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【LPのA/Bテスト】とは?Googleオプティマイズでできること

更新日:2020年07月20日

【LPのA/Bテスト】とは?Googleオプティマイズでできること

現在運用しているLPの獲得成果の状態は良好ですか?LPはリリースして終わりではありません、むしろ改善、運用にかかっていると言っても過言ではありません。

今回は、LPのA/Bテストについてわかりやすく説明していきます。それでは早速始めましょう!

1.A/Bテストとは?


A/Bテストとは、LPだけではなく、広くクリエイティブ全般で効果改善を測る時に行う検証の1つです。

もともとあるAパターンに対して、効果アップするための仮説立て、それを基に作ったBパターンを同じ条件の下、並走させテストすることを言います。

2.A/Bテストの条件

A/Bテストを行う際に、気をつけなければいけないことがいくつかあります。

同じ期間で行うこと(外的条件を同じにする)

A/Bテストは、比較するパターンを同期間に並走して検証する必要があります。

なぜなら、期間中にあった季節や時事的な外的要因に影響を受けたり、流入してくるユーザーが違うので同じターゲットに向けての検証にならないようにするためです。

流入条件(広告文やバナー、配信媒体)を同じ条件にすること

検索広告の広告文やバナーのクリエイティブによって流入してくるユーザーの質や態度が違うため、入り口は同じにする必要があります。

また、配信する媒体の特性によってもクリック率、コンバージョンが全く異なるため、同じ媒体に配信し検証する必要があります。

テストは1箇所ずつ行う、複数箇所の検証は一度にはできない

検証箇所をいくつも同時に変更してテストしてしまうと、どこがCVに影響した箇所なのかわからなくなってしまいます。

時間はかかってしまいますが、CVに影響が大きいと仮定される箇所から順番に検証していきましょう。

母数を決める、少ないと検証にならない

検証する際に2パターン以上並走させるため、その分インプレッション回数の母数をとる必要があります。あまりにも母数が少ないと、検証数値として信頼性の低い結果となってしまいますのでこちらも注意が必要です。

2週間〜1ヶ月の期間をとりたいところですが、他に統計学的に有意差で検証結果の数字が信頼できる結果かどうかを調べることができます。

弊社でもA/Bテストの際は独自の統計的手法で有意差を調べ、信頼性の高い検証結果を元に改善を行っています。

3.A/BテストのPDCAサイクル

PDCAサイクルとは、Plan(計画)、Do(実行)、Check(検証)、Action (実行)の4つを手順を繰り返し、改善していくことを指します。様々な業種で広く用いられている手法ですね。

Webでも成果を向上させるために、このPDCAサイクル回転させることは非常に重要な業務となります。簡単に、LP改善するためのPDCAサイクルを説明していきたいと思います。

①原因の洗い出し、仮設を立てる

なぜそのLPの効果が低いのか様々な観点から分析し、仮設を立てます。

例:LPの下まで読み込まれておらず、離脱率が高い

仮設1:ファーストビューのタイトルやキャッチコピーが広告文やバナーと一致していないため、ユーザーが目的とするページではないと認識し離脱している。
仮設2:NO.1訴求やユーザーメリットをしっかりと伝わっていないため、ユーザーを引きつけが弱いのではないか。
仮設3:デザインがターゲット層にマッチしていないため、サービスへの信頼や期待が感じられず離脱しているのではないか。

②改善パターンを作成する

上記のように立てた仮説のもと、改善したパターンBを作成します。

Googleオプティマイズなどツールを使うとhtmlの編集なく、テストパターンを作成し検証までスムーズに行うことができるので検討することをオススメします。

③検証を行う

準備が整ったら検証期間や配信媒体、広告を決めてオリジナル版と並走し掲載開始します。

検証期間が終了するまで、ページの修正は行わずに見守りましょう。

④効果検証を行う

検証期間が終わったら、初めに立てた仮説が正しかったかどうかオリジナル版と結果を比較します。

改善された部分はオリジナル版に反映し、改善が思うようにされてなかったのであれば、他の部分が成果に影響していると考えられるため次の仮説を立て、検証を続けて改良を重ねていきましょう。

4.オプティマイズで手軽にA/Bテストが可能

LPやサイトのA/Bテストを行うための便利なツールがいくつかありますが、ここではGoogleが提供する無料のWeb最適化ツールGoogleオプティマイズをご紹介していきます。

4-1.Googleオプティマイズとは?

GoogleオプティマイズはGoogleアナリティクスと連携し、簡単にABテストを実行することができる無料の最適化ツールです。

Googleアナリティクスと連携することで簡単にレポーティングが可能となり、またオプティマイズ管理画面上で直接htmlファイルを編集することなく自由に改善パターンを作成することができ、簡単に操作できることがポイントです。

4-2.Googleオプティマイズでできること

Googleオプティマイズでは下記の3つのタイプの検証を行うことができます。

  • A/Bテスト
  • A/Bテストは複数パターンを並走させる、ランダム化テストのことです。A/B/nテストとも呼ばれます。

    Aパターンは元々のオリジナルページで、B〜nパターンAに対して仮説を元に変更した箇所を反映したページのことです。A/B/nパターンを同時に検証開始の設定を行い、ターゲット設定を使用することで特定のユーザーのみに検証を行うことも可能です。

    各パターンの結果をオプティマイズ上で確認でき、どのパターンが最良なのか特定することができます。

    GoogleオプティマイズでA/Bテストする方法“だけ”解説している記事はこちらから!

  • リダイレクトテスト
  • リダイレクトテストとは異なる2つのLPを比較するテストです。デザインや構成が全く別のLPでどちらが効果が良いのか検証する際に簡単に設定することができます。

    例:UR、デザインが異なる2つのLPの比較テスト

    オリジナル – www.example.com/lp1/
    パターン – www.example.com/lp2/

  • 多変量テスト
  • 多変量テストとは複数の要素の組み合わせパターンを同時に検証し、最良の組み合わせを特定するテストです。多変量テストはランディングページの複数の項目を最適化するのにとても便利な機能です。

    例:2つのタイトルと3つのキービジュアルの組み合わせでFVの最適化を図る

    ・2つのセクション(タイトルとキービジュアル)
    ・タイトルが2パターン、キービジュアルが3パターン
    ・合計6つの組み合わせでどれが最適か検証を行う

      参考:テストのタイプ - Googleオプティマイズ

      5.まとめ

      いかがでしたか?

      LPやウェブサイトは作った後、いかに改善を図っていくかがとても重要です。A/Bテストを利用してぜひ効果の高いLP、サイト運用に活かしてください。

      また、弊社ではLPの制作から効果改善までをワンストップで行っています。今掲載しているLPの効果が悪い、新しいLPを作り直して勝ちLPを見出したいなどご要望がございましたらぜひお気軽にご相談ください。

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