「ABテストはなぜ意味がないと言われるの？」
「予算をかけずにECサイトの施策の効果検証を行いたい」
「ABテストで検証すべきポイントが知りたい」
このような疑問や希望をお持ちではありませんか。ABテストは、特定の要素を変更したページを複数用意して反応率の高さをテストすることで、より良い広告やECサイトを作っていく施策です。
本記事では、ABテストの概要やメリット、成果につなげるためのポイントについて詳しく解説します。検証すべき3つの重要箇所も紹介するため、ABテストを行うか検討している方は、ぜひ最後までお読みください。
| 重要項目 | 概要 | 施策内容 |
| ABテストは正しく設計すれば意味のある改善施策になる | ABテスト自体が意味ないのではなく、目的や仮説が曖昧なまま実施すると有効な結果を得られない | 課題と改善したい指標を明確にし、仮説を立てたうえで検証を行う |
| 失敗の多くはテスト設計と運用方法にある | 複数箇所の同時変更、サンプル不足、単発での判断などは、正しい検証を妨げる要因になる | 変更箇所は1つに絞り、十分なサンプル数を確保し、継続的に検証を重ねる |
| 効果を出すには重要箇所から優先的に改善することが大切 | すべてを一度に検証するのではなく、トップページ・LP・入力フォームなど成果に直結しやすい箇所から着手すべき | ユーザー導線や離脱ポイントを分析し、影響の大きいページや要素からABテストを実施する |
| ＜本記事から分かるポイント＞ ・ABテストは、特定要素を比較して効果の高いパターンを見つける手法である ・意味がないと言われる主因は、目的不明確や設計ミスにある ・複数箇所の同時変更やサンプル不足は、正確な検証を妨げやすい ・トップページ、LP、入力フォームは優先的に検証すべき重要箇所である ・ABテストは単発で終わらせず、継続的に改善サイクルを回すことが重要 |
Contents
ABテストとは？実施するメリットも解説
ABテストはサイトデザインや広告をより売上につながるよう、改善していくために有効な施策です。日々接する多くの商品やサービスで行われている、身近なテストの1つです。
ここではABテストの概要やメリットを紹介しますので、ECサイトで改善したい数値がある方は、ぜひ参考にしてください。
1. ABテストとは
ABテストは特定の要素を変更したページを2種類以上用意して、どちらのデザインや文章などが良いかを調べる手法です。スプリットテストとも呼ばれることもあり、ABテストという名前でも3種類以上のページを用意して行うことも多いです。
例えば、現在運用しているページAに対して、キャッチコピーを変更したページBを用意し、どちらの方がユーザーのクリック率が高いかを検証します。また「ボタンの色や配置を換える」「購入フォームの入力数を減らす」のように、さまざまな箇所でテストを行い、適切なパターンを検証していきます。
競合やトレンドの変化によって適切なパターンは随時変わっていくため、単発で終わらせず、繰り返し検証を行っていくのが一般的です。ABテストの手法には「ページのURLを変えない（同一URL内で変化をつける）」方法と「別ページにリダイレクトさせる」方法の2通りがあります。
ECサイトをはじめとするWebサイト内のABテストでは、URLを変えずにデザインやコピーを変更することで検証を行うことが多いです。一方で、ランディングページ（LP）の場合は、広告ごとに別ページにリダイレクトさせて検証を行うことがあります。検証したい項目に応じて、適切な方法を選んでいきましょう。
2. ABテストのメリット
ABテストを行うメリットとして以下の3点があげられます。
- 低予算で検証可能
- 作業工数も少ない
- 定量で仮説・検証を行える
ABテストは新しいサイトを構築したり、全体を改修したりする必要はありません。部分的な変更で検証できるため、低予算と少ない労力で実施可能な点がメリットです。
また、良い結果でなかった場合も、すぐ元に戻せるためリスクを最小限にできます。さらにテスト結果は定量で把握できるため、データをもとにした仮説・検証が行える点も魅力です。
