東京渋谷のホームページ制作会社 ウェブ企画パートナーズ

【完全版】ホームページをABテストしてコンバージョン数を増やす方法

  • はてな
サイト改善・分析 最終更新日:2024/02/01 公開日:2024/01/18


目次

ABテストとは?


ABテストとはウェブページやアプリケーションの異なるバージョンを比較する実験的なアプローチです。他にもスプリットテストとも呼ばれたりします。

ABテストの主な目的は、ユーザー行動に及ぼす特定の変更の影響を理解し、最終的にはコンバージョン率を高めることにあります。

つまり全体を変更して改善するのではなく、特定部分をABテストで改善して、ホームページの効果を最大化する、といったイメージです。

ABテストの基本概念

ABテストの基本的なプロセスは、2つのバリエーション、つまり「A」と「B」を用意し、同時期にランダムに選ばれたユーザー群にそれぞれ提示することから始まります。

例えば、オンラインストアのランディングページで異なるデザインを試したり、Eメールマーケティングキャンペーンで異なる件名を使用したりします。

バリエーションの作成

  • コントロール(Aバージョン): 現在のウェブページまたは要素。これが基準点となります。
  • テスト(Bバージョン): 何らかの変更が加えられた新しいバージョン。この変更は色、テキスト、配置、バナーなど任意の要素になります。

ユーザーの分割

ランダム化はABテストの重要な要素です。ユーザーはランダムに二つのグループに分けられ、一方にはAバージョン、もう一方にはBバージョンを表示します。これにより、他の変数が結果に影響を与えるのを防ぎます。

時期によってAB要素を切り替えてしまうと、例えば特定の時期のみ、別の広告出稿をしていたりすると、ユーザー属性が変わってしまうので、そういった事態を防ぐような分割が必要です。

データ収集と分析

ユーザーの反応を追跡し、どちらのバージョンがより高いコンバージョン率やユーザーのエンゲージメント(要はリアクション)をもたらすかを分析します。

重要なのは、クリック数、滞在時間、購入率など、どこを改善したいのか、どこを伸ばしたら改善になるのかを決めておくことです。

意思決定

データ分析後、どちらのバージョンが目標に対してより効果的であったかを判断します。もしBバージョンのパフォーマンスが良ければ、それを新しい標準として採用します。

ホームページでのABテストの重要性

訪問者の行動理解

ABテストを通じて、異なる要素が訪問者の行動にどのような影響を与えるかを理解することができます。

たとえば、ボタンの色やサイズ、コピーの言葉遣い、レイアウトの変更など、細かな要素がユーザーの意思決定に大きな違いを生むことがあります。

コンバージョン率の向上

最終的に、ホームページでのABテストの最大の目的は、コンバージョン率の向上です。

コンバージョンとは、訪問者が目的とする行動(例えば商品の購入、サインアップ、問い合わせなど)を取ることを指します。

ABテストにより、これらの行動を促進するための最適な要素の組み合わせを発見できます。

ユーザー体験の向上

ホームページは、ユーザー体験の中心です。

ABテストによる改善は、訪問者にとってより魅力的で使いやすいウェブサイトを作り上げることを意味します。

これにより、ブランドへの忠誠心や満足度が高まり、リピート訪問や口コミの促進につながります。

例えば「ボタンがクリックしにくい」「探したいコンテンツがどこにあるかわからない」などのストレスが改善されれば、ユーザーの満足度があがりますよね。

競争優位性の獲得

デジタルマーケティングの分野では、競合他社との差別化が常に求められます。

ABテストを活用することで、他社とは異なる独自のユーザー体験を提供し、競争優位性を確立することが可能です。

また、市場の変化やユーザーの好みの変化に迅速に対応することも、ABテストを通じて実現できます。

継続的な改善

ABテストは一度きりの活動ではなく、継続的に行うことが重要です。

定期的にテストを行い、ユーザーの反応を監視することで、常に最適なユーザー体験を提供し続けることができます。

ABテストの方法

効果的なテスト計画の立て方


ABテストを成功させるためには、事前にしっかりとした計画を立てることが不可欠です。計画の立て方には、以下の重要なステップが含まれます。

目標の設定

テストの目的を明確に定義します。

例えば、コンバージョン率の向上、クリックスルー率の増加、滞在時間の延長など、具体的な目標を設定します。

何を達成することで改善とするのかを決めるということです。

テスト要素の選定

テストする要素を選びます。これは、ボタンの色、テキストのサイズ、画像の種類、レイアウトの変更など、サイトの任意の部分です。

仮説の形成

改善したい特定の問題点に基づいて仮説を立てます。例えば、「赤色のボタンは緑色のボタンよりもクリックされやすい」といった具体的な仮説です。

テストグループの設定(ABテストツールの選定)

