A/Bテストとは？ヒント、ツール、実例

優れたマーケターもいれば、すべてをA/Bテストする優れたマーケターもいる。

あなたがなぜキャンペーンが失敗するのか不思議に思っている間に、彼らは40%高いメール開封率を獲得しているのです。

を超える顧客を獲得している。 平均転換率 上司が思わず二度見するような。

その一方で、何が有効で何が有効でないかを推測することから抜け出せない。

つまり、彼らは必ずしもあなたより賢いわけではない。彼らは自分の直感を信じる代わりに、自分の思い込みを試しているだけなのだ。

A/Bテストは、テック大手だけに許された複雑なデータサイエンスの実験ではない。

より良い決断を下すために、誰でも使える簡単な方法だ。

Eメールの件名を書いたり、ランディングページをデザインしたり、ソーシャルメディアの投稿を作成したりするのが日々の仕事なら、A/Bテストはマーケティングの手間を省いてくれる。

今日は、A/Bテストについて知っておくべきことをすべて説明します。

私たちは基本をカバーし、実際の例を見ながら、どのツールを使うべきかを具体的に紹介します。

最後には、ビジネス指標を実際に動かすテストの設定方法を知ることができるだろう。

---

要点

• A/Bテストでは、2つのバージョンのコンテンツを比較し、どちらがより良いパフォーマンスを示すかを確認する。

• 意思決定には直感よりも統計的有意性が重要

• メールの件名、広告コピー、ランディングページはA/Bテストから最も恩恵を受ける

• 無料のテストツールもあるが、有料のプラットフォームはより高度な機能を提供する。

• テスト期間は、少なくとも1営業サイクルでなければならない。

• 小さな変化がコンバージョン率の大幅な改善につながる

---

A/Bテストとは何か？

A/Bテストは、マーケティングにおける対照実験のようなものだ。

何かについて2つのバージョン（バージョンAとバージョンB）を作成し、それを異なるグループの人々に見せ、そして、その2つのバージョンを比較する。 マーケティングチャネルそして、どちらがより良い結果を出すかを見る。

アイデア同士の対決だと思ってください。 

どの見出しがよりキャッチーか、どのボタンの色がよりコンバージョンが高いかを議論するのではなく、実際のデータに判断を委ねるのだ。

やり方は簡単で、視聴者をランダムに分け、その半分にバージョンAを見せ、残りの半分にバージョンBを見せ、その結果を測定する。

勝利したバージョンは全員に配布される。

しかし、ここでほとんどの人が失敗する。彼らは3日間テストを行い、バージョンBが2%で勝っていることを確認し、勝利を宣言する。

本当のA/Bテストには統計的有意性が必要だ。

つまり、その違いが単なる偶然ではないことを証明するのに十分なデータを集めるということだ。

A/Bテストが機能するのは、次のような問題がなくなるからだ。 マーケティング・バイアス.

あなたの個人的な好みは関係ない。上司の意見も関係ない。重要なのは、何が実際に人々をクリックさせ、購入させ、エンゲージさせるかである。

なぜA/Bテストをすべきか？

思い込みはビジネスを殺すからだ。

マーケティング担当者は皆、何が効果的かを知っていると思っている。

私たちは皆、完璧な件名、理想的なボタンの色、説得力のあるコピーについて理論を持っている。問題は？半分くらいは間違っている。

A/Bテストは次のような手間を省きます。 高価なミス.

しっくりくる」ものに基づいてキャンペーンを開始するのではなく、まずは少量ずつテストするのだ。バージョンAが失敗しても、予算のほんの一部を無駄にしただけで済む。

アップサイドは非常に大きい。小さな改善が時間をかけて積み重なっていく。

Eメールの開封率が10%向上するということは、毎月10%のリードが増えることを意味します。

A/Bテストはまた、組織の信頼を築く。

赤いボタンが青いボタンより優れていることを95%の信頼性で証明できれば、利害関係者はあなたの決断に疑問を抱かなくなる。データは常に意見に勝る。

それに、自分でも驚くようなことを学べる。

大嫌いだった見出しが、トップパフォーマーになるかもしれない。長すぎると思っていたメールが、「パンチの効いた」バージョンよりもコンバージョン率が高いかもしれない。

A/Bテストの仕組みステップバイステップ

A/Bテストの実施はロケット科学ではないが、正しい方法と間違った方法がある。

ステップ1：テストするものを1つ選ぶ

単一の変数に集中する。見出しとボタンの色の両方を変更した場合、どちらの変更が改善を引き起こしたのかわからなくなります。まず見出しをテストし、次にボタンの色をテストする。