ABテストは意味がないと言われる理由
ABテストは目的を持って、正しい方法で実施することで適切な検証と結果が得られます。一方で「変更する場所を増やしすぎてしまう」「サンプル数が少ない」といった場合には、本来得られる結果とは異なる内容になることがあります。
また「どの数値の改善を目的に」「どうなることを期待して行うか」が明確でない場合、検証結果が望んでいた内容と異なる場合があります。例えば、売上アップのために商品ページへの遷移率を高めたいと考えているケースで、購入フォームの検証を行ったとしても課題は解決しません。
このように、明確な目標設定とそれに伴う課題の仮説や事前に分析がないまま、ABテストを実施すると、改善につながる結果が得られません。ABテストを行う際には、正しい知識やノウハウをもとにすることで、実のある検証となります。
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成果が出るABテストと失敗するABテストの違い
ABテストの評価が分かれる理由は、施策の設計プロセスにあります。ここでは、成功するテスト設計の特徴を具体的に整理していきます。
改善ポイントをデータで特定しているか
成果を生むABテストでは、改善対象をデータから導き出すプロセスが重視されます。ユーザー行動の分析を行わない状態では、改善ポイントの判断が担当者の感覚に依存してしまいます。
アクセス解析ではページ閲覧数や離脱率を確認可能です。ヒートマップではクリック位置やスクロール状況を把握できます。行動データを分析すると、ユーザーが離脱する箇所や迷いやすい導線を発見できるはずです。
データをもとにした改善案は、ユーザー体験の課題に直接アプローチできます。反対に、根拠のない変更は成果につながりにくくなります。
数値データに基づく課題特定は、ABテストの精度を高める重要な工程です。改善対象の選定をデータ分析から始める運用が、成果を生むテスト設計の基盤といえるでしょう。
テスト前に成功パターンの仮説を作っているか
ABテストの成果は、事前に設計された仮説の質に大きく左右されます。仮説がない検証では、結果が出た場合でも原因の特定が難しいでしょう。
仮説設計では、ユーザー心理を考慮した改善案を作成します。たとえば、CTAボタンの色変更は視認性の向上を狙う施策です。コピー変更は訴求内容の明確化を目的とします。仮説が整理されると、結果分析の精度が高まります。成果が出た理由を説明できるため、再現性のある改善施策を設計可能です。
仮説を伴うテスト運用では、成功事例と失敗事例の両方が貴重な知見です。仮説設計を行わない運用では、検証結果の価値が低くなります。成果につながるABテストでは、改善理由を説明できる仮説構築が必須の工程といえるでしょう。
結果を次の改善に活かしているか
ABテストの価値は、検証結果を改善サイクルに活用する点にあります。単発のテストでは、改善の効果を十分に発揮できません。成功した施策はサイトに反映し、新たな改善テーマを設定する必要があります。成果が出なかった施策も重要な分析材料です。
結果分析では、数値の変化だけではなくユーザー行動の変化も確認します。クリック率の変化やスクロール率の変化を分析すると、ユーザー心理の理解が深まります。
改善サイクルを継続する運用では、サイト全体のコンバージョン率が段階的に向上します。
検証→分析→改善というPDCAの継続が、ABテストの価値を最大化する運用方法といえるでしょう。
ABテストの効果がでなくなる5つの要因
ABテストが意味ないと言われるのには「実施目的が曖昧なため、得たい結果が出ない」「正しい方法で検証を行っていない」といった理由があります。
この章で紹介する5つの失敗要因に気をつけながら、検証に向けた設計や目的を決めることを丁寧に行うことで、意味のあるABテストの実施が可能です。これからABテストを行う方はもちろん、過去実施した際に意味を感じられなかった方も参考にしてください。
1. 課題・目的が明確でない