ユーザーをランダムにAグループとBグループに分けます。このランダム化は、テスト結果の信頼性を確保するために重要です。

実際は難しいので、ツールに頼ることが多いです。(ツールについては以下の「人気のABテストツール」で紹介します。)

テスト期間の決定

テストを実施する期間を決定します。期間は通常、統計的に有意なデータを集めるのに十分な長さが必要です。(期間の設定については以下のテスト実施期間の決定で説明します。)

データ収集と分析ツールの選定

テスト中に収集するデータの種類を決定し、適切な分析ツールを選びます。Google Analyticsなどのツールが一般的に使用されます。

これはABテストツールとは別物で、あくまでも分析のためのツールです。

リスクの検討

テストによるリスクを検討し、ネガティブな影響が最小限に抑えられるように計画します。例えば、重要なキャンペーン期間中に大幅な変更をテストすることは避けるべきです。

テストの実施と監視

テストを開始し、定期的にデータを監視します。途中で予期せぬ問題が発生すると水の泡ですから、しっかりと監視しましょう。

テストする要素の選定

ABテストの成功は、テストする要素の適切な選定に大きく依存します。

ここからはどのような部分に着目して、テストする対象を決定するのかをご紹介します。

ユーザー行動の分析

ユーザーがウェブサイトでどのように行動しているかを理解することが重要です。

ヒートマップツールアナリティクスデータを使用して、ユーザーが最も関与している領域や、改善の余地がある領域を特定します。

コンバージョン率への影響評価

コンバージョン率に直接影響を与える要素を優先して選定します。

例えば、購入ボタン、サインアップフォーム、ナビゲーションメニューなどが重要な対象になります。

ユーザー体験の改善ポイントの特定

ユーザー体験に影響を与える要素を特定します。

この段階では、ページの読み込み速度、レイアウトの整理、コンテンツの明確さなど、ユーザーの満足度に直接関連する要素を見極めることが重要です。

ビジネス目標との整合性

テスト対象がビジネスの長期的な目標と整合していることを確認します。

例えば、製品の販売促進を目的とする場合、製品の特徴を強調するコンテンツや画像が適切なテスト対象になります。

テストの実行可能性

テストの実行に必要なリソースと時間を考慮します。複雑すぎるテストは実施が困難になる場合があります。

また、テストの結果が明確に測定可能であることも重要です。

優先順位の設定

複数のテスト対象がある場合は、それらの優先順位を決定します。最も影響力が高いと思われる領域からテストを開始し、徐々に他の領域に移行するのが一般的です。

テストの実施期間とサンプルサイズ

ABテストを行う際、テストの実施期間とサンプルサイズの決定は、テストの信頼性と有効性に直接関わってきます

つまりどれくらいのデータやサンプルが集まれば、結果を信じてよいのかということです。

テスト実施期間の決定

テスト期間は、サイトのトラフィック量(アクセス数)とテストの目的に応じて変わります。

一般的には、少なくとも1週間はテストを実施することが推奨されます。これにより、曜日による変動や特定のイベントの影響を避けることができます。

長期にわたるテストは、季節的な要因や市場の変化を捉えることができますが、テスト結果を得るまでの時間が長くなるデメリットもあります。

テスト期間中、継続的な監視を行い、途中で不規則な動きがないかチェックすることが重要です。

サンプルサイズの決定

サンプルサイズ、つまりテストに含めるユーザー数は、テストの統計的有意性に大きく影響します。

サンプルサイズが小さすぎると、結果が偶然によるものである可能性が高くなります。

サンプルサイズの計算には、目標とする効果の大きさ検出力(テストが実際に効果を検出できる確率)、および有意水準(誤って効果があると結論付けるリスク)を考慮します。

テストの進行状況の評価

テスト期間中は、定期的に進行状況を評価し、必要に応じて調整を行います。例えば、予想外に低いトラフィック量の場合、テスト期間を延長することが必要になるかもしれません。

テストの実施期間とサンプルサイズを適切に設定することで、ABテストの結果の信頼性を高め、より正確なデータ駆動型の意思決定を行うことができます。これらの要因を慎重に考慮することが、効果的なABテストの鍵となります。

人気のABテストツール

ABテストを行う際、効果的かつ効率的にデータを収集・分析するためには、適切なツールの選定が不可欠です。市場には多くのABテストツールが存在し、それぞれ異なる機能や特長を持っています。以下は、人気のあるABテストツールのいくつかを紹介します。

