ABテストとは？効果的なやり方とおすすめのABテストツール5選を紹介!ABテストとは？やり方や注意点も紹介

今回は、ABテストの対象や種類について解説し、効果的な方法やおすすめのツールを紹介します。

効果的なマーケティング戦略を構築する際に欠かせない手法のひとつが「ABテスト」です。しかし、マーケティング担当になったばかりで「ABテストのやり方がわからない」「使いやすいおすすめツールを知りたい」という方も多いのではないでしょうか。今回は当社で活用しているツールも含めてご紹介しますので、ぜひ、参考にしてみてください。

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ABテストとは

ABテストは、AパターンとBパターンの2種類を用意し、それぞれのエンゲージメント率やCVRを計測して成果を比較するテスト手法です。成果の高かったほうを残して繰り返すことでよりよいパターンが得られるのが特徴で、主にランディングページ（LP）の最適化やコンバージョン率（CVR）向上に活用されています。

テストする対象

ABテストは、数字で成果を確認できる指標で実施できます。例えば、WEB広告がどれくらいの割合でクリックされたかを示す「クリック率」や、WEBサイトで資料請求や商品購入などの成果が発生した割合を示す「コンバージョン率」は、ABテストによる改善が可能です。

また、WEBサイトやWEB広告だけでなく、スマートフォンアプリの指標もABテストの対象となります。ABテストを使うことで、どの方法が効果的かを数字で比較でき、サービスの改善に役立てることができます。

ABテストの対象は、下記のとおりです。

メリット

ABテストのメリットとして、次の3つが挙げられます。

それぞれ解説します。

低コストで効果的に検証できる

ABテストのメリットの一つは、比較的低コストで実施できることです。テストで用意する2つのパターンは通常一部の要素のみを変更するため、サイト全体をリニューアルする場合と比べて、工数や費用がかかりません。これにより、限られた予算内で効果的な検証が可能となります。

低いリスクでおこなえる

やり直しがきくため、リスクが低い点もメリットです。ABテストでは小規模な変更を段階的におこなえるため、大規模な変更による予期せぬ悪影響のリスクを最小限に抑えられます。また、結果が期待通りでない場合でも、すぐに元の状態に戻すことが可能です。

外的要因の影響を最小限に抑えられる

並行テストをおこなう場合に限られますが、外的要因の影響を少なくできる利点もあります。AパターンとBパターンを同時に実施することで、時期の違いによる影響をほとんど受けずに結果を比較できます。そのため、変更した要素による成果の違いをより正確に把握しやすいです。

ABテストの種類

ABテストには次の4つの種類があります。

それぞれ解説します。

通常のABテスト

通常のABテストでは、一部の要素が異なる2パターンの施策を比較検討するのが一般的です。例えば、URLは変更せずにコピーやデザインなどを変え、より高い成果が出たパターンを残します。ソースコードの書き換えが不要なので、準備に手間がかからない点がメリットです。

また、ABテストは成果を比較する方法によって「逐次テスト」と「並行テスト」の2種類に分けられます。逐次テストは、Aパターンで一定期間の成果を確認したあと、Bパターンに切り替えて効果検証をおこなう方法です。簡単に取り組めるのがこの方法のメリットですが、季節的な影響を受けやすい点がデメリットです。

一方、並行テストはスプリットランとも呼ばれ、AパターンとBパターンの効果検証を同時におこなう方法です。季節的な影響を受けにくい一方、サンプル数が少ないと結果が出るまでに長い時間がかかるという特徴があります。

多変量テスト

「多変量テスト」は、3パターン以上を比較するテスト手法です。1つの要素に対して2つのパターンを作る通常のABテストと異なり、多変量テストでは複数の要素（ヘッダー・画像・ボタンなど）を組み合わせて数多くのパターンを比較します。各パターンの結果を詳細に調べることで、効果的な組み合わせや影響力の強い要素の特定が可能です。

