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ホームページのコンバージョン率改善に欠かせない「A/Bテスト」とは？
2024
.10.04
A/Bテストとは、ホームページやランディングページなどを最適化するために実施するテストの一つです。サイトに掲載されているデザインやコンテンツバナーなどに対するユーザーの行動や反応をデータで検証し、最も効果的なものを見極めることで、コンバージョン率（CVR）の向上や顧客満足度の向上を図ることができます。
今回は、そんなA/Bテストの概要や実施するメリット、注意点などについて詳しく解説していきます。
【目次】
1. A/Bテストとは？
2. A/Bテストを実施するメリット
UXの改善によるコンバージョン率の向上
UIの改善によるコンバージョン率の向上
検証リスクの軽減
3. A/Bテストを実行する際の注意点
仮説を立てた上で検証する
テスト対象の要素以外はそろえる
少ないサンプル数で判断しない
4. A/Bテストにはツールを活用しよう
4. 今回のまとめ
【目次】
A/Bテストとは？
A/Bテストとは、Webマーケティングにおけるコンバージョン最適化の手法の一つです。具体的には、とあるページのデザインやコンテンツのバージョン（A案とB案）を複数用意し、ランダムにユーザーに表示させることで、どちらがより良い成果を上げるかを比較・分析することで、最適化を図る目的があります。
例えば、CTAボタンの色を変え、どちらの色のボタンをクリックするユーザーが多いかを調べることもA/Bテストの一つです。
A/Bテストを実施するメリット
A/Bテストには以下のようなメリットがあります。
UXの改善によるコンバージョン率の向上
A/Bテストにより、ホームページやランディングページの要素を検証することで、ユーザーにどのようなデザインやコンテンツが刺さるのかを把握することができます。その結果、ユーザーのコンバージョンアクション（購入・問い合わせなど）の確率を高めることができます。
UIの改善によるコンバージョン率の向上
A/Bテストにより、導線設計やボタンでのリンク誘導などユーザビリティの高いサイト設計を把握することができます、その結果、離脱率の改善や回遊率ユーザーがどのようなページデザインやコンテンツに対して好意的な反応を示すかを把握できます。その結果、離脱率の低下や回遊率の向上を図ることができ、ユーザーのコンバージョンアクション（購入・問い合わせなど）の確率を高めることができます。
検証リスクの軽減
新しい施策やデザイン変更を行う場合、一度に全体を変更すると「費用がかかる」「想定していた効果を発揮しない」といったリスクを伴います。しかし、A/Bテストでは要素一つひとつの変更を試すことができるため、リスクを軽減しつつ、少しずつ最適化を図ることができます。
A/Bテストを実行する際の注意点
A/Bテストにおいては、いくつか注意点が存在します。
仮説を立てた上で検証する
A/Bテストを行う際、「とりあえず複数パターンを試して、良いものを採用する」という状況に陥りがちです。しかし、あくまでA/Bテストは仮説を検証するためのものであり、手当たり次第に検証すると時間も費用もかかり、結果的に有効なデータが得られないという事態になりかねません。過去の実績や成果を上げている他社サイトなどから情報を収集した上で、対象を絞ったテストを行いましょう。
テスト対象の要素以外はそろえる
例えば、バージョンAとBで要素を変える際、その要素が複数存在してしまうと、結果を確認する際にどの要素が結果に作用しているかが掴めず正確な比較・分析が困難になってしまうため、注意が必要です。例えばボタンの色とともにボタンのテキストを変える、といったテストは避け、テスト対象の要素以外はそろえて一つずつ検証しましょう。
少ないサンプル数で判断しない
A/Bテストの分析を行う際は、ある程度のサンプル数を確保した状態で行いましょう。アクセス数が1000ではAが優勢だとしても、アクセス数が10000の場合はBが優勢になることは従分にあり得ます。サンプル数が少ない状態での結論づけはせず、有効なサンプル数が取得できるまで一定期間配信を行いましょう。
A/Bテストにはツールを活用しよう
A/Bテストツールとは、前項でご説明したA/Bテストを効率的に実施し、簡単に分析結果を確認することができるデジタルツールです。A/Bテストツールを活用することによって、直感的な操作で有効なデータを収集・分析することが可能です。
関連記事：「A/Bテストツール」を用いて最適なサイトのパフォーマンス検証を行おう
今回のまとめ
A/Bテストは、ホームページやランディングページのパフォーマンスを向上させるために欠かせない手法です。少ないリスクでUX/UIの改善を図ることができるため、しっかりと仮説を立てた上で、十分なサンプル数をもとにサイトの方向性を決定しましょう。A/Bテストには、A/Bテストツールを活用することも有効です。
