kyks 
目次
LPのABテストのやり方は？成果を残すABテストの進め方は？
ABテストとは、複数のバリエーションを比較してWebサイトやLPの改善を行う実験のことです。ランダムにユーザーごとに異なるバージョンを表示し、それぞれの効果を計測します。
条件を同じにする
多くの場合、LPのABテストでは1つの要素を変更することが一般的です。成果を残すABテストを行う際には、テストの信頼性を高めるために条件を同じにすることが重要です。具体的には以下の点に注意しましょう。
- ターゲット
テストの対象となるユーザー層が同じであることを確認します。異なるユーザー間では結果に大きな偏りが生じる可能性があるため、同じ条件での比較が重要です。
- 期間
複数の期間に分けてテストを行うと、季節やイベントの影響などで結果に影響を及ぼすことがあります。同じ期間内でテストを行うことで、正当な比較ができます。
- 流入数
異なるテスト条件でのトラフィック量に偏りがあると、結果に歪みが生じる可能性があります。ランダムに配分を行い、同じ量の流入数を各条件に割り当てましょう。
1箇所ずつ行う
LPのABテストを効果的に行うには、複数の要素を同時に変更するのではなく、1箇所ずつ変更していくことが重要です。複数の要素を同時に変更すると、最終的な結果がどの要素に起因するのか特定するのが難しくなります。1つずつ変更することで、効果的な要素を正確に特定できます。
インプレッションの数をとる
成果を残すABテストを進める上で、インプレッション数を取ることは非常に重要です。インプレッション数が少ない場合、結果の信頼性が低まります。
テストを実施する前に、各テスト条件に必要なインプレッション数を計算しましょう。統計的な信頼性を持つためには、一定のサンプルサイズが必要です。また、インプレッション数を取るために必要な期間を設定します。インプレッションが不足している場合は、テスト期間を延長するか、トラフィックを増やすように調整します。
十分なインプレッションを取得したら、結果を評価します。統計的なツールやソフトウェアを使用して、各条件の成果を比較し、最適化されたLPにしましょう。
これらのポイントに注意しながらLPのABテストを行うことで、より効果的な施策を見つけ出し、成果を上げることができるでしょう。
LPでABテストをする場所はどこ？
FV(ファーストビュー)
LPのABテストを行う場所として最も重要なのが、ファーストビュー（FV）部分です。ファーストビューはユーザーがLPを最初に見たときに表示される部分であり、ファーストインプレッションを左右する要素が含まれています。以下にFVでABテストを行うべきポイントを挙げます。
- キャッチコピー
FVの最も目立つ部分であるキャッチコピーは、ユーザーの興味を引くために重要です。異なる言い回しでテストし、クリック率や滞在時間の変化を見て効果的なヘッドラインを見つけましょう。
- 画像
FVの画像も重要な要素です。異なる画像を使用して、ユーザーの視覚的な興味を引く効果を測定します。写真の選定、商品のアングル、色合いなどを変えてテストするとよいでしょう。
CTAボタン
LPの目的はユーザーに対してアクションを起こしてもらうことです。そのため、CTA（Call to Action）ボタンのデザインや文言によって成果が大きく変わります。以下にCTAボタンでABテストを行うポイントを挙げます。
- ボタンデザイン
ボタンの色、形状、サイズなどのデザイン要素は、ユーザーの目を引き、クリック率に影響を与えます。異なるデザインをテストして、クリック率の向上を図ります。
- ボタン文言
CTAボタンの文言も重要です。「今すぐ簡単」「一分で入力」など心理的負担を軽減する吹き出しや、具体的なアクションを促すキャッチフレーズを検討し、ボタンのクリック率やコンバージョン率の変化を測定します。
- 動きをつける
モーションをつけることで、ユーザーの注意が向きます。ただし、変化が大きすぎたり、動きが早すぎるとコンテンツの邪魔をする場合もあります。あくいんしょうを与えないようなモーションにすることが大切です。
お問合せフォーム
お問合せフォームは、ユーザーが具体的な質問や要望を伝える場所であり、LPの成果に直結する部分です。ABテストを通じて、フォームの改善を図ります。