ステップ2：仮説を立てる

適当にテストしてはいけない。なぜバージョンBがバージョンAを上回るのかについて理論を持っておくこと。

短い件名の方が効果的だと思うかもしれないし、青いボタンより赤いボタンの方がコンバージョンが高いかもしれない。

ステップ3：バリエーションを作る

バージョンA（コントロール）とバージョンB（テスト）を作る。他はすべて同じにしておいてください。

メールの件名をテストする場合、メールの内容はまったく同じであるべきです。

ステップ4：オーディエンスをランダムに分ける

ほとんどのA/Bテストツールは、これを自動的に処理する。キーワードは "ランダムに "だ。最高の顧客にはバージョンAを、それ以外の人にはバージョンBを送らないこと。

ステップ5：成功指標を決める

何を測定していますか？クリック率？コンバージョン率？訪問者一人当たりの収益？

結果を見てからではなく、テストを始める前に指標を選ぼう。

ステップ6：サンプルサイズの決定

統計的に有意にするために必要な人数は、サンプルサイズ計算機を使って計算する。

これは、あなたの現在のコンバージョン率と、あなたが検出したいリフトアップの大きさに依存します。

ステップ7：テストの実行

目標とするサンプル数または信頼水準に達するまで実行させる。毎日結果を見たり、1つのバージョンが勝っているからといって早々にやめたりしないこと。

ステップ8：結果の分析

統計的有意性（通常95%信頼度以上）を調べる。

有意差がなければ、勝者はいない。テストを長く行うか、意味のある差がないことを受け入れるか。

ステップ9：勝者の実行

成功したバージョンを視聴者全体に展開する。学んだことを記録し、今後のテストに役立てましょう。

ステップ10：テストを続ける

A/Bテストはプロセスであり、1回限りのイベントではない。勝者を見つけたら、新たな挑戦者とテストする。

マーケティングにおけるA/Bテスト：使用例

A/Bテストは、ほとんどすべてのタイプのマーケティング・コンテンツに有効だ。

以下は、最も大きな効果が期待できる分野である：

1.メールの件名とコール・トゥ・アクション

メールはA/Bテストのパラダイスです。件名、プレビューテキスト、送信時間、送信者名、メール内容などをテストできます。通常、件名が最も大きな違いを見せます。

長さ（短いか長いか）、パーソナライゼーション（名ありか名なしか）、緊急性（期間限定か常温か）、トーン（フォーマルかカジュアルか）などをテストしてみてください。

わずかな開封率の向上でも、収益の増加につながる。

コール・トゥ・アクション ボタンはもう一つの金鉱である。色、テキスト、サイズ、位置を変えてテストしてみよう。「今すぐ購入 "の方が "始める "よりも効果的かもしれませんし、その逆もあります。

