ABテスト（A/Bテスト）とは？意味や目的、進め方、多変量テストとの違い

ABテスト（A/Bテスト）とは？

ABテストとは、一定期間ユーザーの行動を測定し、2つまたはそれ以上のパターンのうちどれが最も効果的であるか、閲覧数やクリック数等を元に判断する実験的なテスト手法の一つ。
テストの対象となるのは、主にWeb広告やWebサイト、アプリケーションである。これらの文章や画像、デザインを変えた複数のパターンをランダムにユーザーに表示させ、どのページがより高いクリック率やCVRを獲得できるかを検証し、効果的と考えられるパターンを採用し最適化していく流れとなる。
なお、ABテストとは元々はWebサイトの改善テストに用いられていた言葉だが、最近ではWebサイトに限らず、ある特定の要素に対していくつかのパターンを用意して効果を比較し、改善点を見つける方法全般を指すこともある。

ABテストの目的

CVRの向上

ABテストは、CVR（コンバージョン率）の向上を目的として実施されることが多い。たとえばLP（ランディングページ）の場合、デザインや見出し、CTAボタンの色・形・テキストなど、いくつか異なるパターンを用意し、ABテストにより比較検証することで、リードの獲得数やLPの直帰率といった数値目標の達成度において効果の高い施策を採用することができるため、CVR向上につながる。

顧客体験の改善

ABテストでの結果をもとに改善を図ることで、Webサイトやアプリケーションの利便性向上にも役立つ。たとえば、ユーザーの使い勝手を考えたレイアウトを複数用意し、ABテストを実施すると、ユーザーが情報を最も簡単に見つけられるレイアウトが明確になる。これらを採用し、ユーザビリティの向上を図ることで、ユーザーエクスペリエンス（UX）の改善へとつながっていく。

ABテストの進め方

目標の設定

ABテストは、CVRやクリック率を改善するために実施されるテストである。これを踏まえ、まずは抱えている問題点を洗い出し、CVを達成するための改善ポイント（目標）を明確にしておくことが大切だ。その際、クリック率や購入率など、ユーザーのアクションに影響を与える可能性のある要素に焦点を当てる。

仮説を立てる

目標を明確にしたら、何をテスト対象とするかを決め、仮説を立てる。
たとえば「現状のクリック率を上昇させるにはCTAボタンの形を星形などの目立つデザインにする」といったように、具体的な改善ポイントと変更内容、さらに改善することによってユーザーアクションにどう影響するかなどの仮説を立てる。

変数の選択

仮説を立てたら、ABテストで検証する具体的な要素を一つ選択する。
たとえば、CTAボタンの色や形、タイトルのテキスト、メールの送信時間、ファーストビューの画像、フォームの入力項目など、あらゆる要素が対象となるが、変更する項目は一つに絞る。

バリエーションの作成

仮説を元に、選択した要素について2つ以上の異なるテストバージョンを作成していく。一つは現行のデザインまたは手法、それ以外は新しいデザインまたは手法とする。

ユーザーへのランダムな配信

ユーザーをランダムにグループに振り分け、それぞれ異なるパターンを配信する。その際、全てのパターンを同条件かつ同期間、同時に配信することが重要である。

結果の分析

ユーザーの行動を追跡し、それぞれのパターンが目標にどの程度影響を与えたかを分析する。仮説が正しかったのか、違っていたのならその要因を検証する。
一方が優れた結果を示した場合、そのパターンを採用するか、さらに異なるパターンを作ってテストをするのもよい。どのパターンも大差がない場合は、他の要素をテストするために新しいテストを練り直すか、さらなるデータ収集に向けて新たに仮説を立て、テストを継続することなどを検討する。

ABテストのメリット

コストを抑えながらCVRを向上できる

新しくLPを作成したり、Webサイトを１からリニューアルしたりすることと比べると、コストをあまりかけずに、CVR向上を図ることが可能である。また、ABテストを繰り返し行うことで、CVRを最大化するための改良点を特定できる。

データ駆動型の意思決定ができる

ABテストにより、ユーザーの実際の行動に基づいた意思決定を行うことができる。十分なデータ量やサンプルが集まるまでテストを実行すれば、主観や直感に頼るよりもユーザーの意思に寄り添った、信頼性が高い結果をもたらす。

リスクの軽減

新しいアイデアや機能を適用する前に、ABテストによってその効果を予測してテストすることができるため、期待外れの結果に陥りかねない大規模な変更についても、事前に問題点が確認できることでリスクを軽減することが可能だ。

ユーザーエクスペリエンスの改善

時間の経過とともに、ユーザーエクスペリエンスを向上させるための要素を特定することができる。デザインの変更や、ユーザーが求めている情報を追加でテストすることでブラッシュアップされ、ユーザーのページ滞在時間の延長やクリック数の増加、離脱率の減少などが期待できる。

ABテストと多変量テストとの違い

ABテストでは、一度のテストで一つの要素（ボタンの色、見出しのテキストなど）を変更し、その結果を現行と比較して、どのパターンが優れているかを検証する。そのため、単純で明確な変更の検証に有効で、ある特定の要素の変更がユーザーの行動にどのように影響を与えるかを明確に理解するのに役立つ。
それに対し、多変量テストは複数の要素を同時に変更し、それぞれの組み合わせが結果にどのように影響を与えるかを検証するものである。変更できる要素の数に制限がなく、複数の異なる要素を一度に検証できるため、複数の要素で構成された複雑なWebサイトなどの最適化に優れた効果を発揮する。たとえば、Webサイトの見出しと画像を同時に変更し、それぞれの組み合わせがどのように影響を与えるかを検証することができる。
どちらの手法を選択するかは、訪問者数、テストの目的や変更要素の複雑さなどによって選択する。まずはABテストから始めて、その後、より深く掘り下げるために多変量テストを使用して最適化を目指すのが一般的である。