ホームページ運営をする際のさまざまな場面で、成果をより改善していくためにA/Bテストが行われます。
SEOランディングページ最適化、エントリーフォーム最適化などと同様に、ホームページを成長させたり、売り上げ達成、ユーザー数の増加などといった目標を達成するためには欠かせません。

今回は、A/Bテストを成功させるために知っておきたい、効果的に実施するためのポイントをご紹介します。
特にこれからA/Bテストを始めようと思っている方や、やり方がよくわからない方などは参考にしてみてください。

A/Bテストとは

A/Bテストとは、ホームページの一部分を変更した2パターン以上を比較して、どのパターンが最も効果が高いかを検証するものです。
ユーザビリティの向上やコンテンツ、インターフェースなどの最適化を行うことができます。

A/Bテストの仕組みをホームページに組み込んだ後は、テストパターンとゴール、実施期間等を設定するだけで実施できるようになります。

A/Bテストを行うメリットと注意点

A/Bテストを行う大きなメリットとしては、ある要素の改善がどの程度成果の改善につながったのかが明確に分かることです。
テストを行うと「バナーは緑よりも赤い方が10%コンバージョン率が高い」などのような具体的なデータを得ることができます。
ここで得られたデータをもとに、他のページの改善も可能になります。
また、A/Bテストを行うためのツールは多くありますので、簡単にテストを行えることもメリットです。

一方、注意点もあります。
1つ目は、明確な比較軸がないと結果が出たとしてもどこがよかったのかというノウハウを蓄積できない点です。
テストを実施する前に*「なにを比較したいのか」を明確にしておく*必要があります。

2つ目は、得られたノウハウは永続的なものではない点です。
社会背景などによってユーザーに刺さりやすいキャッチコピーが変化する、ということは往々にして起こります。
一度テストを行ってそこで満足してしまうのではなく、繰り返しテストをしてユーザーの動向をさぐり、その時々に最適なホームページを作成する必要があります。

3つ目は、データだけでは改善理由がわからない点です。
A/Bテストを行うことで、どの要素の変更が改善につながったのかを明確にすることができます。
しかし、そのデータだけではユーザーが何を考えてコンバージョンに至ったのかを明確にすることはできません。
そのため、自分で仮説を立てて改善理由を考える必要があります。

A/Bテストを行う上でのポイント

1.どのページでテストをするのか

A/Bテストを行うにあたって、どのページからテストを行って改善していけばよいか迷う方もいるでしょう。
まずは、エントリーフォームなどの成果に直接つながる「影響の大きいページ」からテストするようにしましょう。

2.テストユーザーの条件を確認する

例えば、キーワードで検索してホームページを閲覧しているユーザーと、リスティング広告バナー広告などの有料広告からホームページを訪問しているユーザーとでは知りたい内容が異なる場合がありますので、正確な結果を得られないことが考えられます。

A/Bテストは全てのユーザーを対象として実施するよりもセグメント別やカテゴリ別などに分類して、なるべく同じ条件・近い属性のユーザー同士を対象として行うと、より正確な結果を得ることができます。

3.テストの内容

A/Bテストの主な軸は4つあります。

  • 要素の有無
    例えば、エントリーフォームで1つ目のパターンは「氏名」「住所」「職種」を入力するものとし、2つ目のパターンは「氏名」「住所」のみを入力するとします。
    この場合は「職種」という要素の有無についてテストを行います。

  • 色などのデザイン
    例えば、訴求バナーを赤いものと青いものを用意して、どちらがよりコンバージョン率が高いかを検証します。
    このように同じ要素でも、色やデザインが変わることで成果に変化が現れることがあります。

  • テキスト
    例えば「お問い合わせはこちらから」というパターンと「こちらから相談可能です」というパターンを用意して、どちらがエントリー数が多いかを検証します。
    テキストを変更するだけでユーザーへの刺さりやすさが変わってきますので、テストしてみるとよいでしょう。

  • レイアウト
    例えば、ホームページのトップにキャンペーン商品を紹介するバナーを設置するパターンと一番下にバナーを設置するパターンを用意して検証します。
    どこにどの要素を置くとより成果を期待しやすいのか、テストを繰り返して最適なホームページを作成しましょう。

まずはこれらの4つの要素を軸に、A/Bテストを実施することをオススメします。
これらの軸を組み合わせてテストのパターンを作成することも可能です。
なお、どの変更が成果に影響を与えたのかをはっきりさせるために要素の違いを明確にすることが重要です。