「広告での売り上げを上げたい」
「広告での売り上げを上げる上で効果的なテストを知りたい」
広告で売り上げアップを目指している企業にとって、上記のように考えている担当者も多いのではないでしょうか？広告は出稿がゴールではなく、出稿後も検証し改善を重ねて結果がでるものです。そこで知っておきたいのがABテストです。
本記事では、ABテストを実施する目的、メリットとデメリットを解説します。
担当者の方は、ぜひ本記事を最後までご覧ください。
広告の改善で行われるABテストとは？
広告の改善で行われがちなABテストですが、目的を理解していない方も多いかもしれません。ここでは、ABテストを行われる目的や、対象となるものを詳しく解説します。
ABテストを実施する目的
ABテストとは、異なるバージョンの要素を比較し、どちらがより効果的であるかを客観的でかつデータをベースに評価するためのテストです。ABテストを用いれば、クリック率やクリック単価、CVの改善を図れます。
試験方法は簡単です。まず、基準となるAパターンとAの一箇所を変更したBパターンの2つを用意します。次に同じ期間にテストをして、クリック率やクリック単価、CVに変更がないかを確認し、運用結果を比較します。そして、成果の出た方のパターンを採用するものです。
ABテストでは必ず一箇所ずつ変更を加えていくため、改善に必要なポイントを見つけやすいのが特徴です。なお、ABテストの目的はあくまで広告の改善です。ABテスト自体は目的ではなく手段であるため、ABテストの実施後、検証と改善を図らなければ広告の効果にはつながらないことを覚えておきましょう。
広告以外にABテストの対象となるもの
ABテストの対象となるものは、広告だけではありません。WebサイトにおけるABテストの対象となるものには、以下が挙げられます。
- LP（ランディングページ）
- リスティング広告の広告文
- バナー
- Webサイト
- アプリ
ここでは、それぞれの種類を詳しく解説します。
LP（ランディングページ）
LPとは、直訳してユーザーが初めに訪問するページのことです。ただし、LPといわれると縦長の1枚のページを指すことが多いです。LPはほかのページへのリンクが少なく、1つの製品の訴求を行います。
そのため、注文の問い合わせ、求人募集などに特化しており、訪問者のアクションを促すのに最適です。また、デザインが派手でインパクトが大きく、ページ移動による離脱者率が低いのもLPの特徴です。ABテストをする際は、画像を変えたり、ボタンの位置を変更したりして反響率の高さを検証します。
リスティング広告の広告文
リスティング広告とは、検索エンジンでユーザーが検索したものをもとに、検索画面に表示されるテキスト形式の広告です。特定のキーワードを検索したユーザーに広告が表示されるため、すでに興味を持っている層にアピールができます。ほかにも費用対効果が期待できるため、予算が限られている企業にも最適です。
リスティング広告でABテストを行う際は、広告文の変更を行います。ビジュアルの訴求ができないため、限られた文章で商品の魅力を伝える必要があります。
バナー
バナー広告とは、画像や動画などを用いた広告です。バナー広告は視覚的に魅力を訴求できるため、文章では伝えにくい商材のアピールに適しています。例えば不動産やクラウド上のサービスも、テキスト形式よりも画像の方が魅力を伝えやすく好相性です。
制作の手間がかかったり、効果を測定するまでに時間がかかったりするものの、視覚でアピールしたい場合は最適です。ABテストを行うときは、バナーで使用する画像を変更します。
Webサイト
Webサイトは文章から画像の変更、メインコピーの訴求など、さまざまな改善点があります。以下は、WebサイトでABテストを行うときの一例です。
- トップ画面の画像
- メインコピーの訴求
- ボタンの配置
- ボタンの色
Webサイトは改善点が多いものの、ABテストをするときは一か所ずつ変更をしましょう。同時期に複数個所を変更すると、正しく効果測定ができません。
アプリ
アプリのABテストには、2種類あります。1つ目は、ユーザーにインストールしてもらうためのアプリストアページのABテストです。アプリストアページのABテストは、多くのユーザーに見つけてもらうために行います。
2つ目は、アプリ内のABテストです。ユーザーにアプリを利用してもらうため、アプリの仕様を変更します。目的別に改善点が異なるため、目的はあらかじめ明確にしておきましょう。
広告でABテストを実施するメリット
広告でABテストを実施する場合、以下のメリットがあります。
- 事実に基づいた客観的な検証ができる
- 低コストかつ低リスクでPDCAサイクルを回せる
- 広告のクリック率・CV率アップにつながる
これから紹介するメリットをもとに、ABテストの実施を検討しましょう。
事実に基づいた客観的な検証ができる
ABテストを行う際は、1つずつ変更して効果を測定していきます。例えば、バナー広告であれば画像、リスティング広告であれば文章が挙げられます。
Web広告では、コンバージョン率やクリック率が数値で出るため、すぐに効果の比較が可能です。また、事実に基づいた客観的な検証もしやすいでしょう。事実に基づいた客観的な検証ができれば、ほかのコンテンツにも応用でき、失敗を防ぐのにも役立ちます。
低コストかつ低リスクでPDCAサイクルを回せる
ABテストは小さく始めるものです。そのため、低コストかつ低リスクでPDCAサイクルを回せるのがポイントです。そもそも、サイトをリニューアルしたり、新しい広告を出したりするのには膨大な費用と時間がかかります。
さらに、リニューアルしたからといって必ず成功するわけではありません。場合によっては、リニューアル前の方が高い成果を得られることも少なくありません。しかしABテストであれば、少しの変更を加えるだけなので、低コストかつ低リスクで挑戦できます。
