LPO対策をお考えの方へ！A/Bテストについて簡単解説します！
2022.8.6
LPOを実施してコンバージョン率を高めるには、A/Bテストを繰り返す必要があります。A/Bテストが必要とは聞くけれど、具体的にどのようなことをやればいいのか分からないという方もいらっしゃることでしょう。そこで今回は、A/Bテストのメリットや、具体的な実施方法について簡単に解説します。
目次
LPOの目的や、他の対策との違い
ユーザーが検索キーワードや広告を通して、最初に訪れるのがLPです。LPは、企業が商品やサービスを購入してもらったり、購入の前段階の会員登録や、サンプル請求などをしてもらうためのページです。このLPの精度を上げて、コンバージョン率をアップさせるのがLPOです。これにより、ユーザーの離脱を防いでコンバージョン率を上げることができます。つまり、LPOはLPを改善して商品やサービスを購入してもらい、企業の売り上げを上げるのが目的なのです。
これと似たようなものに、SEO「Search Engine Optimization」（検索エンジン最適化）があります。SEOは、検索エンジンでのオーガニック検索で自社サイトを上位表示させて、アクセスをアップさせるものです。 SEO対策としては良質なブログの作成を行うのが効果的です。
これと似たようなものに、SEO「Search Engine Optimization」（検索エンジン最適化）があります。SEOは、検索エンジンでのオーガニック検索で自社サイトを上位表示させて、アクセスをアップさせるものです。 SEO対策としては良質なブログの作成を行うのが効果的です。
A/Bテストとは
A/Bテストは、AとBの2種類のLPを作って、稼働結果を比較して改善点を見つけるものです。たとえば、Aは何もいじらず、Bだけファーストビューの内容を変えて稼働することによって、どちらのファーストビューがより成果につながるのかを見極めることができます。このように、LPの各部分について、それぞれA,B2つのパターンを用意してA/Bテストを実施して結果を検証することで、より効果的なLPを作ることができます。
A/Bテストでは、アクセス数やコンバージョンを見て、結果を判断しましょう。また、A/Bテストを実施する前に、仮説を立てなければなりません。たとえば、ファーストビューの画像を女性にすれば、離脱率が減るはずとの仮説を立ててBのパターンを作り、実際に稼働させてみて、仮説が正しいかどうか検証します。
このように、LPの精度を上げるには、仮説のもとでA/Bテストを何度も繰り返して、細部にわたるまでLPを改善していくことが大切です。A/Bテストを繰り返すには時間がかかりますが、地道に行うことで効果的なLPが出来上がるはずです。
A/Bテストでは、アクセス数やコンバージョンを見て、結果を判断しましょう。また、A/Bテストを実施する前に、仮説を立てなければなりません。たとえば、ファーストビューの画像を女性にすれば、離脱率が減るはずとの仮説を立ててBのパターンを作り、実際に稼働させてみて、仮説が正しいかどうか検証します。
このように、LPの精度を上げるには、仮説のもとでA/Bテストを何度も繰り返して、細部にわたるまでLPを改善していくことが大切です。A/Bテストを繰り返すには時間がかかりますが、地道に行うことで効果的なLPが出来上がるはずです。
A/Bテストのメリットとテストの実施方法
A/Bテストのメリット
A/Bテストはシンプルなので、A/Bテストのためにサイトの大幅な改修も必要なく、LPの各部分を少しだけ修正すればいいので、工数も比較的かからず実施できるのも、メリットと言えるでしょう。
A/Bテストの実施方法
A/Bテストの実施方法は2つあります。
1つ目は、「逐次テスト」、2つ目は「並行テスト」です。
逐次テストでは、A,B2つのLPを別々の期間にテストしますが、並行テストはA,B2つのLPを同時にテストします。逐次テストは、LPOツールを必要としないので、簡単に実施できますが、実施時期をずらすので、条件は変わってしまいます。
例えば、季節によるユーザー動向の違いなどがテスト結果に入り込む可能性があり、どの程度影響しているかも断定できないため、正確な検証結果が得られないことがあります。
一方、並行テストはまったく同時期に、2つのLPを実施して結果を見るので、季節によるユーザー動向の変動もなく、同じ条件下でより正確な検証結果が出せます。A/Bテストを実施する場合は、曜日によるユーザーの動向の違いを考慮して、最低でも1週間以上の期間をかけましょう。通常は、2～3週間かけるのが望ましいとされていますが、それ以上かけても大きな違いは見られないことがほとんどです。
