ABテストのやり方を5ステップで解説｜基本的な手順と注意点

デザインやコピー、訴求内容を改善したいものの、どのパターンが効果的なのか迷うことはないでしょうか。

そんなとき、ABテストを実施することで、複数のパターンをユーザーに提示し反応や成果を比較することができます。
データをもとにパターンごとの違いを検証できるため、改善策を検討する際の判断材料を得られます。

本記事では、ABテストの基本的な考え方や具体的な進め方、活用される場面、実施時の注意点を解説します。

そもそもABテストとは？さまざまな施策の改善に活用される手法

ABテストとは、Webサイトや広告、DMなどの施策について、異なる2つ以上のパターンを用意し、ユーザーの反応や成果を比較する手法です。

例えば、広告のクリエイティブで「商品を大きく見せる案」と「キャンペーン内容を大きく見せる案」など、異なるパターンをユーザーに提示し、反応率（コンバージョン率やクリック率、申込率など）などの結果を比較することで、どのパターンがより成果につながるのかを検証します。

ABテストは、Webサイトや広告のクリエイティブ検討時だけではなく、メルマガ、DM（郵送などによるダイレクトメール）、販促物など、ユーザーとのさまざまな接点における施策の改善時にも活用されています。

継続的に検証を行うことで、ユーザーの反応を確認しながら改善を進められる点がメリットです。

では、ABテストは具体的にどのような手順で進めればよいのでしょうか。

成果を出すABテストの全5ステップ｜基本的な手順を解説

ABテストを実施する際は、思いつきでパターンを作るのではなく、目的や仮説を明確にしたうえで進めることが重要です。

ここでは、ABテストの基本的な手順を5つのステップに分けて解説します。

まず、何を比較・改善するためにABテストを行うのかを明確にします。
目的に応じて、サイトのクリック率（CTR）やはがきからの申込率など、確認する指標を設定します。

例えば、キャッチコピーの改善により「資料請求ページのコンバージョン率を現状の2％から3％に向上させる」といった目標を設定しておくと、キャッチコピーの旧・新をA・Bとし、それぞれの結果を比較しやすくなります。

目的や評価指標が曖昧なままテストを始めると、結果を見ても判断しにくくなるため、事前に整理しておくことが大切です。

次に、設定した目的を達成するために、改善の方向性について仮説を立てます。

仮説とは、「〇〇を△△に変更することで、ユーザーの□□という行動が変化し、結果としてコンバージョン率が向上するのではないか」といった予測です。

仮説を立てる際は、過去の施策結果やユーザーの反応、アクセス解析データ、アンケート結果、営業現場の声など、施策に応じたデータを参考にするとよいでしょう。

例えば、DMであれば「商品の特徴を大きく見せるよりも、キャンペーン内容を目立たせたほうが反応率が向上するのではないか」、Webサイトであれば「CTA（資料請求や商品購入などの行動を促すボタン）の文言をより具体的な表現に変更すれば、クリック率が向上するのではないか」といった仮説を立てて検証します。

