LP（ランディングページ）のA/Bテストをする6つのステップ

中学校や高校の授業で、「一定の法則下においてそれぞれ条件を分けて適切な実験を行う」という科学的手法を習ったことを覚えていますか？ その手法は、LP（ランディングページ）のA/Bテストにおいて非常に有効です。

デジタルマーケティングではA/Bテストをすることで、2つの異なるAとBの要素を同時に公開・テストし、どちらの要素がターゲットオーディエンスに対してより効果的かを判断できます。

今回はLP（ランディングページ）のA/Bテストを行う6つのステップをご紹介します。

ステップ1. 問題を特定する

問題を特定せずして適切な検証は行えません。まずはいくつかの点について、根本から問い直しましょう。

• あなたのLPの読者は、あなたのLPをSNSでシェアしていますか？
• 彼らの気持ちや状況はLPによって変化していますか？
• どのLPがSNSにて効果を上げていますか？
• LPのどの領域を保持・変更すべきですか？

こういった質問をし、問題の原因を正確に突き止めることで、A/Bテストのデータを効果的に収集できます。

ステップ2. 仮説を立てる

仮説とはそもそも、実験の前に立てる根拠を伴った予測です。

問題解決に特化した、強固で実行可能な仮説を立てることが、最終的な結論を出すための大きな判断材料となります。これはあなたのテストを順調に進める上で重要です。仮説をもとに得られた結果は、あなたの予測を明確に証明（または反証）するでしょう。

たとえば具体的に、以下のような仮説が立てられるかもしれません。

• LPに2つの画像を表示する方が、短いビデオを使用するよりもコンバージョンしやすい
• FacebookにLPへのリンクのみを投稿するより、短いビデオクリップとともにアップする方が、リンクのクリックを促せる

ステップ3. 最適なサンプルサイズを決定する

「統計に基づいた確証を得る」ことを意識しましょう。さもなくば、実験の結果に対して間違った結論と自信を持ちかねません。

必要なサンプルサイズは、目標とする結果や求められる感度、およびコンバージョン率によって大きく異なります。例えば2つの結果があったときに、その2つの間には統計的に明確な差がある必要があります。

オンラインで使える信頼性の高いサンプルサイズ計算機はいくつかあります。こういったツールの活用により統計的な信頼性を担保し、誤った結論を避けられるでしょう。

▲出展：12 A/B Split Testing Mistakes I See Businesses Make All The Time

ステップ4. コントロールとバリエーションのページを作成する

2つのLPの異なるバージョンを同時にテストするためには、両者を適切に設定する必要があります。ひとつめのLP（ランディングページA）は元のコピーである「コントロール」で、ふたつめのLP（ランディングページB）は「バリエーション」です。後者には異なるボタン、見出し、テーマ、または異なる画像のセットなど、加えたい変更を統合していきます。

以下に、建設業界の従業員を対象としたトレーニング会社・White Card Coursesのコントロールとバリエーションをご紹介します。

彼らはサイトのCTA（Call To Action：Webサイト上に設置された具体的な行動を喚起するイメージやテキストのこと）の微調整により、メール問い合わせが増えるかどうかを観察しようとしています。

そこでまずはCTAの背景色を変更し、バッジを配置、またそれらを明確に表示することにしました。「コントロール」には元の要素を並べ、「バリエーション」には更新されたバージョンが適用されています。

▲出展:White Card Courses: Case Study on Placing Trust Badges and Tweaking CTA Buttons

訪問者があなたのウェブサイト閲覧するとき、「コントロール」か「バリエーション」のどちらかが表示されるでしょう。統計的なプラットフォームを使用してこれらのデータを収集、測定、分析すると、これら2つの間には明確な違いが現れることが期待されます。

ステップ5. 外的要因を取り除く

他の調査研究方法と同じように、A/Bテストにもまた遅延や失敗を招く外的要因が常につきまといます。これらはせっかく実施したテストの結果を台無しにする可能性があり、またA/Bテストにかけた費用を全て無駄にしてしまう可能性もあるため、絶対に避けなければなりません。

ステップ6. 実験して、分析する

実験に伴うあらゆる側面を確認したら、いよいよテストを開始してトラフィックを増やしましょう！

そして最後のステップは、分析することです。テスト結果は、あなたの仮説を証明（または反証）しましたか？ どのバージョンが最もパフォーマンスを発揮しましたか？

例として、バイオニックグローブのケーススタディにおいては、テストを通じて彼らの仮説が正しいことを証明できました。調査から分かったこととして、顧客のカートからの離脱率が高い理由に会計ページにプロモーションコードのボックスが表示されていることがあげられ、それを廃止すると収益が増加する可能性があることがA/Bテストの統計によって示されました。そして改善の結果、全体の収益が24.7％増加するという結果を得られました。

さらに分析部門では、会計ページにおいて注意をそらす要素を排除し、リンク数を減らしたりCTAを強調したりすることで多くのことを学び取れました。これらは将来的な改善のためにも参考要素として活かせるでしょう。

テストを通じてどのような結果が出たとしても、現状のページに変更を加えるかどうかはあなた次第です。しかしあなたはテストを実施したことで、少なくともテストをしなかった場合と比べて適切な判断ができるでしょう。

まとめ

以上がLPにおいてA/Bテストをする6つのステップです。

またSNSを通じて実施することで、あなたのフォロワーからのフィードバックを得ることも可能でしょう。SNSなら常に彼らのコメントを確認でき、彼らがあなたのLPとどのように関わっているか、リアルタイムかつ最新の情報を得られます。

つまりLPを改善し、フォロワーを獲得し、より高いコンバージョン率を獲得するためには何が良いかを学び続けられるのです。

早速実践して、成果をだしましょう！

（原文：Kimberly Maceda　翻訳：Tomomi Takei）

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