Meta広告を運用するなら【A/Bテスト機能】を駆使しろ！

みなさんは広告を作成する時に
「どのパターンを選べば効果が良いのだろう…?」と迷ったことはありませんか？
そんな時にA/Bテスト機能を使えば、同じタイミングで複数の広告パターンを配信し、成果を比較することが出来ます。

今回はMeta広告のA/Bテスト機能について、機能内容から設定方法、見るべきポイントまでご紹介していきます。
費用対効果の高い広告を作るには積極的に使っていただきたい機能ですので、Meta広告を運用されている方はぜひご一読ください！

1. MetaのA/Bテスト機能とは？

A/Bテストは、広告の変数を変更することで最も効果の高い戦略を特定し、今後のキャンペーンの改善に利用することができる機能です。

テストしたい1つの変数だけを変え（通常は1つですが複数も可）、他の条件を揃えたキャンペーンをいくつか作成し、重複しないように無作為に振り分けたターゲット層にそれぞれ配信することで、その結果を比較します。
広告に変更を加えた時に測定したい場合や、2つの戦略をすばやく比較したい場合にオススメです！

テストできる変数は下記の5つです。

2つの複雑な戦略の結果の単価やコンバージョンリフト単価を相互に比較したい場合に、
一部のA/Bテストでは複数の変数を変更することができ、
その場合はキャンペーン、広告セット、広告に変更を加えることが出来ます。

初めてA/Bテストを実施する時は、単一のA/Bテストで単一の変数を使用することをオススメします。

2. A/Bテスト機能の設定方法

MetaのA/Bテストは、広告マネージャまたはテストツール上で設定できます。
広告マネージャ上で設定する方法をご紹介します。

①A/Bテストしたい 2つの広告セットのチェックボックス をクリックし、「✓」を入れます。
ツールバーの「A/Bテスト」をクリックします。

②テストする広告セットの内容に誤りがなければ「次へ」をクリックします。

③下記の4つの項目を入力して、右下の「テストを公開」をクリックします。

3. A/Bテスト機能の結果の確認方法と分析

A/Bテストの結果は、広告マネージャ上もしくはメールで確認することが可能です。

広告マネージャの結果では以下のことができます。

①テスト終了後に、効果の高い広告セットや広告をレポートテーブルで確認、
そのような広告セットや広告には星アイコンがついています。

②フィルターを適用し、A/Bテストに含まれるキャンペーン、広告セット、広告のみをレポート作成テーブルに表示、
これを行うには、フィルター  をクリックし、メニューから A/Bテスト を選択します。

③レポート作成パネルを開いて結果と効果の高い広告セットについて詳しく確認、
A/Bテストキャンペーンの隣のボックスにチェックを入れ、キャンペーンを選択し、チャートを見る をクリックします。レポート作成サイドパネルが開き、下記の内容が表示されます。

結果のメールは、A/Bテストが完了すると結果が記載されたメールが届くシステムです。メールには次の内容が含まれます。

①効果の高い広告セットと、このテストをもう一度実施した場合に同じ結果になる確率
②A/Bテストの設定
③次の内訳

④テストした広告セットまたは広告の予算配分
⑤広告マネージャでキャンペーンの詳細を確認するためのリンク

結果で最も見るべき点は、信頼度です。

レポートに含まれる信頼度は、このテストをもう一度実施した場合に同じ結果になる確率を指します。
信頼度が75％未満の結果の解釈方法は以下をご参照ください。

・2件の広告セットまたは広告をテストした場合:
信頼度が65%未満のとき、テストした変数のパフォーマンスは同等です。
・3件の広告セットまたは広告をテストした場合:
信頼度が40%未満のとき、テストした変数のパフォーマンスは同等です。
・4件の広告セットまたは広告:
信頼度が35%未満のとき、テストした変数のパフォーマンスは同等です。
・5件の広告セットまたは広告:
信頼度が30%未満のとき、テストした変数のパフォーマンスは同等です。

