CROのWebサイトA/Bテスト：クイックスタートガイド2022

Webサイトのコンバージョン率を最適化する方法を模索する過程で、A/Bテストが何度も行われることが予想されると言っても過言ではありません。

さて、CROテストとは何ですか？ WebサイトのCROA/ Bテストを開始する必要があるのはなぜですか？ あなたのウェブサイトでA/Bテストを効果的に実行する方法は？

この投稿では、これらすべての質問に回答しました。 定義から始めましょう。

CROのA/Bテストとは何ですか？

コンバージョン率の最適化（CRO）に関して言えば、A / Bテスト（スプリットテストまたはバケットテストとも呼ばれます）とは、通常、ウェブサイトのコンバージョン率に影響を与えるテスト要素（コピー、ヘッダー、画像、デザイン、召喚状）を意味します。ほんの数例を挙げると、アクションとレイアウト。 これは、ユーザーがページをガイドし、重要なタッチポイントで変換できるようにWebサイトを設定するために最も広く使用されている手法の1つです。

CROテストとSEOA/Bテストの違い

CROのA/Bテストは、SEOのA/Bテストとはまったく異なります。 このパートでは、それぞれのテクニック、それらの違い、およびそれらの使用目的に光を当てることを目指します。

1.目的と目的

CROテストとSEOテストはどちらもA/Bテストを使用しますが、それらの目標とその実行方法は大きく異なります。 CROは、訪問者がサイトにアクセスした後のコンバージョン率の向上を目指しています。 SEOに焦点を当てたテストは、SERPでのWebサイトの位置を改善する技術的な変更を実装することにより、サイトへの訪問者の数を増やすことを目的としています。

2.コントロールとバリアント

CRO A / Bテストでは、同じページの2つのバージョンがセットアップされ、同時にライブで実行され、人間のユーザーはランダムなバージョンにリダイレクトされます。 したがって、コントロールとバリアントに分割されるのはユーザー自身です。 データは、ユーザーが割り当てられて比較されたページのバージョンをどのように操作したかから収集されます。

SEO A / Bテストでは、ページはコントロールとバリアントの2つのセットに分割されます。 変更はバリアントページにのみ行われ、収集されたデータは以前に決定されたパフォーマンス予測と比較されます。

3.ページのバージョン

CRO A / Bテストでは、データを収集して比較できるように、同じページの2つのバージョンを同時に公開する必要があります。

SEO分割テストでは、各ページのバージョンは常に1つだけです。 これらのページがどのようにランク付けされるかを決定するのがグーグルであるため、（グーグルが反対している）重複したコンテンツは奨励されません。

要約すると、CROテストとSEO A/Bテストにはいくつかの重要な違いがあります。 どちらのテストもオンラインパフォーマンスを改善するための重要なステップですが、非常に異なる指標を対象としています。

なぜCROA/ Bテストを行う必要があるのですか？

CROテストが重要である主な理由は、マーケターがより少ない投資で可能な限り最高のコンバージョン率をもたらす可能性のある最良の代替案をテストできるようにするためです。

たとえば、実際の注文を行わずにオンライン注文ポータルの「カート」ページを終了すると、Webサイトまたは製品開発者は、何が原因で注文したのかを考えるようになります。 それは興味の喪失でしたか？ タイムラプスは発生しましたか？ 製品はあなたが予算を立てたものよりも高価でしたか？ それとも、注文プロセス全体でしたか？ テストを実施しない限り、Webサイトでのコンバージョン率を評価するために、顧客の行動に関する情報を収集して分析することはできません。

テストは、ウェブサイトの最適化から当て推量を取り除き、ビジネス会話を「私たちが考える」から「私たちが知っている」にシフトするデータに基づいた意思決定を可能にします。 変更がメトリックに与える影響を測定することで、Webサイトで何が機能するかがわかります。

これは、コンバージョン率を改善し、収益を増やし、加入者ベースを拡大し、顧客獲得とリード生成の結果を改善するための完璧な方法です。

3トップCRO-価値のあるA/Bテストソフトウェア

A / Bテストを成功させるには、データに裏付けられた仮説、効果的なA / Bテストツール、および結果を正確に実行および分析するために自由にフィードバックを収集するシステムが必要です。

このパートでは、CROに値する3つの無料および有料のA/Bテストソフトウェアを紹介します。

だから、これをつぶしましょう。

1. Googleオプティマイズ：Googleの無料ツールでA/Bテストを開始します

Google Optimizeは、GoogleAnalyticsで提供される分割テストツールです。 金銭的コストのない強力なABテストソリューションをお探しの場合は、もう探す必要はありません。

Google Optimizeは、ウェブサイトのさまざまなバージョンを作成、テスト、分析できる便利なA/Bテストツールです。 必要に応じて、単純な分割URLテストと多変量テストを実行することもできます。