ABテストを行う際には、解決したい課題や目的を明確に整理しておきましょう。課題や目的が明確でなければ、どの評価項目を優先すべきか判断できません。
例えば、Aの施策では「PV数は増えたけど遷移率は下がった」Bの施策では「PV数が減ったけど遷移率が上がった」といった状態です。課題が「遷移率を上げる」と明確になっていれば、Bの施策を適用しつつPV数を増やすための新たな仕掛けを考えることで、ネクストアクションが決まっていきます。
そのため、得たい結果や課題と見立てている検証したいポイントを明確にした上で、ABテストを実施するようにしましょう。
2. 複数箇所を同時に変更している
複数箇所を同時にテストしてしまうと「どの施策が結果にどのくらい起因しているか」がわからず、解釈や判断の難易度が上がります。例えば、キャッチコピーとボタンの位置とトップページのデザインを同時に変えたページで検証し、数値改善に成功したと仮定します。
しかし、キャッチコピーとボタンの位置はプラス要因だったが、トップページのデザイン変更はマイナスの要因となっており、相殺されてプラスになっていた可能性もあります。このように検証箇所が複数あると、それぞれの影響値が正しく評価できません。
そのため、変更する箇所を1つに絞って検証を行い、影響値を確認してから他の要素のテストを行うようにしましょう。
3. 1回の検証で判断している
ABテストは、複数回繰り返すことで精度を上げていきます。単発で終わってしまうと、市場やユーザー行動の変化が捉えきれないためです。
またABテスト実施時が繁忙期やイベント時期の場合は、通常時期と異なる結果が出る可能性もあります。複数回のテストを行うことで、たまたま数値が「よかった」「悪かった」というイレギュラーな結果を排除できます。定期的に検証することで、ABテストの精度を上げていきましょう。
4. 事前に仮説を立てていない
ABテストは2〜3つ程度のページを比較し、より効果が出るパターンを探していく施策です。仮説を立てずにテストを行うと「何を改善すれば良いか」が明確にならず、成果が出るまでに時間がかかってしまいます。
現状の分析から課題や改善案の仮説を立てた上でABテストを行うことで、より良い検証が行えます。「購入率が悪いのはボタンの場所がわかりづらいから」という仮説を立て、配置やデザインを比較してみるなど、仮説に基づいた検証を行ってください。
5. サンプル数が少ない
「検証期間が短い」「ターゲットを絞りすぎている」のように、検証するサンプル数が少ないと、適切なテストにならない可能性があります。なぜなら、データの偏りや外れ値が結果に強く反映されてしまうからです。
統計的に説得力のある検証結果を出すためにも、計画段階から必要なサンプル数を見積っておきましょう。適切なサンプル数に到達できるように、期間やターゲットを決めていくことで、適切な検証が可能です。
また、2つのページで検証する場合、誰にどちら側のページを見せるかは検証者側で意思を持った分け方をせず、ランダムに行うことが大切です。
ECサイトのABテストで検証すべき3つの重要箇所
ABテストは特定の要素を比較する施策であるため、ECサイト内のさまざまな箇所で検証可能です。しかし、少ない労力で検証できるテストだとしても、細かな点まで実施してしまうと時間も手間もかかってしまいます。
ABテストを行う際には「トップページ」「ランディングページ」「入力フォーム」のような、改善した際に効用が大きい箇所を優先していきましょう。
1. トップページ
トップページは、サイト全体の導線設計やブランド理解を担う重要なページです。ただし、オウンドメディアの場合は検索流入が中心となるため、必ずしも最も閲覧されるページとは限りません。実際には、SEOで上位表示されている記事ページが最大の流入・閲覧数を持つケースも多く見られます。
そのためABテストを検討する際は、トップページ単体ではなく、流入の多い主要ページ（記事ページやLP）とあわせて優先度を判断することが重要です。
トップページでよく実施されるテストには、以下のような内容があります。
- ヘッダーデザイン
- おすすめコンテンツの配置
- ナビゲーションボタンの配置や色味