次にA/Bテストのテストパターンを作成します。テストパターンは、「LP内にどのような要素を入れ込むか」、「入れ込んだ要素の配置はどうするか」、「デザインはどうするか」、「文言はどうするか」の4つの観点で考えるのが一般的です。
これら4つの観点を踏まえて、ファーストビュー、メインキャッチコピー、アクションボタン、フォーム画面などの何を変更してA/Bテストを行うのかを決めていきます。
1つ目は、「逐次テスト」、2つ目は「並行テスト」です。
逐次テストでは、A,B2つのLPを別々の期間にテストしますが、並行テストはA,B2つのLPを同時にテストします。逐次テストは、LPOツールを必要としないので、簡単に実施できますが、実施時期をずらすので、条件は変わってしまいます。
例えば、季節によるユーザー動向の違いなどがテスト結果に入り込む可能性があり、どの程度影響しているかも断定できないため、正確な検証結果が得られないことがあります。
一方、並行テストはまったく同時期に、2つのLPを実施して結果を見るので、季節によるユーザー動向の変動もなく、同じ条件下でより正確な検証結果が出せます。A/Bテストを実施する場合は、曜日によるユーザーの動向の違いを考慮して、最低でも1週間以上の期間をかけましょう。通常は、2～3週間かけるのが望ましいとされていますが、それ以上かけても大きな違いは見られないことがほとんどです。
次にA/Bテストのテストパターンを作成します。テストパターンは、「LP内にどのような要素を入れ込むか」、「入れ込んだ要素の配置はどうするか」、「デザインはどうするか」、「文言はどうするか」の4つの観点で考えるのが一般的です。
これら4つの観点を踏まえて、ファーストビュー、メインキャッチコピー、アクションボタン、フォーム画面などの何を変更してA/Bテストを行うのかを決めていきます。
A/Bテストを効果的に行うには
A/Bテストを有効なものにするには、従来のAに対して、Bは1箇所だけ変更するようにしましょう。何箇所も変更してテストすると、Bのほうに良い結果が出たとしても、どの変更が有効だったのかわからなくなります。そのため、AとBの2つのLPのうち、Bを1箇所だけ修正して、しかも修正内容も明確にすることが大切です。曖昧な修正をしたのでは、その修正のどこが良かったのかがわかりにくいからです。
A/Bテストの結果を有効にするには、テストユーザーの条件を一致させなければなりません。たとえば、検索エンジンから訪れたユーザーと、有料広告から訪れたユーザーでは質が違うため、この両者が混合しないように注意しましょう。そのため、検索エンジンからの流入を見るには、その期間は有料広告をストップすることも必要です。
また、A/Bテストを実施している間は、キャンペーンなどは中止しましょう。キャンペーンを見て訪れたユーザーが混じってしまうと、純粋にA/Bテストによる結果が測定しにくくなります。
さらに、A/Bテストをより厳密に行うには、有料広告からの流入と、検索エンジンからの流入に分けるだけでなく、検索エンジンからの流入をYahoo!とGoogleに分けて検証するのも効果的です。それぞれの検索エンジンで複数の広告を出稿していれば、それぞれの広告ごとにも検証が必要でしょう。ただし、これには費用も時間もかかるので、どこまで厳密に行うか、事前に定義しなければなりません。
A/Bテストの結果を有効にするには、テストユーザーの条件を一致させなければなりません。たとえば、検索エンジンから訪れたユーザーと、有料広告から訪れたユーザーでは質が違うため、この両者が混合しないように注意しましょう。そのため、検索エンジンからの流入を見るには、その期間は有料広告をストップすることも必要です。
また、A/Bテストを実施している間は、キャンペーンなどは中止しましょう。キャンペーンを見て訪れたユーザーが混じってしまうと、純粋にA/Bテストによる結果が測定しにくくなります。
さらに、A/Bテストをより厳密に行うには、有料広告からの流入と、検索エンジンからの流入に分けるだけでなく、検索エンジンからの流入をYahoo!とGoogleに分けて検証するのも効果的です。それぞれの検索エンジンで複数の広告を出稿していれば、それぞれの広告ごとにも検証が必要でしょう。ただし、これには費用も時間もかかるので、どこまで厳密に行うか、事前に定義しなければなりません。
まとめ
LPOを実施してコンバージョン率を改善するには、A/Bテストを繰り返す必要があります。A/Bテストでは、A,B2つのLPを用意して、同時期に両方を運用して結果を測定します。そして、より高い成果が出たLPを採用して、LPの精度を上げていきます。このようにA/Bテストを繰り返してLPを理想的な形に近づけるのがLPOです。
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