複数ページテスト（ファネルテスト）

「複数ページテスト（ファネルテスト）」は、リンクで遷移できる複数のページを対象としたテスト手法です。例えば、トップページから商品詳細ページ、購入完了ページまでの流れなどがこのテストの対象となります。ユーザーの行動パターンを包括的に分析できるため、コンバージョン率が向上するサイト構造を検証する際におすすめです。

リダイレクトテスト

「リダイレクトテスト」は、内容が大きく異なる2つのWEBページを比較するテスト手法です。このテストでは、ユーザーがある特定のページを訪れると、自動的に別のURLに転送されます。これにより、2つの異なるバージョンのページを比較できます。各パターンでURLが異なるWEBページを用意するため、デザインやコピーを大幅に変更して成果を比較できるのがメリットです。

ABテストのやり方

ABテストは、下記の流れでおこなうのが基本です。

それぞれ解説します。

1.テストの目的を決める

ABテストを始める際は、目的の明確化が重要です。目的が曖昧な状態でABテストを始めると、ABテストをおこなうこと自体が目的となってしまい、成果につながらない場合があります。

そのため、「WEB広告の費用対効果を高めるために、LPのABテストでコンバージョン率を改善する」というような具体的な目的を定めるとよいでしょう。

また、目的に対して明確な数値目標を決めておくことで、ABテストの成否を評価しやすくなります。

2.仮説をもとにテストする箇所を決める

次に、目的を達成するためにどのような施策が有効かを考慮したうえで、仮説を立てます。

この場合、WEB広告のバナーとLPのキャッチコピーが合っていない、リンクボタンが目立たずクリックされていない、などの具体的で測定可能な仮説を立てるのがポイントです。

仮説を立てたあとは、ABテストで改善する箇所や内容を決めます。より目立ちやすい箇所から優先的に決めると効果が高く、例えばWEBサイトの場合、アクセスが多いページのファーストページビューやリンクボタンを改善するのがおすすめです。WEB広告では、見出しのコピーやバナーのデザインが主な改善箇所になります。

3.優先順位の高いものからテストを実施する

改善内容が決まったら、ABテストに使用するパターンを制作して優先順位の高いものからテストを実施しましょう。その際は、ABテスト向けのツールを活用すると工数が削減できて便利です。

また、ABテストは正確におこなうことが大切です。用意するパターンの内容や使用するURL、ツールの設定などに誤りがあると、手間やコストが発生してしまいます。特に、ABテストの内容を立案するマーケティング担当者と、実際に各パターンを作る制作者が異なる場合は、連携に注意が必要です。

4.結果を検証、改善する

ABテストを実施したあとは、結果を検証します。最初に立てた仮説が必ずしも正しいとは限りません。各パターン間で優位な差が見られない場合や、かえって成果が悪くなってしまったときは、仮説から見直す必要があります。

立てた仮説が正しく、よりよいパターンが見つかればABテストは成功です。別の改善箇所を見つけたり、新たな目的を立てたりして引き続き成果を高めましょう。

ABテストを実施する際の注意点

ABテストを実施する際は、次の3つの点に注意が必要です。

それぞれ解説します。

1つの要素に絞り同じタイミングにテストする

効果的にABテストを実施するには、同時期に複数パターンを検証する必要があります。テストのタイミングがずれると、ユーザーの流入経路やモチベーションの変化などによって、信頼性の高い結果が得られない可能性があるからです。そのため、同じ期間内でテストをおこなうことが重要です。

また、比較する要素も1つのみに限定することが望ましいです。複数の要素を同時に変更すると、どの要素が結果に影響を与えているかを特定しにくくなります。1つの要素に焦点を当てることで、その要素の効果を明確に把握できます。

一定以上のサンプル数を確保しておく

ABテストから信頼できるデータを集めるためにも、サンプル数は一定数以上確保しておく必要があります。例えば、WEBサイトの検証では2,000以上のコンバージョン（CV）数が必要とされています。

ただし、メルマガのようにユーザー数が限られている場合など、適切なサンプル数はもともとの閲覧数や状況によって異なります。十分なサンプル数を確保することでテスト結果の信頼性と妥当性が高まり、より正確な意思決定が可能になります。