- 自社ブランド紹介
- メインコピーの訴求
トップページは、訪問ユーザーに対してサイト全体の価値を伝え、回遊を促す役割を持ちます。そのため、ユーザーの流入経路や目的を踏まえながら、「次にどの行動を取ってほしいか」を明確にした構成設計が重要です。
2. ランディングページ
ランディングページは広告をクリックした後、ユーザーが最初に目にするページです。広告経由のユーザーは、すでに何らかの課題や関心を持っているケースが多く、一定のニーズが顕在化している状態といえます。
そのためLPでは、ユーザーのニーズに対して「このサービスで解決できる」と瞬時に理解してもらうことが重要です。自社や製品の魅力を伝えるだけでなく、ベネフィットや導入後のイメージを具体的に提示し、意思決定を後押しする設計が求められます。
ランディングページでは以下のような項目を検証しましょう。
- キャッチコピー
- 画像やデザイン
- CTA（Call To Action）ボタンの配置やテキスト
ランディングページ内のどこでユーザーが離脱しているかを調べるツールもあり、事前に確認しておくことで課題把握が容易になります。課題仮説を持った上で検証を行うことで、より早く大きな成果が得られるようになるため、事前準備も欠かさず行いましょう。
ランディングページのクリック率を高めるための方法は、関連記事の「ECサイトにLPを取り入れる5つのメリット！CV率を高める運用方法も解説」にて詳しく解説していますので、ぜひ参考にしてください。
3. 入力フォーム
サイト内には会員登録や資料請求、不明点の問い合わせなどさまざまなフォームが設置されています。まずは、売上に直結する購入フォームの見直しを検討してみましょう。
入力する数が多すぎると、面倒に感じて離脱されてしまう可能性が高まります。しかし、減らしすぎると必要な情報が取得できずに、分析やリピーター施策への活用ができなくなってしまうリスクもあります。
購入フォームの検証時は、以下の項目を確認してください。
- 入力項目の数や種類
- 説明文の有無
- ボタンのデザインや配置
- 支払い方法
最初は入力する項目や数をテストして、その後にデザインや配置を変更していくことで、何度も作り直す手間が省けます。少しずつ改善しながら、最適なフォームを作成していきましょう。
ABテストの実施や分析の方法にお悩みならFORCE-Rへ相談
ABテストは特定の要素を変更したWebページやランディングページを複数用意し「どちらのページがPV数や遷移率が高いか」を検証する手法です。適切な方法で繰り返し実施していくことで、ユーザーにとって使いやすいサイトになっていきます。
ただし、仮説を立てないまま検証を行ってしまうと、意味のないテストになってしまう可能性もあります。テスト実施時には現状分析から課題を洗い出し、改善するための仮説をもとにして検証を行いましょう。
現状分析や課題特定から、ABテストの設計まで幅広い知識が必要になります。そのためABテストの一連の流れを実施する際は、専門のコンサルタントに相談することがおすすめです。
FORCE-Rでは、専門スタッフが課題特定から、検証後の分析まで一気通貫でサポート可能です。また、将来的に自社だけで検証が行えるための支援も行っています。ABテストを通じたWebサイトの改善を検討している企業担当者は、お気軽にFORCE-Rまでお問い合わせください。
関連記事：ECコンサルタントで売上を伸ばす戦略｜費用相場とおすすめの活用法
まとめ｜ABテストを通じて歩留まり改善や売上向上を目指そう
一度のテストで何ヶ所も検証しようとしたり、適切なサンプル数を集められなかったりすると、有益な検証データが得られません。
検証時には目的を明確化し、検証する要素を絞った上で実施しましょう。また単発で終わらせず、複数回繰り返してPDCAを回していくことで課題が改善していきます。正しい検証を設計するためには、専門家のサポートを受けることがおすすめです。
FORCE-Rでは強みである専門知識と組織体制により、手厚いサポートをお約束します。ABテストの実施を検討している方は、ぜひご相談ください。
