端な低下や、Webサイトの動作不良が見つかった場合などは、A/Bテストを中断してください。

テスト期間中に外部要因があった場合は、まず外部要因(競合他社の動きやテレビ・ニュースでの紹介など)を突き止めましょう。特別な環境の中では、正しいテスト結果が得られない可能性があります。

外部要因が特定できたら、外部要因がテスト結果にどれくらい影響を与えそうか評価してください。外部要因の影響が小さい場合は、テストを続けても問題ありません。結果を分析するときに「外部要因として、小さな影響を与えるできごとがあった」点を考慮に入れましょう。

影響が大きいと判断した場合は、状況に応じてテストの一時停止や中止、期間の延長を検討します。A/Bテストを続ける場合、影響を受けた期間のデータを除外するか、統計的な補正を行うのも有効です。

A/Bテスト中の外部要因は、発生時期や影響、対応内容を必ず記録しチームで共有しましょう。今後のテストにも役立ちます。

期待通りのテスト結果が出なかった場合も原因を分析し、次に活かすことが重要です。一度のテストで必ずしも良い結果が出るとは限りません。

期待通りのテスト結果にならなかったら、以下の点を確認し次の行動を考えましょう。

失敗から学ぶと改善策が見つかり、A/Bテストの成功につなげられます。

テストの結果の変動が大きくなかなか安定しない場合は、変動の原因の追求と対処が必要です。以下のポイントを確認し、対処しましょう。

問題に適切に対処すると、より安定し信頼できるテスト結果が得られる可能性が高まります。

A/Bテストで成果を上げるには、適切なテスト期間の設定が重要です。テスト期間が短いと偶然の影響を受けやすく、長すぎると外部要因やリソースの無駄が生じ、信頼できる結論が得られなくなります。平日と週末の行動差も考慮し、2週間を目安にA/Bテストの期間を設けるのが一般的です。

最適なA/Bテストの期間は、業界ごとの特性やサイト訪問者数、目標改善度によって変わります。サンプルサイズや季節要因、キャンペーンの有無なども加味し、A/Bテストの実施時期を慎重に決めましょう。A/Bテストを行う際には、目標と仮説を設定し、ゴールを明確にすることが大切です。

A/Bテストの結果分析では単なる勝敗だけでなく、セグメント別の違いや背景要因まで深掘りすることが重要です。テスト期間中の変更や複数要素の同時テストは、正確な分析を妨げるため避けてください。A/Bテストの期間を適切に設定し、Webサイトやアプリの改善へとつなげましょう。