テスト機能に加えて、サーバー側のテスト、カスタマイズ可能なURLルール、エクスペリエンスのパーソナライズなども提供されるため、オンラインエクスペリエンスをテストして提供し、訪問者を引き付けることができます。

Google Optimizeの主な機能：

• Google Optimizeを使用して、A / Bテスト、多変量テスト、分割URLテスト、リダイレクトテストを実行できます。
• OptimizeにはWYSIWYGエディターも用意されているため、どのデバイスでもバリエーションをすばやく作成して展開できます。
• ソース、デバイス、場所などに応じてオーディエンスをセグメント化し、エクスペリエンスをパーソナライズできます。
• これにより、テストの実行時に仮説の成功を測定するための目標と目標を設定できます。
• Google Optimizeの分析エンジンは、ベイズ推定を利用して、成功確率のバリエーション、コンバージョン率の比較、統計的有意性、信頼水準など、コントロールと比較したバリエーションのリアルタイムのパフォーマンスを示します。
• OptimizeはGoogleAnalyticsともネイティブに統合されているため、訪問者の行動、Webサイトのパフォーマンス、オーディエンスのセグメンテーション、トラフィックソースなどに関するリアルタイムの洞察を得ることができます。

2. Optimizely –競争力のある価格でのエンタープライズA/BおよびCROツール

大企業の場合、Optimizelyは、最高級のA/Bテストツールに適していることがよくあります。

強力なA/Bと複数ページの実験ツールを使用して、1つのページで同時に複数の実験を実行し、Webデザインのさまざまな変数をテストできます。

Optimizelyは、動的Webサイト、広告キャンペーン、地域、Cookieなどのさまざまなテストディメンション、およびデバイス、ブラウザ、キャンペーンなどのさまざまなテストセグメンテーションパラメータでのテストも提供します。

Optimizelyの主な機能：

• A/Bテストと複数ページのテストを効率的に実行します。
• バリエーションを作成およびテストするための強力なビジュアルエディターを提供します。
• トラフィックをバリエーションに手動で割り当てるか、Stats Acceleratorを使用して、訪問者の行動に応じてトラフィックを自動的に分散させることができます。
• レコメンデーションエンジン：レコメンデーションを設定し、さまざまなアルゴリズムをテストします
• これには、カスタムターゲティング、オーディエンスの優先順位付け、カスタムテンプレート、ビジュアルエディター、開発者ツール、APIなどのオプションが含まれます。

3. VWO – Optimizelyに似ていますが、予算にやさしいものがたくさんあります

VWO（（Visual Website Optimizer）は、マーケティング分野で人気のあるA / Bテストツールでもあります。予算が少ない企業のトップチョイスとして機能するだけでなく、複雑なテストを実行する企業がOptimizelyと組み合わせて使用​​することもよくあります。キャンペーン。

VWOの主な機能：

• A / Bテスト、多変量テスト、および分割URLテストを実行して、バリエーションをテストします。
• セッションの記録、ヒートマップ、ページ上の調査などを提供して、訪問者の行動と経験に関する実際の洞察を取得します。
• その使いやすいビジュアルエディタを使用すると、数分でテストバリエーションを作成できます。
• モバイルトラフィックとデスクトップトラフィック、または新規訪問者とリピーターのような訪問者のセグメンテーションを許可します。または、カスタムディメンションを使用して新しいセグメンテーションを作成できます。
• 利用可能な統合：Google Analytics、Kissmetrics、Demandware、Magentoなど。

あなたのウェブサイトでA/Bテストを実行する方法は？

使用しているA/Bテストツールやテストしているオブジェクトに関係なく、世界中のA/Bテストは同様のパターンに従います。

ステップ1.コアビジネス目標を定義する

人生で何かをするのと同じように、後のテストの決定を裏付ける明確な目標が必要です。 目標は、バリエーションが元のバージョンよりも成功したかどうかを判断するために使用しているメトリックです。 目標は、ボタンをクリックしたり、製品の購入や電子メールの登録にリンクしたりすることから何でもかまいません。

そして、ほとんどの場合、次のA/Bテストの指標を確認する必要があります。

• UXの問題と一般的な訪問者の問題点の解決
• 既存のトラフィックからのパフォーマンスの向上（コンバージョンと収益の向上、顧客獲得コストの向上）
• 全体的なエンゲージメントの向上（バウンス率の低下、クリック率の向上など）

ステップ2.何をテストするかを選択する

ウェブサイトのコンバージョン率を最適化する場合、テストオプションは、目標に基づいて3つの主要なタイプにグループ化できます。

• 要素テスト：ページ内の個々の要素。 例：見出し、ボタン、コピーなど。
• ページテスト：多くの要素の組み合わせ。 例：ページレイアウト。
• 訪問者フローテスト：訪問者がWebサイトにアクセスしたときに実行すると予想されるアクション。 例：マルチステップチェックアウトとシングルステップチェックアウト。

