A/Bテストでは、十分なアクセス数がないと統計的に有意な結果が得られません。目安として、以下のように考えると効果的です。

・CVR（コンバージョン率）が高いLP各パターン500件以上の訪問
・CVRが低いLPや差が小さい検証各パターン1,000〜2,000件以上の訪問
・クリック率や滞在時間を測る軽めのテスト300〜500件程度でも可

アクセスが少ないまま判断してしまうと、偶然の結果に左右されてしまうため注意が必要です。
正確な比較のためには「一定期間×十分な母数」を確保することが前提となります。

必要なトラフィック量は、次の3つの要素によって変動します。

・LPの平均CVR（高いほど少なくて済む）
・比較するパターン間の差（大きいほど短期間で判断可能）
・必要な信頼度（90％・95％など）

たとえば、CVRが2％のLPで1％の改善を検証したい場合、各パターンに1,500〜2,000アクセス程度が必要です。
一方、CVRが10％前後のLPでは、500〜1,000アクセスでも判断可能です。

LP制作.jpでは、A/Bテストの分析を効率化するために、クリックやスクロールデータを可視化できるヒートマップツールを紹介しています。
このツールを利用すれば、アクセス数が少ない場合でも、ユーザー行動の傾向を把握して改善の方向性を掴むことが可能です。
また、A/Bテスト結果をもとにしたデザイン・構成の最適化も既存LP改善サービスで対応しています。