A/Bテストの結果の確認方法

A/Bテストが終了したら、結果はレポートテーブルで確認できます。成果の高い広告セットや広告はアイコンが付与しており、一目でわかるようになっています。また、フィルターを使うとA/Bテストで使ったキャンペーンと広告セット、広告を抽出してレポート化が可能です。広告セットの中で成果を上げたものや、広告セットの成果単価や信頼度（同一のテストを実施した場合の再現性）についてのデータを得られます。

また、テストの結果は、メールでも配信されます。A/Bテストはすぐに終了するものではないため、通知となるメール配信があるのはとても便利です。メールには、成果を上げた広告セットや信頼度、予算や期間などA/Bテストの設定情報、目標達成の回数、広告で結果を得た平均単価、広告により使った費用の総額、予算配分などが記載されています。

テストで見ておくべきポイント

Facebook広告のA/Bテストには、「信頼度」が表示されます。「信頼度」は、もし同じ広告テストをもう一度実施したとすれば、同じ結果が出る確率を示しています。つまり、信頼度が高いほど、精度の高いテスト結果ということです。A/Bテストを行い、比較したパターンの中で、成果の獲得単価が最も低いものが信頼性が高ければベストということになります。パフォーマンスが高かったパターンに対し、さらに別のパターンを加えたテストができれば、より効果的なパターンの発見につながるかもしれません。

しかし、必ずしも明確な成果が出るとは限らないのです。予算が少ない場合や、パターンの内容が酷似しているなど、何かしらの要因で成果が出ず、信頼性の低いこともあります。このような結果が出ても、「これも結果である」と考えるべきです。テストの内容を変えて再度トライしてみましょう。もちろん、変数の変更をするのも1つですし、クリエイティブなら別のものにするのもよいでしょう。システムとしての機能は整っていても、それを使う人の経験も大切ですので、ポイントを押さえて積極的に経験を積みましょう。

まとめ

広告はオーガニックサーチによる集客とは異なり、コストが伴っているものです。広告の費用対効果を出せるよう調整をするには、積極的なA/Bテストの実施が大切です。しかし、A/Bテストを実施するにも、まずは仮説を立てることからはじめなければいけません。深く考えずにA/Bテストをはじめると、得られる結果もぼやけてしまい、何を検証したかったのかよくわからなくなってしまうのです。
「パターンの違いによって、成果がどのように異なるのか知りたい！」という改善へのモチベーションがあれば、きっと有意な仮説を立てられるでしょう。あわせて、仮説を立てるときは、頭の中でだけ考えず、ほかの人と共有できるレベルの整理をしておくことが大切ですので注意してください。

仮説を立てる力を養い、A/Bテスト機能を使いこなすことができれば、PDCAをどんどん加速できます。Facebook広告のパフォーマンスの最大化に尽力しましょう。