調査と実際の経験に基づいて、Webサイトのコンバージョン率を向上させるために何をテストするかを決定します。

ステップ3.仮説を観察して定式化する

A / Bテストは、解決したい問題、または奨励または影響を与えたいユーザーの行動を特定することから始まります。 マーケティング担当者は、特定されると、通常、仮説を結論付けます。これは、実験結果を検証または無効化する知識に基づいた推測です。

通常、仮説は次のようになります。

「製品の詳細ページにソーシャルプルーフバッジを追加すると、訪問者に製品の人気を知らせるため、コンバージョン率が10％増加します。」

ご覧のとおり、適切な仮説は、何が変更されるか、変更の影響は何か、影響の背後にあるメカニズムの適切な概要を提供します。

ステップ4.バリエーションを作成する

テストプログラムの次のステップは、仮説に基づいてバリエーションを作成し、既存のバージョン（コントロール）に対してA/Bテストすることです。 バリエーションとは、テストしたい変更を加えた現在のバージョンの別のバージョンです。 コントロールに対して複数のバリエーションをテストして、どれが最適かを確認できます。

ステップ5.テストの実行

バリエーションの準備ができたら、これらのバリエーションをまったく同じ環境で起動して、テストを開始します。 作品の性質、サイトのトラフィック、および達成する必要のある統計的有意性に応じて、テストには数時間から数週間かかる場合があります。

ステップ6.評価と結論

事前に確立された仮説と主要な指標を使用して、調査結果を解釈します。 信頼水準も念頭に置いて、テストツールを使用して統計的有意性を判断する必要があります。

どちらの変動も統計的に有意な結果を生成しなかった場合、つまり、テストが決定的でなかった場合、いくつかのオプションが利用可能です。 1つは、元のバリエーションをそのまま維持することは合理的です。 また、有意水準を再検討するか、テスト対象のピースのコンテキストから特定のKPIに優先順位を付け直すかを選択できます。 最後に、より強力な、または大幅に異なるバリエーションが必要になる場合があります。

A/Bテストのヒントとベストプラクティス

以下は、トラブルに遭遇するのを防ぐのに役立つA/Bテストのいくつかのベストプラクティスです。

• A/Bテストソリューションのデータの信頼性を確保する

少なくとも1つのA/Aテストを実行して、異なるバージョンへのトラフィックのランダムな割り当てを確認します。

• 一度に1つの変数をテストします

これにより、変数の影響を正確に分離することができます。 アクションボタンの位置とそのラベルが同時に変更された場合、どの変更が観察された影響を生み出したかを特定することは不可能です。

• バリエーションの数をボリュームに適応させる

トラフィックが少ないためにバリエーションが多い場合、テストは非常に長い時間続き、興味深い結果が得られます。 テストに割り当てられるトラフィックが少ないほど、異なるバージョンが少なくなるはずです。

• セグメントテスト

場合によっては、サイトのすべてのユーザーに対してテストを実施しても意味がありません。 テストが、サイトの登録率に対する顧客の利点のさまざまな定式化の影響を測定することを目的としている場合、登録ユーザーの現在のデータベースを提出することは効果的ではありません。 代わりに、テストは新しい訪問者を対象にする必要があります。

• テストを十分に長く実行させます

テストで統計的な信頼性が急速に示される場合でも、サンプルのサイズと曜日に関連する動作の違いを考慮する必要があります。 テストを少なくとも1週間、理想的には2週間実行することをお勧めします。

• 行動する前に統計的な信頼性があるのを待つ

テストが少なくとも95％の統計的信頼性を達成していない限り、決定を行うことはお勧めできません。 観察された結果の違いが偶然によるものであり、行われた変更によるものではない可能性は、そうでない場合は非常に高くなります。

• テストをいつ終了するかを知る

テストが95％の信頼性率に達するのに時間がかかりすぎる場合、テストされた要素が測定されたインジケーターに影響を与えていない可能性があります。 この場合、別のテストに使用される可能性のあるトラフィックの一部を不必要に独占するため、テストを続行することは無意味です。

• テスト中のマーケティング活動に注意してください

外部変数は、テストの結果を改ざんする可能性があります。 多くの場合、トラフィック獲得キャンペーンは、異常な行動をとるユーザーの集団を引き付けます。 これらの種類のテストまたはキャンペーンを検出することにより、付随的な影響を制限することが望ましい。

まとめ

A / Bテストは、コンバージョン率を向上させるための最も強力で効果的な方法の1つです。 コンバージョン率を最適化するためのA/Bテストに関するこの包括的な記事を読んだ後は、独自の最適化ロードマップを計画するための準備が整っているはずです。

このガイドが役に立った場合は、最も一般的な落とし穴に陥ることなく、情報を広め、仲間のエクスペリエンスオプティマイザーのA/Bテストを支援してください。 ハッピーテスト！