フォーム内の必須項目の数や内容は、ユーザーの入力意欲に影響を与えます。必要最低限の項目の設定や操作性など、ユーザーにとって入力しやすいフォームを構築します。
これらの要素をLPのABテストに取り入れることで、効果的なLPを作り上げ、SEO対策においても優れた成果を上げることができるでしょう。
LPでのABテストのツールは？Googleオプティマイズも紹介！
LPのABテストを効果的に行うためには、適切なツールを活用することが重要です。
GoogleオプティマイズでのABテスト
Googleオプティマイズは、Googleが無料で提供するABテストや多変量テストのツールであり、googleAnalyticsとデータ連携することができ、検証がしやすいです。また、ツール上でテキストやレイアウトの変更を作成することができるのでデザイナーやエンジニアに依頼する費用が省けます。オプティマイズでは複数のバリエーションを作成できるため、異なるバージョンを用意します。しかし、2023年9月でサービスを終了するという発表が出ています。
ヒートマップツール
LPのABテストにおいて、ユーザーの行動を理解するためにはヒートマップツールも役立ちます。ヒートマップツールはユーザーがどの部分に注目し、どこをクリックしたかなどのデータを視覚的に色で表示してくれます。
具体的にはマウスカーソルの動きをトラッキングし、ユーザーがどの部分に興味を持っているかを把握できたり、クリックされた場所を可視化し、特定の要素やボタンにどれだけのクリックが集中しているかを表示したりしてくれます。クリック率を向上させるために改善が必要な箇所を発見できます。また、ユーザーがLP内でどの程度スクロールしているかも分析できます。特定のコンテンツやCTAが表示される位置を最適化することで、ユーザーのスクロール率を改善できます。
ABテストとヒートマップツールを併用することで、LPの改善点を特定し、ユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。Googleオプティマイズとヒートマップツールの利用は、SEO対策において効果的なLPを構築するために欠かせない手法です。
LPのABテストで注意すること
LPのabテストでは、pdcaサイクルを回すことで効率的な改善を行うことができます。
LPの現状の課題を確認する
ABテストを行う前に、LPの現状をよく理解し、改善すべき課題を把握することが重要です。
Googleアナリティクスやヒートマップなどのツールを用いて、ユーザーの行動を把握します。離脱率が高いページやコンバージョン率の低い箇所など、課題があるページを特定します。また、アンケートやユーザーコメントを活用して、ユーザーの声を聞き出します。ユーザーが抱える問題や要望を把握し、改善の方向性を決定します。
仮説を立てる（影響範囲を予測する）
ABテストを行うにあたり、仮説を立てることでテストの方向性を明確にします。そこで、テストの影響範囲を予測します。
- 仮説の選定
課題を元に改善案を検討し、仮説を立てます。例えば、CTAボタンの色を変えることでクリック率が向上する、などの仮説を考えます。
- 影響範囲の予測
仮説を実施した場合の影響範囲を予測します。他の要素に与える影響や、ユーザーエクスペリエンスへの影響を考慮し、バランスの取れた仮説を立てます。
ABテストで検証を始める
準備が整ったら、ABテストを実施して検証を始めます。
- バリエーションの作成
仮説に基づいて、テストするバリエーションを作成します。異なるバージョンを用意し、ランダムに流入を振り分けます。
- テスト期間の設定
テスト期間を設定する際には、トラフィック量や訪問者数を考慮します。十分なデータが得られるように適切な期間を設定します。
効果を比較する
テストが終了したら、得られたデータを分析し効果を比較します。仮説と実際の結果を比べることで。統計的な有意差を確認し、改善が有効であるかを判断します。効果的な改善が見られた場合は、その変更をLPに定着させます。さらなる改善点を見つけるために、PDCAサイクルを継続的に回していきます。
まとめ
ABテストで、より高い背詠歌を得られるパターンを見つけることができます。最適なデザインやコンテンツを選ぶことで、コンバージョン率の改善が期待できます。