ABテストとは？概要や実施の流れを紹介

ABテストとは、Webマーケティング施策における重要指標の一つ「コンバージョン率（CVR）」を高める手法の一つです。

Webサイトを立ち上げるときに複数の表現やフレーズを準備し、どれが最も施策に効果的かを比較します。Webサイト全体ではなく、テストを行いたい場所を細分化して行うのが基本です。

ABテストを行う場面

ABテストは、主に以下の場所において実施されます。

• Web広告
• ランディングページ
• Webサイト
• ECサイト
• アプリ

上記の場所は情報発信による集客を目指す「コンテンツマーケティング」の領域において重要な役割を担い、施策の精度を上げるのに効果的です。

たとえば、ECサイトにおけるカートの操作、電子書籍においてページをめくったり商品を購入したりする際の動作をテストします。

ABテストは3種類

ABテストの手法は、主に以下の3種類です。

コンテンツのジャンルや計測対象によって、適したテストは異なります。一般的なABテストならSEO対策、スプリットURLテストならバージョンによる反応、多変量テストは特典のバリエーションといった要素に効果的です。

ここからは、ABテストを実施するうえで、より正確な効果を発揮するためのポイントを解説します。マーケティング施策を最適化するには、適切なテスト結果が必要です。

テストは同じタイミングで実施する

ABテストは、検証用のコンテンツを同じタイミングで配信しましょう。テスト期間がずれてしまうと、時期の変動が原因でユーザーの流入や行動に変化が出てしまう可能性があります。

ABテストを行う際は、ユーザーの動向と条件を揃えたうえで、適切なデータ収集を行いましょう。

サンプル数を一定数確保する

テストの効果を検証するには、十分な数のサンプルを確保しなければなりません。そのため、新規開設したばかりのWebサイトではユーザー数が少なく、ABテストの実施に必要なサンプルが確保できないでしょう。

既存のユーザー数によって適切なサンプル数は異なりますが、一般的にはユーザー数に対して5%あれば信頼に足るといわれます。

ただし、5%でも60人に対する3人といったごく少数では十分な効果は望めないでしょう。実施の際は、十分な母数が見込めるコンテンツで行う必要があります。

良い結果が出るだけではないと理解する

ABテストは結果が保証される手法ではありません。あくまで判断材料の一つなため、テスト結果をほかの要素と複合的に比較したうえで、施策内容を決定しましょう。

ここからは、ABテストを実施する際の手順について解説します。より精度の高い結果を得るには、以下の流れでテストを行いましょう。

1.テストの目的を明らかにする

テストを行う前に、なぜテストが必要なのか、テストの目的を決定しましょう。このとき、最終的なゴールの内容を具体化して、周囲と共有するのが大切です。

一言に「コンバージョン率を上げる」といっても、その定義はコンテンツやWebサイトの内容によって異なります。ただ「コンバージョン率を上げる」といっても、表現が漠然的といえるでしょう。

ABテストを実施する際は、テストの目的がコンバージョン率に関係していなければなりません。目的がずれていると、課題や仮説を明確に立てられず、失敗に終わってしまいます。

2.データに基づき仮説を立てる

ABテストの実施においては、結果を正しく検証するために「仮説」を立てます。このとき、データに基づいて仮説を組み立てるのが大切です。感覚よりも根拠のあるデータのほうが、信憑性に足ります。

たとえば、コンテンツに載せる広告バナーに旧型と新型の2パターンがあるとしましょう。旧型のバナーと新型のバナーでコンバージョン率に差が生じているなら「バナーのデザインやバナー内のコピーテキストがコンバージョン率にかかわっている」と仮説を立てられるでしょう。

この場合、コンバージョン率の異なるコンテンツ同士のバナーを入れ替える形でABテストを実施すれば、コンバージョン率とバナーの関係性を明らかにできます。

3.テストを実施する

仮説に基づいてテスト内容を組み立てたら、実際にテストを実施してデータを収集しましょう。JavaScriptやCookieを使用してテスト環境を構築できますが、専門性が高いためハードルが高いといえます。

基本的には、ABテストツールを導入する方法がおすすめです。なお、ツールの活用が難しい場合は、Webコンサルティングなど専門業者に依頼しましょう。

4.結果分析を行い改善する

テスト結果が出たら、仮説と照らし合わせて検証しましょう。前述した広告バナーの例なら、コンテンツ同士でコンバージョン率に変化が見られなければ、広告バナーのデザインとコンバージョン率に関連性はないと判断できます。データを参照して、別の仮説を立てましょう。

一方、コンテンツ同士で既存の状態からコンバージョン率に変化が生じた場合、数値のよいバナーデザインがコンバージョン率アップに寄与している可能性があります。全コンテンツのバナーデザインを統一することで、コンバージョン率が改善されるかもしれません。

このように、テストの結果は内容を分析することで、より具体的な施策に落とし込めます。一度のABテストでコンバージョン率が改善されるとは限らないため「仮説→検証→評価→改善」をサイクルとしたPDCAのスタイルでブラッシュアップするとよいでしょう。

ここからは、ABテストの実施でありがちな失敗例のパターンを3つご紹介します。ABテストがコンバージョン率の改善につながらない場合は、以下の要素に該当しないか確認しましょう。

自社のリソースが不足する

ABテストを行おうと思っても、自社で担当できる人材がいなかったりリソースが少なかったりすると、そもそも実施が困難です。ABテストを実施しても十分なサンプルを収集できないため、信頼できる結果が生まれないでしょう。

専任者のいない企業の場合はABテストまで手が回らず、実装にすぐいってしまう可能性があります。テストを自社内でできない場合は、外部への委託を検討しましょう。

仮説が立てられない

データが揃っているものの、仮説が立てられないといった悩みも少なくありません。仮説を組み立てるには、データからユーザーのニーズや傾向をつかむ必要があります。データや業界に関する知識がある程度ないと、仮説を組み立てるのは難しいでしょう。

また、テスト結果が思うようにいかず、仮説のアイディアが行き詰まることもあります。「これ以上の仮説が思い浮かばない」といった場合は、書籍や外部に頼るなど、別のところから知見を得ましょう。

成果が出ず頓挫する

ABテストで仮説に沿った結果が得られず、挫折してしまう場合もあります。数度繰り返しても改善されないため、途中で諦めてしまうのです。

ABテストは、1度で成果が出るとは限りません。状況によっては「これ以上改善方法がわからない」といったこともあるでしょう。

仮説が外れていたということもテストの成果として含まれているため、改善を繰り返しながら地道に目標に向けてコツコツと進めるつもりで臨みましょう。

ABテストは、PDCAサイクルを前提とした手法です。実施においては、目的・仮説に基づいてデータを収集し、具体的な施策へ落とし込む必要があります。また、仮説をコンバージョンへ昇華させるには、十分なサンプル数とデータの蓄積が必要です。短期で結果をだすのは難しいため、中・長期的な取り組みとして実施しましょう。

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