LP運用における A/Bテストの基礎とポイント

2021.10.29
LP運用における A/Bテストの基礎とポイント

A/BテストはLP制作において一般的に行われている効果改善の検証テストです。今回はLPの成果を上げるために実施する「A/Bテスト」の手法や、基礎的な知識と具体的なポイントをご紹介します。




A/Bテストとは

ABテストとは

A/Bテストとは、CRO(コンバージョン率の最適化)方法の1つで、従来のAパターンに対し、仮説もとに制作したBパターンを並走させ、結果を比較・検証し改善することです。A/Bテストが使われる場面としては、Webページ、広告バナー、広告文などが挙げられます。
※CROとはConversion Rate Optimizationの略

Googleオプティマイズで簡単に実施

ABテスト Googleオプティマイズ

Googleオプティマイズとは、無料のA/Bテストツールです。GoogleアナリティクスやGoogle タグマネージャーと連携することができ、同一URLで複数パターンを並走させる「A/Bテスト」や異なる2つ以上のURLのLPを比較する「リダイレクトテスト」を実行できます。Googleアナリティクスと連携することで計測から分析まで簡単に行うことができます。

A/Bテストは準備が重要

ABテスト 準備が重要

検証箇所の特定」→「仮説を立てる」→「A/Bテスト実施」→「効果検証」継続的に成果を上げていくために、4つのステップで実施し成果を残すA/Bテストにしましょう。A/Bテストの結果は仮説通りとは限りません。PDCAを繰り返すことでCVに至っている要因を特定することが大切です。

検証箇所の特定

アクセス解析を行い、ユーザーのCVまでの導線、行動傾向、CV前の重要なポイントを改善する目的の設定を行います。「直帰率を下げる」「フォームへの遷移数を増やす」などの指標を定めます。

仮説を立てる

CVを増やすための改善ポイントを見つける。「CVに近い要素」や「ユーザーの目に触れやすい要素」、「ユーザーのアクションを促しやすい要素」など、影響の大きい箇所を選ぶことおポイントです。

A/Bテスト実施

Googleオプティマイズのリダイレクトテストで流入数がどのくらいかを検証します。目安としては、1ヶ月以内に1つの検証が終えられるペースが良いが少なくとも400pv以上のデータを取りましょう。

効果検証

結果に対する検証を行います。仮説と結果を比較し、仮説が正しいか、もしくは誤りなのかを考えます。A/Bテストの結果が良かったのなら、他のパターンとテストを繰り替えしさらに向上が期待できます。また悪かったとしても、結果を踏まえてテストをすることで、より確実な改善が可能になります。

具体的な検証方法

ABテスト 具体的な検証方法

具体的な検証のポイントは5つです。検証はファーストビューからスクロール順で、基本的に閲覧数が多いところから始めます。

・ファーストビュー
・見出し・ページタイトル
・LP構成
・CTA(申込)ボタン
・フォーム周り

ファーストビュー

LPへ訪れた時に、最初に目に入ってくる部分をファーストビューと言います。訪問者の100%が見てくれる箇所となり、一目で読む価値がある思わせなければここで離脱してしまいます。「キャッチコピー」「写真」「アイコン」の3つの要素が重要です。 例えば、画像をは人物か商品画像どちらが良いか?など

見出し・ページタイトル

ユーザー層を分析、層に合わせた訴求ポイントにする。ページタイトルは検索エンジンのトップに表示されるため、訪問者から反応が大きい場所でもあります。A/Bテストでは文字数やキーワード、特徴がわかりやすい数字を入れるかどうかを比較すると良いでしょう。

LP構成

LP内の構成(ファーストビュー・共感・ベネフィット・事例・クロージング・ボタンといった基本の型)をコンテンツの順番を入れ変えるといった方法もあります。滞在時間が増えて離脱率が下がるといった効果がでる可能性があります。

CTA(申込)ボタン

LPに設置された商品の注文・問い合わせボタンをCTAボタンやアクションボタンと呼びます。ボタンの色やサイズ、配置・数、また行動喚起のコメントなどをA/Bテストします。

A/Bテスト実施ポイント

ABテスト 実施ポイント

テストは1カ所ずつ行う

一度のA/Bテストで何カ所も同時にテストをすると、CVにつながった箇所が分からなくなってしまうため1カ所ずつ行いましょう。

同じ期間、流入条件にすること

同じターゲットに向けての検証にしないために、同期間に比較するパターンを並走して検証する必要があります。また、広告文やバナーの画像によって流入してくる訪問者に違いが出るため、入り口は同じにする必要があります。広告の媒体によっても違いが出ます。

400pv以上のデータを用いる

検証する際にパターンを並走させるため、その分、検証の回数を一定数とる必要があります。あまりにも検証数値が少ない場合、信頼性の高い改善とはいえません。

まとめ

ABテスト まとめ

A/Bテストは、どれだけ早くPDCAを回せるかが鍵です。Plan(計画)・Do(実行)・Check(検証)・Action (実行)を繰り返す「PDCAサイクル」を行い、仮説を立て実施、比較・検証し続けてLP改善をしていきましょう。

売れるLP制作をする上で、LP公開後のアクセス解析やヒートマップ解析、A/BテストなどLPの改善がとても重要です。その他分析を行って原因を追求した上で改善を試みてください。「売れる」を追求したLP制作のご相談はこちらから。

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