何となくデザインを変更するのではなく、「なぜ変更するのか」という根拠を明確にしておくことが、ABテストを有効に活用するポイントです。

仮説を立てたら、検証するパターンを作成します。

現在の施策をAパターン（オリジナル）とし、仮説に基づいて変更したパターンをBパターンとして用意する方法が一般的です。

例えば、Webサイトや広告、DMなど、施策に応じてデザインやキャッチコピー、訴求内容、CTAなど、さまざまな要素がテスト対象になります。

CTAボタンの文言を変更する場合は、以下のようなパターンが考えられます。

Aパターン：「資料請求はこちら」

Bパターン：「無料で資料をダウンロード」

検証する内容が明確になるよう、テストの目的に応じて変更する要素を設定しましょう。

一度のテストで複数の要素を大きく変更すると、結果に差が出た場合に、どの変更が影響したのか判断しにくくなります。

例えば、先ほどのCTAであれば、コピー（テキスト）とボタンの色味の両方を変えてしまうと、コピーが良いのか、色味が良いのか、反応の良い方の理由が不明確になります。

そのため、基本的には検証するテーマを絞り、変更内容と結果の関係を確認しやすくすることが重要です。

テストパターンを用意したら、A・Bなどのパターンを、できるだけ同じ条件のユーザーに提示し、それぞれの反応や成果を計測します。

例えば、テスト期間や対象ユーザー、配信条件などが異なると、パターン以外の要因が結果に影響する可能性があります。
そのため、比較するパターン以外の条件はできるだけそろえることが重要です。

テストを終えたら、各パターンの結果を比較し、どのパターンがより成果につながったのかを評価します。

単純に数値だけを見るのではなく、十分なデータが集まっているか、その差が偶然によるものではないかを確認し、結果を慎重に判断することが重要です。

例えば、Bパターンのコンバージョン率（申込率）がAパターンを上回っていても、十分なデータが集まっていなければ、その差が偶然生じた可能性があります。

結果をもとに成果の高かったパターンを採用するだけでなく、今回のテストで得られた知見を次の仮説や改善施策に活用しましょう。

「仮説を立てる→テストする→結果を分析する→次の改善につなげる」というサイクルを繰り返すことが、継続的な改善につながります。

ABテストが活用される代表的な場面

ABテストは、Webサイトや広告、DMなど、さまざまな施策の改善に活用できます。
代表的な活用場面を紹介します。

ファーストビューやキャッチコピー、CTAボタン、フォームなどを比較し、反応率の違いを検証できます。
例えば、CTAの文言や配置を変えて、どちらがユーザーの行動につながりやすいかを比較できます。

広告やバナーなどのクリエイティブもABテストの対象です。

画像・動画・キャッチコピー・訴求内容などを変えて配信し、反応率などを比較することで、どのクリエイティブが成果につながりやすいかを検証できます。

DMやチラシなどでも、複数のクリエイティブを用意して、ABテストを実施します。

例えば、DMのデザインやキャッチコピーを何パターンか作成して送付し、それぞれの反応率を比較することで、より効果的な訴求方法を検証できます。

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ABテストでやりがちな3つの失敗例と注意点

ABテストは、実施方法を誤ると、結果を正しく比較できない場合があります。
ここでは、ABテストで起こりやすい失敗例と、テストを適切に進めるための注意点を紹介します。

キャッチコピーや画像、CTAボタンなど、複数の要素を一度に変更すると、結果に差が出ても、どの要素が影響したのか判断しにくくなります。

そのため、基本的には検証するテーマを絞り、何を変えたことで結果が変わったのかを確認しやすくすることが重要です。

十分なデータが集まる前にテストを終了すると、結果の信頼性が低くなる可能性があります。
特定の曜日や時間帯など、一時的な要因が結果に影響することもあります。

必要なテスト期間は、アクセス数やコンバージョン数、テスト内容などによって異なります。
十分なデータを集められる期間を考慮して、テストを実施しましょう。

A・Bの数値に差が出ても、それだけで「Bのほうが優れている」と判断するのは避けましょう。
十分なデータが集まっているか、その差が偶然によるものではないかを確認することが重要です。

数値の大小だけで判断せず、結果の信頼性を確認したうえで、次の改善につなげましょう。

ABテストの前にクリエイティブや訴求内容を事前検証する方法もある

ABテストでは、A案とB案など複数のパターンを実際のユーザーに提示し、それぞれの反応や成果を比較します。

一方、事前検証では、施策を実施する前に、複数のクリエイティブや訴求内容を比較し、改善点を見付け、採用する案を検討します。

例えば、Webサイトや広告、DMなどの施策を実施する前に、複数のデザインやキャッチコピーをAIペルソナに提示し、それぞれに対する反応や評価を比較します。その結果をもとに、採用する案や改善点を検討できます。