出典：Meta ビジネスヘルプセンター

結果の信頼度が上部記載のパーセントを下回っていた場合は、
テストした変数が広告のパフォーマンスにおいて重要な要素である可能性は相対的に低くなります。
テストの信頼度が上部記載の数値より上回っていた場合は、
その結果を信頼して使用することが出来ます。

テストした広告や広告セットの数にかかわらず75％を越えていた場合、結果は非常に明確であり、戦略を選ぶ際の根拠に出来ると考えられます。
そして今後の関連のキャンペーンを実施する際、その結果を判断材料にすることをオススメします！

4.  A/Bテスト機能の見るべきポイント

A/Bテストでは、一部の異なる2つの広告を配信して効果を比較することができるため、
最も効果的な戦略を見極めて今後のキャンペーンに活かすことができます。

以下5つのベストプラクティスを参考にして、より明確で意味のある結果をもたらすA/Bテストを作成しましょう！

4-1. 変数を１つに絞り有意な結果を得る

テストする変数以外はすべて同じ内容の広告セットを使用しましょう。
そうすることで、より意味のある結果を得ることができます。

クリエイティブと配信の最適化、2つの変数を同時にテストすることはできません。
また、変数が異なるキャンペーンを作成するのもおすすめしません。
違うキャンペーンで同じターゲットに配信してしまうと、配信対象が重複してしまう可能性があり、A/Bテストの公平性も失われてしまいます。

4-2. 測定可能な仮説に焦点をあてる

何をテストするか、またはどのような質問の答えを求めているかが明確になったら、
今後のキャンペーンの改善に役立つ、テスト可能な仮説を立てましょう。

「配信先の最適化を変更すれば、よりよい結果が出るのか？」といった一般的な疑問から始めるのも良いですし、
「最適化対象をリンクのクリックとランディングページビューのどちらにすれば、結果の単価を抑えられるのか？」といった、より具体的な疑問を設定することもできます。

そうすることで「ランディングページビューを最適化すると、結果の単価が抑えられる」といった具体的な仮説を立てることができます。
これにより結果を把握しやすくなり、今後のキャンペーンで具体的な戦略を実行にも繋がります！

4-3. テスト向けに理想的なオーディエンスを用意する

テストを実行するのに十分な規模のオーディエンスを用意する必要があります。
しかし、テストと並行して実施している他のMetaキャンペーンにはこのオーディエンスを使用することはやめましょう。

オーディエンスが重複すると、配信に問題が発生したり、テスト結果の質が低下する可能性があります。

4-4. 理想的なテスト期間を設定する

Metaのヘルプページによると最も信頼できる結果を得るには、4日間テストを実施することをおすすめしますと記載されています。

テスト期間は、1日以上30日以内が一般的です。テスト期間が1日に満たないと、十分な結果や効果的な広告セットを得られない可能性がありますし、30日以上にしてしまうと、通常はテストの結果が30日以内に特定されるため、テスト期間が30日を超えると予算を有効に使えない可能性が出てきます。

理想的な期間がわからない時は、4日間のテストを試してみましょう！

4-5. 理想的なテスト予算を設定する

A/Bテストには、どちらの戦略の効果が高かったかを自信を持って判断するために十分な結果を得られるだけの予算を設定する必要があります。

適切な予算がわからない場合は、Metaが提案するおすすめの予算を使用できますので利用していきましょう！

5. まとめ

今回は、MetaのA/Bテスト機能についてご紹介いたしました。

広告の効果を上げていくには、積極的なA/Bテストの実施が大切です。
設定やクリエイティブの違う広告でパフォーマンスにどのような変化が出るか比較し、自分の仮説をより正しく検証することが出来ます。

そして、A/Bテスト機能を使いこなすことができれば、PDCAサイクルをどんどん加速させることが出来、費用対効果の高い広告を作成することが可能ですよ！
Meta広告を出稿されている方は是非、試してみてはいかがでしょうか。

Meta広告の成果に不安やお悩みの方、これからMeta広告を始めたいと考えている方はぜひ弊社にお気軽にご相談ください。
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