A/B テスト

A/B テストの定義

A/B テストはスプリットテストとも呼ばれ、デジタルアセットの 2 つのバージョン（A と B）（ランディングページ、広告コピー、メールなど）を別々のオーディエンスセグメントに表示して、どちらがパフォーマンスが優れているかを判断する対照テストです。これはパフォーマンスマーケティングとコンバージョン率最適化（CRO）の基本的な手法であり、デザイン、コンテンツ、ターゲティングのバリエーションについてデータに基づいた意思決定を行うために使用されます。

A/B テストの仕組み

• テストする変数を 1 つ特定します (見出し、行動を促すフレーズ、画像など)。
• オリジナル (A) とバリエーション (B) の 2 つのバージョンを作成します。
• 2 つのバージョン間でトラフィックをランダムに分割します。
• 主要な指標 (クリックスルー率、フォーム送信など) に基づいてパフォーマンスデータを収集します。
• 結果を分析して、どのバージョンがより良い結果をもたらしたかを判断してください。
• 勝ったバリアントを実装し、オプションでさらなる改良点をテストします。

ほとんどのA/Bテストは、Google Optimize、VWO、Blockchain-Adsなどのツールを使用して実行され、プラットフォームに応じて手動または自動で設定できます。

A/B テストの例

あるEコマースブランドは、商品ページの2つのバージョンをテストしています。

• バージョン A: 赤い「今すぐ購入」ボタン
• バージョン B: 緑色の「今すぐ購入」ボタン
  両方に同じトラフィックを送信すると、バージョン B ではコンバージョン率が 15% 高くなります。その後、ブランドはサイト全体で緑色のボタンを使用して全体的な売り上げを伸ばしました。

広告でA/Bテストが重要な理由

• マーケターが実際のユーザー行動に基づいてキャンペーンを最適化するのに役立ちます
• 推測に頼る作業を減らし、意思決定をデータに頼る
• チャネル全体でコンバージョン率とROIを向上
• より効果的なメッセージやデザインを特定することで、ユーザーエクスペリエンスを向上させます
  最終的に、A/Bテストにより、広告主はリスクが低く戦略的影響が大きく、キャンペーンのパフォーマンスを継続的に向上させることができます。