Optimizely

Optimizelyは、使いやすさと高度なカスタマイズオプションを提供するプレミアムABテストツールです。リアルタイムでのデータ分析が可能で、広範囲のカスタマイズが行えます。

A/Bテストだけでなく、マルチバリエイトテストや個人化戦略にも対応しており、大規模なウェブサイトや複雑なテストニーズに適しています。

  • 特徴: 高度なカスタマイズが可能、リアルタイムの分析機能、複数のテストタイプに対応。
  • 選び方: 大規模なウェブサイトや複雑なテストを行いたい企業に適しています。高度なテストや個人化を求めるビジネスに最適。

Optimizely

VWO (Visual Website Optimizer)

VWOは、直感的なインターフェースと包括的なテスト機能を備えたツールです。ユーザーは、簡単なドラッグ&ドロップ操作でテストのバリエーションを作成できます。

ユーザー行動分析ツールも組み込まれており、ヒートマップやセッションリプレイを通じて、ユーザーの行動を深く理解することが可能です。

  • 特徴: 直感的なインターフェース、包括的なテスト機能、ユーザー行動分析ツールの統合。
  • 選び方: ウェブサイトのユーザー体験全般に関する洞察を得たい場合に適しています。ビジュアルエディタの使いやすさも魅力。

VWO (Visual Website Optimizer)

Unbounce

Unbounceは、特にランディングページの最適化に特化したツールです。ビジュアルエディタを使って、コーディングなしでランディングページのABテストを行うことができます。

コンバージョン率の向上に特化しており、ランディングページのパフォーマンスを効率的に分析・改善することが可能です。

  • 特徴: ランディングページの最適化に特化、コーディング不要のビジュアルエディタ。
  • 選び方: 特にランディングページのコンバージョン率向上を目指す企業にお勧め。操作が簡単で、迅速なテスト設定が可能。

Unbounce

Adobe Target

Adobe Targetは、個人化とオプティマイゼーションのための包括的なツールです。高度なセグメント化とターゲティング機能を備えており、特に大規模なビジネスや複雑なウェブサイト構造に適しています。

マシンラーニングを活用したテストの自動化や個人化機能も提供しており、高度な分析が可能です。

  • 特徴: 高度なセグメント化とターゲティング、マシンラーニングを活用したテストの自動化。
  • 選び方: 大規模な企業や複雑なウェブサイト構造を持つビジネスに適しています。個人化と詳細なターゲティングを求める場合に有効。

Adobe Target

ツール選択のポイント

  • ビジネスの規模とニーズ: 小規模ビジネスは簡単操作とコストの低いツールを、大規模ビジネスはより高度な機能を提供するツールを選ぶべきです。
  • 既存のテクノロジーとの互換性: 既に使用しているアナリティクスツールやマーケティングプラットフォームとの統合性を考慮することが重要です。
  • 予算とリソース: ツールのコストと、運用に必要なリソースを考慮して選ぶ必要があります。
  • テストの複雑さ: シンプルなA/Bテストから複雑なマルチバリエイトテストまで、目的に応じたテストタイプをサポートするツールを選ぶことが重要です。

数学的根拠と分析方法

結果の統計的有意性

ABテストの結果を評価する際、その統計的有意性を理解することが極めて重要です。統計的有意性とは、テスト結果が偶然によるものではなく、実際の効果に基づいていることを意味します。ここでは、結果の統計的有意性を評価するための基本的な概念と手順を説明します。

有意水準の設定

有意水準(通常は5%または0.05)は、結果が偶然によるものである可能性を許容する最大限度を表します。つまり、有意水準が5%の場合、95%の確信を持って結果が偶然ではないと言えることになります。

p値の計算

p値は、観測されたデータ(またはそれ以上に極端なデータ)が、帰無仮説(テストのバリエーション間に差がないという仮説)の下で発生する確率を示します。p値が有意水準より小さい場合、結果は統計的に有意とされます。

効果量の評価

効果量は、テストのバリエーション間で観測された効果の大きさを示します。統計的に有意な結果であっても、効果量が小さい場合は、その結果の実用的な意味は限定的かもしれません。

信頼区間の活用

信頼区間は、真の効果が存在すると推定される数値の範囲を提供します。例えば、95%信頼区間が[2%, 6%]の場合、真の効果は2%から6%の範囲内にあると推定されます。

効果測定のための数値と指標

ABテストの成果を評価するためには、適切な数値と指標を選択し、それらを効果的に測定することが重要です。以下では、ABテストにおける効果測定のために使用される主要な数値と指標について説明します。

