A/Bテストは、主にWEBマーケティングにおいて広告の内容を最適化する際に使用されるテスト手法です。
AとBの二つのパターンを用意し、その効果を検証することでより効果が高い広告を採用することが出来ます。現代のマーケティングにおいて必須となるホームページやバナー広告を、より効果的に使用するために多くの企業で活用されています。
今回はA/Bテストの概要と要点について解説します。
A/Bテストとは
A/Bテストは、主にWEBマーケティングにおいて広告の内容を最適化する際に使用されるテスト手法です。
WEBサイトで自社製品を販売する場合、何人の顧客が自社のページを閲覧し、そのうちどの程度が問合せなどの購買活動に至ったかを把握することが可能です。この割合のことを、WEBマーケティングではCVR(コンバージョン率、顧客転換率)と呼び、広告やサイトの効果を図る指標となっています。
A/Bテストでは二つの広告パターンを作成し、実際に両者を顧客に公開することで、CVRの向上を目的としてテストを実施します。
A/Bテストのメリット
A/Bテストのメリットは、コストをあまりかけずにCVRを向上できる点にあります。
CVRは広告に対する投資対効果と直結しており、効果的なWEBマーケティングを行う上では、最も重視すべき値です。A/BテストではこのCVRの検証を、WEBサイトの全面的な刷新や大規模な広告活動無しで行えるので、比較的少ない予算で実施することが出来ます。
また、どのようなデザインが効果的なのか、複数回検証を繰り返すことで知見が蓄積し、「ジャンル毎に最適なメインビジュアルはxx」「この年齢層に対するマーケティングにはSNSが効果的である」といったナレッジを得ることができます。これらは企業にとっての財産であり、今後の活動においても大いに有用です。
A/Bテストの活用対象
次に、A/Bテストの活用対象について説明しながら、より詳しくA/Bテストの流れを解説します。
広告
一般的には、WEB広告に分類される、リスティング広告やSNS広告、モニター広告等でA/Bテストは用いられます。検証される観点は、CVRやクリック率(広告が表示された際に、どの程度の割合でクリックされるか)が挙げられます。
ただ、場合によってはオフラインの広告においてもA/Bテストは使用可能です。例えば通販のカタログや、飲食店のチラシ等のデザインを複数用意し、どれが最も効果的か比較するような流れになります。オフラインの広告において運用する際に留意しなければならない点は、誰にどのデザインでアプローチしたのか、可視化しておくことです。
例えば、通販のカタログであれば、どの家庭にどのデザインを送付したかリストアップする必要がありますし、飲食店のチラシであれば、それぞれデザインの異なるクーポン券を添付し、その違いによってどちらを手に取ったか判別できるようにする、等が挙げられます。
WEBサイト
WEBサイトのデザインは、掲載される文章や画像、色遣いやUI等、似たような作りであってもパフォーマンスは大きく異なります。その為、部分的なA/Bテストを断続的に行いながら、CVRの向上を図ります。特にファーストビューと呼ばれる、アクセス時にまず目に入るページについては、最も影響が大きいとされているので、まずA/Bテストを行う対象として有効です。
WEBサイトにはURLと呼ばれるアドレスが付与されており、様々なWEBページのリンクボタンは、このURLを参照してサイトにアクセスしています。このURLを変更したり、新たなサイトを立ち上げるには多額の費用が必要となったり、関係各所への通達が必要となるなど、大きな影響があります。
A/Bテストで複数のサイトを同時検証すると、URLも複数に分かれるのではないか、という懸念が生じるかもしれませんが、技術的に一つのURLから複数のサイトへアクセスすることは可能です。そのため、大きなリニューアルが必要とならない点も、WEBサイトで活用するうえでの大きなメリットとなります。
アプリケーション
A/BテストはWEBマーケティングに限らず、アプリケーションの開発においても有用です。リリース前のユーザーテストにおいてA/Bテストを実施することで、バグの検知だけでなく、どのUIが優れているか、アンケートやモニタリングの内容から判断することが出来ます。
A/Bテスト実施時の要点や注意点
A/Bテストを実施する際、何種類デザインを用意するべきか特に制限があるわけではありませんが、一般的には2つの効果を比較するケースが主流です。
理由としては、効果を検証するには、それなりのサンプルを収集する必要がある為、あまり多くのパターンを用意すると、同時並行でモニタリングすれば一つ一つのサンプル量が不足しますし、一つ一つ交代でモニタリングを行えばテスト期間が長くなり、効率的とは言えません。あまりデータが多く取得できないWEBページ等では、用意するデザインはなるべく少なくしたうえで、繰り返しテストを行う方が、効果的と言えます。
A/Bテストのサンプルにおいては、属性の偏りが生じないよう注意する必要があります。例えば、若者向けの製品に関する広告について検証する際に、サンプルAの対象は若者が多い一方、サンプルBの対象は年齢層が高い場合、サンプルAの評価が不当に高く、サンプルBの評価が不当に低くなることが懸念されます。マーケティングに活用する際は、そのターゲットを構成する属性において、なるべくサンプルが分散するよう、意識してテストを実施する必要があります。
また、既存のWEBページや広告に対してA/Bテストを実施した結果、むしろCVRが低下するケースも存在します。その場合は元の内容に戻すことを検討する必要があるでしょう。新しいものが必ずしも良い結果を出すとは限りません。もちろん、少なからずマーケティングにおいては、市場や社会情勢等、外的要因も大きく影響する為、テスト期間中にこのような影響を受けているのであれば、既存サイトに切り替えたうえでモニタリングを継続したり、新規デザインのテスト期間を延長する等の措置も考えられます。
まとめ
今回はA/Bテストに関する基礎知識のご紹介と、要点についてご紹介しました。事前にポイントを把握し、ご自身の事業においてどのような手法が適用可能か把握しておくことが重要です。