たとえ失敗したとしても、すぐに修正できるのがリスクを軽減できるポイントでもあります。予算やリソースが限られてても挑戦しやすいのは、ABテストのメリットといえるでしょう。
広告のクリック率・CV率アップにつながる
ABテストによって、さまざまな問題点や具体的な改善策が見つかれば、広告のクリック率・CV率アップにつながる可能性があります。そもそもABテストの目的は、クリック率・CV率改善です。
取り組むことは文章や画像の変更、ボタンの色や配置など小さな箇所であるものの、適切に改善ができれば大幅な成果が見込めます。製品自体が素晴らしくとも、広告の内容に問題があれば成約にはつながりません。ABテストは、低コストかつ低リスクでクリック率・CV率アップにつながるため、挑戦する価値は十分にあります。
ABテストを実施するときの重要なポイント
ここでは、ABテストを実施するときの重要なポイントを解説します。
具体的なポイントは、以下の3つです。
- ABテストを実施する目的を決める
- 評価基準を決める
- 予算を決める
これから紹介する内容を押さえて、ABテストを上手に実施していきましょう。
ABテストを実施する目的を決める
ABテストをするときは、実施する目的を決めましょう。そもそもABテストは、離脱率やCV率の改善が目的であり、あくまで過程です。CVを高めるのであれば、ボタンを変えたり、ページの構造を変えたりと、さまざまな改善策があります。
ほかに離脱率を改善したいのであれば、ユーザーニーズとコンテンツに大きなズレがないか、ページの表示速度に問題がないかなどを確認しなければなりません。このようにABテストといっても、目的によって改善策が大きく異なります。
同時に「とりあえず適当に変更をしてみよう」ではなく、「ユーザーはこう考えているのではないだろうか」と仮説を立てながら、最適な改善策を考える慎重さも大切です。
評価基準を決める
ABテストをする際は、評価基準を決めましょう。評価基準を設け、前提条件を揃えた上でAとBのパターンの違いを比較してください。評価基準を決めないと、ABテストを行ってもゴールが見えません。
ABテストの結果を正しく判断するには、統計学や用語を正しく理解するのがポイントです。評価基準を決めることで、意思決定がしやすくなり、段取りもスムーズにいきます。
予算を決める
ABテストは、サイトリニューアルや新規コンテンツ作成よりも安価であるものの、予算は必要です。もしも決めた予算分でABテストをしても答えが出ない、改善策が見つからない場合は、そもそもABテスト自体が適していない可能性があります。
広告のテストには、複数変数広告テストや、調査テストなどさまざまなものがあります。したがって、予算分をしても効果が出ない場合は、ほかのテストを検討してみましょう。
ただし、ABテストを数日行うだけでは、正しいデータを得られません。これは、トレンドや一時的な環境で、得られるデータに違いが出ている可能性があるためです。よって、ABテストをするときは短くとも1週間、長くて1カ月を目安にしましょう。それでも効果が出なければ、ほかのテストを検討する姿勢も大切です。
広告でABテストを実施するときの注意点
広告においてのABテストはさまざまなメリットがある一方で、以下の注意点もあります。
- 十分なデータを用意する
- テスト中に変更をしない
- 1つずつ変更を加える
- 同時期に検証を行う
ここでは、それぞれの注意点を詳しく解説します。
十分なデータを用意する
ABテストでは、十分なデータを用意しましょう。そもそも、広告におけるABテストの目的は、クリック率やクリック単価、CVを改善するためのものです。クリック率やクリック単価、CVの改善といっても、サイトの現状や課題をまとめたデータが必要となります。データがないと、仮説を立てたり改善策を立てたりするのが困難です。
また、前提条件が整っていないと、実際に改善策を実行してもうまく成果が得られないため注意してください。
テスト中に変更をしない
テスト中に判断基準や広告の設定を変更すると、適切なデータを得られません。例えば、クリック率の検証をしていたのに、途中でCV率にするのはNGです。これを行ってしまうと、ABテスト自体の目的がなくなってしまいます。したがって、事前に決めたルールは変えないようにしましょう。
もしも目的を変える場合は、再度最終目的を設定し、1からやり直します。
1つずつ変更を加える
ABテストをするときは、1つずつ変更を加えていきましょう。一度に複数の箇所の変更を行うと、クリック率やクリック単価、CVが改善した理由が見つかりません。もしかしたら、トレンドやタイミングで、たまたま高い成果を得られた可能性もあります。偶然成果を得られたのでは、次の改善に役立てることはできません。
まずは1つずつ変更を加えていき、確実に検証ができるようにしましょう。
同時期に検証を行う
ABテストをするときは、同時期に行いましょう。実施するタイミングがバラバラだと、偏ったデータになりがちです。また、得られる成果はそのときのトレンドによって大きく異なります。特に短期的に大きな成果を得た場合、市場ニーズとタイミングが重なった可能性もあります。
したがって、検証をするときは同じ時期に最低でも1週間、長くて1カ月行いましょう。両方同じ前提条件で、かつ同じ期間のテストをすることで精度の高いデータを得られます。
まとめ
この記事では、ABテストのメリットや実施時の注意点などを解説しました。ABテストでは、前提条件を同じにして、さまざまなパターンでクリック率やクリック単価、CVの変化を見ます。そして、より成果を得られたパターンを採用するテストです。低コストかつ少ない手間で挑戦できるため、予算や人件費が限られている企業でも挑戦しやすいでしょう。
あわせて、本記事で紹介したポイントを意識することで、より精度の高いデータを得られます。本記事で紹介した内容をもとに、上手にABテストを行っていきましょう。
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