1. コンバージョン率

コンバージョン率は、訪問者が特定の目的を達成した割合を示します。例えば、購入、サインアップ、ダウンロードなどがコンバージョンとしてカウントされます。ABテストでは、異なるバージョンのページがどの程度コンバージョン率に影響を与えるかを測定します。

CVR(%) = コンバージョン数 ÷ セッション数 × 100

2. クリックスルー率 (CTR)

クリックスルー率(=クリック率)は、特定のリンクや広告がクリックされた回数をその表示回数で割った割合です。これは、ユーザーのエンゲージメントと関心の程度を測定するのに役立ちます。

CTR(%) = クリック数 ÷ 表示回数(インプレッション数) × 100

3. 平均滞在時間

平均滞在時間は、ユーザーがページにどのくらいの時間を費やしているかを示します。長い滞在時間は、コンテンツに対する高い関心や関与を示すことがあります。

4. バウンス率

バウンス率は、ページを訪れてすぐにサイトを離れる訪問者の割合です。低いバウンス率は、訪問者が関心を持ち、サイト内でさらに探索を行っていることを示します。

バウンス率(%) = バウンス数 ÷ 訪問回数 ×100

5. 収益化指標

収益化指標には、平均注文価格 (AOV)顧客生涯価値 (LTV) などがあります。これらは、テストのバリエーションが売上や長期的な顧客価値にどのような影響を与えるかを測定するのに有用です。

6. ユーザーフィードバックと調査結果

直接的なユーザーフィードバックやアンケート調査を通じて得られる質的データも、テストの効果を理解するのに役立ちます。これには、ユーザーの満足度や製品に対する意見などが含まれます。

SEOとABテスト

SEOに与える影響

ABテストは、ウェブサイトのユーザーエクスペリエンスを向上させるための有効な方法ですが、SEO(検索エンジン最適化)にも影響を与える可能性があります。以下では、ABテストがSEOに与える影響と、その影響を最小限に抑えるための戦略について説明します。

1. コンテンツの重複

ABテストでは、同じURLで異なるバージョンのコンテンツを表示することが一般的です。これにより、検索エンジンがコンテンツを重複と判断し、ランキングに悪影響を及ぼす可能性があります。

この問題を回避するには、rel="canonical"タグを使用して、オリジナルのバージョンを指定することが有効です。

2. クロール予算の影響

検索エンジンはサイトのクローリングに一定のリソースを割り当てています(クロール予算)。複数のテストバージョンがある場合、クロール予算が分散され、サイトの重要なページがクロールされない可能性があります。

テストページにnofollowタグを使用することで、検索エンジンが不必要なバージョンをクロールするのを防ぐことができます。

3. ユーザーエクスペリエンスの変化

ABテストはサイトのユーザーエクスペリエンスを変更するため、間接的に検索ランキングに影響を与える可能性があります。例えば、ページの読み込み速度やユーザビリティの改善は、SEOにプラスの影響を及ぼすことがあります。

テスト中は、ページのパフォーマンスやユーザビリティに影響を与えないよう注意することが重要です。

4. 長期的な影響の考慮

ABテストは短期的なものであるべきです。長期間にわたるABテストは、検索エンジンに混乱を与え、SEOに悪影響を及ぼす可能性があります。

テスト期間を適切に設定し、定期的に結果を評価することで、テストの長期化を避けることができます。

SEOを考慮したテスト計画

ABテストを行う際、検索エンジン最適化(SEO)への影響を考慮した計画を立てることが重要です。SEOを損なわずに効果的なテストを実施するための戦略を以下に紹介します。

1. ページ構造の保持

テスト中、ページの基本的な構造(タイトル、メタデータ、ヘッダーなど)を変更しないようにします。これにより、検索エンジンがページの内容を正確に理解し、ランキングに影響を与える重要な要素が保持されます。

2. 検索エンジンへの通知

検索エンジンがテストを理解し、それに適切に対応できるようにするために、rel="canonical"タグや301リダイレクトなどのSEOフレンドリーな手法を使用します。これにより、重複コンテンツによるペナルティを避けることができます。

3. クロール予算の管理

テストページが検索エンジンによって過度にクロールされることを防ぐために、robots.txtファイルを使用してクロールの優先度を管理します。これにより、クロール予算が重要なページに集中するようにします。

4. テスト期間の限定

SEOへの影響を最小限に抑えるため、テスト期間を短く保ちます。通常、1〜2週間のテストはSEOに大きな影響を与えることはありません。

5. モバイルファーストの考慮

モバイルデバイスの使用が増加していることを考慮し、モバイルユーザーに対するテストの影響を特に注意します。モバイルフレンドリーなデザインと速度を維持することが重要です。