検証は2週間以上実施する

ABテストの検証期間は、2週間以上が理想的とされています。これは、短すぎる期間では結果がブレやすく、月末や平日、土日などの要因でも変動する可能性があるためです。

ただし、適切な期間はWEBサイトの特性によって異なります。閲覧数やCV数が少ないサイトでは、2週間では十分なサンプル数を得られない場合があるでしょう。一方、アクセスの多いサイトでは、2週間未満でも十分なデータが集まることがあります。

また、変更箇所がテスト結果に影響を与える可能性があるため、検証中はできるだけ変更を加えないことが重要です。

ABテストのおすすめツール5選

ABテストを効率的に実施するには、ツールの活用がおすすめです。ここでは、ABテストのおすすめツールを5つ紹介します。

Optimizely

Optimizelyは、日本語にも対応している世界シェアNo.1のABテストプラットフォームです。多様なテスト機能を提供しているのが特徴で、ファネルテストや多変量テストも可能です。また、JavaScript、CSS、HTMLなど一般的な言語をサポートしており、技術的な知識がなくてもテストの設計や実施が容易な仕様となっています。独自の統計エンジンを備えているため、リアルタイムで迅速にデータを分析できるのも魅力です。トライアルプランでは、すべての機能が30日間無料で利用できます。

公式サイト：https://www.optimizely.com/

DLPO

DLPOは、日本国内で最も実績のあるランディングページ最適化（LPO）ツールです。ABテストや多変量テスト、さらにパーソナライズ配信機能を備え、詳細なユーザー行動分析が可能です。他のデジタルマーケティングツールとの連携性が高く、既存システムとの相乗効果を生み出せます。また、ビジュアル編集とコード編集の両方に対応し、さまざまなスキルレベルのユーザーに適しています。サポート体制が充実しているのも特徴で、導入や運用に関しては専門スタッフによる無償相談サービスが提供され、初めてでも安心して利用することができます。

公式サイト：https:/dlpo.jp/

Ptengine Experience

Ptengine Experienceは、総合アクセス解析ツール「Ptengine」の一つで、ABテストはもちろん、専門知識なしでも可能なノーコードでのサイト編集、ユーザーに合わせてWEBサイトの内容を変更するパーソナライズ機能なども使用できます。ただし無料プランでは機能やセグメント数が制限されているため、月額8,778円（税込）のGrowthプランか、従量課金のPremiumプランの契約がおすすめです。

公式サイト：https://www.ptengine.jp/

SiTest

SiTestは、WEBサイトの包括的な最適化を可能にする多機能ツールです。ABテスト機能を中心に、ユーザー行動を視覚化するヒートマップ機能や、入力フォームの最適化機能を統合しており、サイトのパフォーマンスを多角的に分析・改善ができます。編集機能が搭載されていて使いやすい管理画面に加え、ABテストの結果をGoogle Analyticsと組み合わせて分析できる点が特徴です。有料ツールですが1ヵ月の無料トライアルもあり、使い心地を確かめてから導入できます。

公式サイト：https://sitest.jp/

Juicer

Juicerは、ユーザー属性を深く分析するためのDMPツールです。基本プランが無料で提供され、ペルソナ分析やABテストを含む9つの主要機能を利用できます。（多変量テストには対応なし）Juicerの特徴は、高度な人工知能と機械学習技術を活用し、ユーザーの属性を高精度で分析できる点です。また、直感的なインターフェースにより、初心者でも容易に操作できるよう設計されています。無料版でも充実した機能を提供しつつ、有料オプションでさらに詳細な分析が可能です。

公式サイト：https://juicer.cc/

まとめ

ABテストは、デジタルマーケティングにおいて効果的な戦略を立てるための重要なツールです。2つの異なるバージョンを比較し、より効果的なほうを選択することで、WEBサイトやアプリのパフォーマンスを向上させることができます。

テストの種類や実施方法、注意点を理解し、適切なツールを活用しながら精度の高い検証をおこない、ビジネスの成果向上につなげていきましょう。