2.広告クリエイティブとソーシャルメディアへの投稿

ソーシャルメディア・プラットフォームには、広告のA/Bテストが組み込まれている。

さまざまな画像、動画、見出し、説明文をテストして、何がオーディエンスに響くかを確認することができる。

オーガニック投稿では、投稿時間、ハッシュタグ戦略、コンテンツフォーマットを変えてテストしてみる。

あなたのオーディエンスにとって、動画は画像よりも優れているかもしれないし、カルーセル投稿は単一画像よりも優れているかもしれない。

AIが生成したコンテンツを広告やソーシャル投稿に使用する場合は、以下の使用を検討してください。 検出不可能なAIヒューマナイザー コピーに磨きをかける。

AIが書いたテキストには、エンゲージメントを高める人間味が欠けていることが多く、人間味を出すことでA/Bテストのパフォーマンスを向上させることができる。

3.ランディングページとコンバージョン率

ランディングページは無限のテストの機会を提供する。

見出し、小見出し、画像、フォーム、お客様の声、ページレイアウトなどをテストしてみましょう。小さな変更でも、コンバージョン率に劇的な影響を与える可能性があります。

まず、折り目の上の要素に集中しましょう。見出し、ヒーロー画像、主要なコールトゥアクションが最も注目されます。

それらを最適化したら、二次的要素に移る。

4.見出しとSEOページ

見出しを変えれば、検索結果からのクリック率が2倍にも3倍にもなる。

感情的な訴求と論理的な訴求、数字と数字なし、さまざまなキーワードの配置をテストする。

について SEOコンテンツタイトルタグ、メタディスクリプション、ページ内の見出しをテストすることができる。

Search Consoleのデータは、どのページがインプレッションを獲得しているが、クリック数が少ないかを示しており、ヘッドラインテストの最適な候補となる。

ソーシャルメディアと動画コンテンツにおけるA/Bテストとは？

ソーシャルメディアのA/Bテストは広告だけにとどまらない。

さまざまなアプローチを試し、エンゲージメントを測定することで、オーガニックコンテンツのパフォーマンスをテストすることができる。

動画コンテンツについては、サムネイル、タイトル、動画の長さ、投稿時間をテストする。

YouTubeとTikTokのアルゴリズムは、視聴者を飽きさせないコンテンツを好むため、さまざまなフックやコンテンツ構成をテストすることで、リーチを増やすことができる。

インスタグラムとフェイスブックでは、ストーリーズ、リール、通常の投稿をテストできる。

キャプションの長さ、ハッシュタグ戦略、ビジュアルスタイルを変えてみよう。あるプラットフォームではうまくいっても、別のプラットフォームでは失敗するかもしれない。

動画のサムネイルは特別な注意が必要です。誰かがあなたのコンテンツを見るかどうかの決め手となることが多いのです。

さまざまな表情、テキストオーバーレイ、配色を試してみてください。

LinkedInのコンテンツはInstagramのコンテンツとは異なるパフォーマンスを示す。プロフェッショナルなオーディエンスは、エンターテイメントに特化したオーディエンスとは異なるトリガーに反応する。

フォーマルな表現とカジュアルな表現、業界に特化したトピックと一般的なトピック、さまざまなコンテンツ形式をテストする。

A/Bテストを実行するためのツール：無料と有料

A/Bテストを始めるのに、高価な企業向けソフトウェアは必要ない。

あらゆる規模のビジネスに対応するツールがたくさんある。

グーグル・オプティマイズ（サンセット）の代替案

Google Optimizeは、Googleが2023年に閉鎖するまで、無料で使えるA/Bテストツールだった。

今は代わりが必要だ。

• オプティマイズリー はプレミアムな選択である。強力だが高価で、大きなテスト予算を持つ企業向けに設計されている。インターフェースは直感的で、統計分析もしっかりしている。
• VWO（ビジュアル・ウェブサイト・オプティマイザー） はその中間に位置する。Optimizelyよりも手頃な価格だが、基本的なツールよりも機能が豊富だ。企業向けの価格設定ではなく、信頼性の高いテストを必要とする成長企業に向いている。
• アンバウンス にはランディングページ用のA/Bテスト機能が組み込まれている。すでにページ作成に使用している場合、テスト機能は便利で効果的です。

電子メールプラットフォーム

ほとんどのメールプラットフォームにはA/Bテスト機能があります。私たちのおすすめはこちらです： 

• メールチンプ では、無料アカウントで件名、送信時間、コンテンツをテストできます。テスト設定や結果の解釈も簡単です。
• キット（旧コンバートキット） はクリエイタービジネスに特化しています。A/Bテスト機能は、メルマガ、コースローンチ、商品プロモーションなどに有効です。自動化機能を使えば、継続的なテストを設定できる。
• アクティブキャンペーン は、メールテストと高度な自動化を組み合わせたものです。個々のメールだけでなく、メールシーケンスもテストできます。複雑なセールスファネルに威力を発揮します。