6. ユーザーエクスペリエンスの最適化

ユーザーエクスペリエンスの向上はSEOにも肯定的な影響を与えます。ページの読み込み速度、ナビゲーションの使いやすさ、コンテンツの質などを考慮してテストを行います。

7. テスト結果の監視と分析

テスト期間中およびテスト後に、ウェブサイトのトラフィックとランキングを継続的に監視します。SEOへの潜在的なネガティブな影響を早期に特定し、必要に応じて対策を講じます。

よくABテストされる要素

メインビジュアル

メインビジュアルは、ウェブサイト訪問者に最初に目に入る画像やグラフィックで、ブランドのイメージやメッセージを伝えます。

テストする要素には、画像の選択、サイズ、配置、キャプションのテキストやフォントなどが含まれます。

メインビジュアルの変更が訪問者の注意を引き、サイトの他の部分への関心を高めるかどうかを評価します。

バナー

バナーは、特定のアクションを促すためのコールトゥアクション(CTA)を含むことが多い重要な要素です。

バナーのテストでは、デザイン、メッセージ、CTAの文言、色、サイズ、バナーの位置などを変更して、その効果を測定します。

クリックスルー率(CTR)やコンバージョン率の変化を測定し、最も効果的なバナーの形式を特定します。

呼び出し(CTA)ボタン

CTAボタンは、ユーザーに特定の行動を促すための重要な要素です。

ボタンのテキスト、色、サイズ、形状、位置などをテストし、最も効果的なCTAデザインを見つけます。

フォーム

フォームは、リード獲得やユーザー情報の収集に不可欠で、ユーザー体験の重要な部分です。

フォームのテストには、フィールドの数と種類、フォームの長さ、レイアウト、送信ボタンのデザインなどが含まれます。

フォームの完成率や、特定のフィールドでのドロップアウト率を追跡し、ユーザーフレンドリーなフォームデザインを特定します。

ヘッダーとナビゲーション

ウェブサイトのヘッダーやナビゲーションメニューは、ユーザビリティとサイト内の移動のしやすさに大きな影響を与えます。

ナビゲーションのレイアウト、リンクの数と種類、デザイン、色、フォントサイズなどをテストします。

ユーザーが求める情報に簡単にアクセスできるかどうか、ページ間の移動がスムーズかどうかを評価します。

コンテンツのレイアウト

ページ内のコンテンツの配置やレイアウトは、情報の読みやすさや理解しやすさに影響します。

テキストの量、段落の長さ、見出しの使用、リストや画像の配置などを変更して、ユーザーエンゲージメントの変化を測定します。

カラースキームとフォント

ウェブサイトのカラースキームとフォントは、ブランドのイメージとユーザー体験に影響を及ぼします。

異なる色の組み合わせやフォントのスタイルをテストして、視覚的魅力と読みやすさの最適なバランスを見つけます。

ソーシャルシェアとインタラクションの要素

ソーシャルメディアシェアボタンやコメントセクションなどのインタラクション要素は、ユーザーエンゲージメントとサイトの拡散に寄与します。

これらの要素の存在、配置、デザインをテストし、ユーザーの参加を促進する最良の方法を特定します。

ABテストはホームページの効果を最大化させる重要なアプローチ

ホームページのABテストは、継続的な成果とユーザー体験の向上を実現するための重要な手段です。この記事を通じて、ABテストの基本的な概念から始まり、効果的なテスト計画の立て方、テスト対象の選定、実施期間とサンプルサイズの決定、さらには使用可能なツールの選択とその特徴について詳しく学びました。また、テストの結果を統計的に有意義な形で解釈し、それらをホームページの改善にどのように活用するかについても考察しました。

重要なのは、ABテストが単なるツールではなく、ホームページの効果を最大化するためのプロセスであるという理解です。テストは一度きりで終わるのではなく、市場やユーザーのニーズに応じて継続的に行われるべきものです。継続的なABテストが、ホームページを進化させ続け、最適なユーザー体験を提供し、ビジネスの成長を促進することができます。

サムネイル・バナーのクリック率をアップさせるコツはこちら
YouTube・コラムサムネイル作成方法<初心者向け>爆速5分でクリック率をアップする!
  • はてな

CONTACT

Webサイト制作のご相談やご質問、ご不明点などございましたらこちらよりお問い合わせください。
「ホームページ制作について」とお伝えください。担当者にお代わりいたします。