通常のABテストのように「実施してから結果を見る」のではなく、「実施する前に反応を確かめる」事前検証を支援するのが、AIペルソナを活用した「InsightHub」です。

ABテストと事前検証では、実施するタイミングや目的が異なります。

それぞれの違いを整理すると、以下のようになります。

※「InsightHub」のAIペルソナとは？

実在する日本の生活者データをもとに再現した、500万人の仮想生活者です。
複数のAIペルソナにクリエイティブや訴求内容を提示し、そのを評価を比較することで、施策実施前のクリエイティブや訴求内容の比較・改善に活用できます。

InsightHubは、本番施策やABテストを実施する前に、AIペルソナを活用してクリエイティブや訴求内容を事前検証できるツールです。

複数のクリエイティブをAIペルソナに提示し、それぞれの評価や「なぜその評価になったのか」という理由を比較できます。

評価結果をもとに、クリエイティブの改善点を見つけたり、採用する案を検討したりすることが可能です。

また、数分・低コストで複数案を検証できるため、企画段階で案を比較・改善し、本番施策やABテストに向けて案を絞り込むといった活用ができます。

Webサイトや広告、DMなどのクリエイティブをはじめ、FAQやコンタクトセンターなど、さまざまな顧客接点業務の改善に役立ちます。

InsightHubで施策実施前にクリエイティブや訴求内容を検証、結果をもとに改善し、実際のABテストや本番施策につなげることで、採用案を検討する際の判断材料を増やせます。

InsightHubによる事前検証の仕組みや活用方法について、詳しくは下の資料でご紹介しています。

実際に試してみたい方は、無料トライアルもご利用いただけます。

今回、このコラム記事のサムネイルを決定するにあたり、InsightHubを活用して事前検証を行いました。

A案は「ABテストのやり方を5ステップで解説」、B案は「ABテストの実施手順をわかりやすく解説」と、メインコピーを変更しています。

ターゲットを25～60歳の社会人と想定し、約100名のAIペルソナで2案を比較しました。

比較の結果、A案はポジティブ評価69％、B案は51％となりました。

今回はA案の評価が上回り、各ペルソナからの評価コメントも確認しながら検討した結果、A案を採用しました。

このように、クリエイティブを公開する前にInsightHubで検証することで、採用案を決める際の判断材料を得られます。

また、評価結果だけでなく、評価理由に関するコメントも確認できるため、採用案の判断だけでなく、コピーやデザインの改善にも活用できます。

まとめ

ABテストは、複数のパターンを実際のユーザーに提示し、反応や成果を比較することで、より効果の高いパターンを検証する手法です。

成果につなげるためには、以下の5つのステップで進めることが重要です。

• 改善目的と目標を設定する
• データをもとに仮説を立てる
• テストパターンを作成する
• ABテストを実施する
• 結果を分析し、次の改善につなげる

ただし、テスト期間やデータ量が不足していたり、複数の要素を一度に変更したりすると、結果を正しく判断できない可能性があります。

目的に合わせてテスト条件を適切に設定し、得られた結果を次の改善につなげることが大切です。

また、ABテストを実施する前に、AIペルソナなどを活用してクリエイティブや訴求内容を事前検証する方法もあります。

InsightHubでは、AIペルソナに複数のクリエイティブを提示し、それぞれの評価やその理由を施策実施前に確認できます。
数分のうちに低コストで複数案を検証できるため、企画段階でクリエイティブを比較・改善し、ABテストや本番施策に向けて案を絞り込む際に活用できます。

事前検証で案を比較・改善する →ABテストで施策を実施する → 実績値で効果を検証する→ 次の改善につなげるという流れをつくることで、施策改善を継続的に行うことができます。

施策実施前のクリエイティブ検証に興味がある方は、InsightHubの資料をご覧ください。
具体的な仕組みや活用方法をご紹介しています。

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