ランディングページと広告のテストツール

• リードページ ほとんどのプランにA/Bテストが含まれています。技術的な設定なしに、異なるページのバージョンをテストし、コンバージョンを追跡することができます。
• Facebook広告マネージャー には広告キャンペーンのためのA/Bテストが組み込まれています。オーディエンス、クリエイティブ、配置を同時にテストできる。インターフェイスは良くないが、機能的には問題ない。
• グーグル広告 では、広告コピー、キーワード、ランディングページをテストできます。統計的有意性機能は、自信を持って意思決定するのに役立ちます。

コンテンツ作成には 検出不可能なAIのSEOライター テスト用にSEOに最適化された複数のバージョンのコンテンツが必要な場合。

プラットフォーム固有のテストを実行する場合、 検出不可能なAIのAIステルスライター テスト・バリエーションがAI検出ツールをパスすることを保証する。

初心者に最適なA/Bテストのリソース

A/Bテストを学ぶには、理論と実践の両方が必要だ。

これらのリソースは、あなたが正しい道を歩み始めるきっかけとなるだろう。

• ConversionXLブログ は、A/Bテストの基礎を実際のケーススタディとともに解説しています。彼らの記事は、複雑な統計的概念を実用的なアドバイスに分解しています。
• オプティマイズリーのブログ は、主要ブランドによるテストのアイデアやケーススタディを特集している。彼らのツールを使わなくても、何をテストすべきかを学ぶには貴重なコンテンツだ。
• CXL研究所 は、コンバージョン最適化とA/Bテストに関するコースを提供している。内容は高度だが、テストに真剣に取り組むなら投資する価値はある。
• ニール・パテルのブログ には、初心者にやさしいA/Bテストガイドがある。内容は技術的なものではなく、中小企業にとってより実践的なものだ。
• ハブスポットアカデミー には、A/Bテストとコンバージョン最適化に関する無料コースがある。証明書はあまり意味がないが、内容はしっかりしている。
• VWOのブログ は、実際のテストによるビフォー／アフターの結果を示すケーススタディを公表している。これらの事例は、どのような改善が現実的であるかを理解するのに役立ちます。

統計的有意差の計算には、次のようなツールを使用する。 エヴァン・ミラーのA/Bテスト計算機 またはVWOの重要度計算機。

これらは、サンプルサイズを決定し、結果を正しく解釈するのに役立ちます。

以下のウィジェットを使用して、信頼できるAI検出器とヒューマナイザーにアクセスしてください。

A/Bテストに関するFAQ

イン・データ・ウィ・トラスト

A/Bテストは、推測を確信に変えます。マーケティングがうまくいくかどうか悩む代わりに、データに裏打ちされた明確な答えを得ることができます。

プロセスは複雑ではないが、規律が必要だ。

一度に1つの変数をテストし、有意差が出るまで十分な時間をかけてテストを実施し、勝者を早く宣言したい衝動に駆られないようにする必要がある。

マーケティングの中で、あなたがいつも疑問に思っている要素を1つ選んでください。メールの件名やランディングページのヘッドラインなど。

簡単なテストをセットアップし、適切に実行させ、何が起こるか見てみよう。

結果はあなたを驚かせるかもしれない。負けると思っていたバージョンが大勝するかもしれない。

些細な変化だと思っていたことが、大きな変化をもたらすかもしれない。

ほとんどの企業は、テストをしないためにお金をテーブルの上に残している。

彼らは一番うまくいくバージョンを見つけるのではなく、最初にうまくいったバージョンに固執する。

競合他社はおそらく推測している。彼らが会議でボタンの色について議論している間に、あなたはそれをテストすることができる。

彼らが見出しについて議論している間に、あなたはそれを測定することができる。

そして一番の利点は？一人で解決する必要はない。

検出不可能なAIがツールを提供 コピーの作成、アイデアの創出、何がうまくいったかの分析など、テストプロセスをサポートする。