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。
本記事では、
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、見るポイントまでご紹介します。
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テストとは、
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。
■ 効果の測定方法の流れ
①テストしたい1つの変数だけを変更
※通常は1つですが複数も可
②他の条件を揃えたキャンペーンをいくつか作成
③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
④結果を比較する
広告に変更を加えた時や、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4つです。
- クリエイティブ：
異なる広告画像、テキスト、クリエイティブの種類を比較することが出来ます。
※クリエイティブ変数は、広告マネージャを使用し広告レベルで管理します。 - オーディエンス：
広告が異なったオーディエンスまたは利用者層にリーチした時、
どのぐらい効果的かを比較することができます。
※オーディエンス変数は、広告マネージャを使用し広告セットレベルで管理をします。 - 配置：
オーディエンスにリーチするときの配置の種類を比較することが出来ます。 - カスタム：
複数の変数の変化が結果にどう影響し得るか確認ができます。
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可能です。
その場合、
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。
初めてのA/Bテストの際には、単一のA/Bテストで単一の変数の使用がオススメです。
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
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 →「✓」を入れる
②ツールバーの「A/Bテスト」をクリック
③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
④「テスト名」「主な指標」「掲載期間」を入力
⑤「テストを公開」をクリックして完了
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。
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。
3-1. A/Bテスト機能の結果の確認方法
A/Bテスト機能の結果の確認方法は以下の通りです。
■ 結果の確認方法
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
※効果の高い広告セットや広告には星アイコンがついています。
②フィルターを適用する
③フィルターをクリック → メニューから「A/Bテスト」を選択
④A/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
⑤A/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る
⑥「キャンペーン」を選択 → 「チャートを見る」をクリック
⑦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する
3-2. A/Bテスト機能の結果の分析方法
結果を分析するにあたって、メールの確認が必要です。
A/Bテスト機能の結果のメールには以下の内容が含まれます。
■ メールの内容
- 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
- A/Bテストの設定
- 結果（広告セットまたは広告でキャンペーン目的に関連する結果を得た回数）
- 単価（広告で得られた結果の平均単位）
- 消化金額（キャンペーン、広告セット、広告の掲載期間中に使った費用の総額）
- テストした広告セットまたは広告の予算配分
- 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
広告マネージャの結果では以下のことが確認できます。
- 効果の高い広告セット
- 各広告セット(またはクリエイティブテストの広告)結果の単価
- 信頼度(このテストをもう一度実地した場合に同じ結果になる確率を表します)
テストの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。
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。
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。
※画像引用（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上回っていた場合、
その結果を信頼して使用することが出来ます。
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、
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低くなります。
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することで、
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！
- 変数を１つに絞り有意な結果を得る
- 測定可能な仮説に焦点をあてる
- テスト向けに理想的なオーディエンスを用意する
- 理想的なテスト期間を設定する
- 理想的なテスト予算を設定する
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。
例えば、
「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の方が良いか？」
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。
また、
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、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。
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るので、
費用対効果の高い広告を作成することが可能になります。
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。
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