A / Bテストの実行方法：最初から最後までの完全ガイド

Webサイトでの変換を最適化するための最良の手法は、A/Bテストを作成することであることをすでにご存知でしょう。 しかし、WebサイトでA / Bテストを作成することを検討すると、多くの疑問が生じます。どのページをテストする必要がありますか？ どのようなA/Bテストを作成する必要がありますか？ どうすれば作成できますか？ A / Bテストはいつ終了する必要がありますか？ そして、A / Bテストが終了したら、どうすればよいですか？ この投稿は、体系的な方法でA / Bテストを作成し、上記のすべての質問に回答し、Webサイトで最良の結果が得られるようにするためのガイドとして意図されています。

A/Bテストとは何ですか

A / Bテストは、同じページのバリエーションを作成して、さまざまなオプションでのユーザーの行動を比較し、どのバージョンが最良の結果を得るかを評価できるようにする設計テストです。

データを分析したら、どのバージョンがより適切に応答し、いつ結果がより肯定的であるかを結論付けることができます。 たとえば、数年前、オバマ氏はキャンペーンの収益を上げるために、さまざまな画像とボタンを組み合わせたさまざまなバリエーションのWebランディングページを使用してテストを実行しました。

その結果、彼は優勝バージョンで、元のバージョンと比較して合計6000万ドルの収益を上げることができました。 悪くないですよね？

A / Bテストを実行する場合、Webサイトでテストする要素は、ページだけでなく、メニュー、ウィジェット、テーマ、テンプレートなどである必要があります。通常、「オリジナルバージョン」、「コントロールバージョン」、または「テストを実行する前に存在していたバージョンに対する「バリアントA」、および元のバージョンではない「バリエーション」、「バリアント」、または「代替B、Cなど」。 異なるバリエーション間の違いは、元のバージョンに対する非常に微妙な変更から、根本的な変更を伴うバリエーションまでさまざまです。

さらに、A / Bテストは、事前定義された目標を達成するためにユーザーの行動を分析する目的で作成されます。 前の例では、政治キャンペーンの収益を増やすことが目的であることがすでにわかりましたが、ニュースレターの購読者、フォームへの回答、製品の売り上げなどを増やすこともできます。

A/Bテストの利点

上記の例から、A/Bテストのメリットは明らかだと思います。 A / Bテストでは、訪問者の行動に関する実際のデータに基づいて、実証済みの方法で収益を増やすことができます。 しかし、それは収益だけではありません。A/Bテストでは次のことも可能です。

• ユーザーエクスペリエンスを向上させます。 A / Bテストでは、訪問者のさまざまな好みや好みを比較できます。 実行する各テストで、より成功していることがわかっているWebサイトの側面を改善し、逆に、ユーザーに悪影響を与える可能性のある設計変更を行いません。
• バウンス率を改善し、ユーザーの摩擦を減らします。 A / Bテストは、当社の製品、記事、広告へのクリックを改善するのに役立ちます。 何が最も効果的で、訪問者が何を無視するかを特定します。
• コンバージョン率を向上させます。 コンバージョンについて話すときは、収益の向上だけでなく、ユーザーが製品の詳細を調べたり、ニュースレターに登録したりするなど、必要なアクションを実行することについても話します。
• 分析を改善します。 Google Analyticsは、当社のWebサイトで何が起こっているかについて多くの情報を提供しますが、A / Bテストは、非常に簡単な方法で、ある代替案が別の代替案よりも優れているかどうかを示します。
• 私たちのウェブサイトですべてをテストします。 A / Bテストの大きな利点の1つは、任意のデザイン要素とコンテンツをテストできることです。 画像やボタンだけでなく、フォントスタイルをテストしたり、メニュー、フォーム、ウィジェットを変更したり、さまざまなWordPressテーマを試して、どれが最適かを確認したりすることもできます。 A / Bテストは、このタイプのテストを実行できる唯一のツールです。
• リスクを軽減します。 そして何よりも、A / Bテストを実行した後、Webサイトに加えた変更は、誰の意見よりもはるかに信頼できることを、実際の実証済みのデータで知っていることです。 あなたがあなたのウェブサイトを改善するためにあなたがしなければならない変更を決定するのはまさにあなた自身のユーザーの意見です。

A/Bテストを作成する前に

WebサイトでのA/Bテストの結果を最適化する場合は、最初に次のタスクを実行する必要があります。 これらは、実行する必要のあるデータと作成する必要のあるA/Bテストを特定するのに役立ちます。

ウェブサイトの目標、KPI、ターゲットコンバージョン指標を定義する

まず、ウェブサイトで何を達成したいのか、コンバージョンの目標、KPI、ウェブサイトの目標コンバージョン指標を特定します。 たとえば、レストランがある場合、Webサイトの目的の1つは、オンライン予約を増やすことかもしれません。 この場合、KPIは、Webサイトの連絡フォームを介して行われた予約の数であり、ターゲットのコンバージョンメトリックは、たとえば100のオンライン予約フォームを受け取ることです。

別の例を見てみましょう。WordPressプラグインのサブスクリプションを販売しており、そのうちの1つがNelio A /BTestingです。 これを宣伝する1つの方法は、現在読んでいるようなブログ投稿を公開することです。このブログでは、読者がA/Bテストについてさらに学ぶことができるように努めています。 この場合、ブログの変換目標の1つは、読者がNelio A/Bテストの計画と価格設定のページにアクセスできるようにすることです。 KPIはそのページへの訪問数であり、目標の指標は1か月あたり2,000回の訪問を取得することです。

つまり、あらゆるタイプの分析の前に、訪問者のコンバージョンファネルを特定します。つまり、訪問者がWebサイトにアクセスしてからコンバージョンに至るまでに通過する手順と、訪問するさまざまなページを特定します（つまり、目的を満たすアクションを実行します）。あなたのウェブサイトの）。

情報を収集し、目標を達成しているかどうかを分析します

コンバージョンファネル、目標、KPI、およびターゲットメトリックから、現在得ている結果と、設定したターゲットメトリックの期待値との違いを現在得ているツールを使用して分析します。 行動できるデータが必要であることを忘れないでください。 これを行うには、ヒューリスティック分析を実行することから始めます。つまり、次の一連の基準に従ってコンバージョンファネルの各ページを評価し、結果を改善できるかどうかを評価します。

• Webページは、コンテンツとデザインに関してユーザーの期待に応えていますか？ どうすればそれを改善できますか？
• このページの内容と提供物は可能な限り明確ですか？ それをより明確またはより単純にすることができますか？
• このページでためらいを引き起こしたり、プロセスを困難にしたりするのは何ですか？ 単純化できますか？
• ユーザーの行動を助けないページには何がありますか？
• そして最後に、ユーザーのモチベーションを高めることができますか？

Google Analyticsは、上記の質問に答えるために必要な情報の多くを提供する優れたツールです。 たとえば、各ページの平均時間、バウンス率、ユーザーがクリックした場所などを確認できます。このフェーズで非常に役立つ他のツールは、ヒートマップ、クリックマップ、スクロールマップです。 これらは、各ページでユーザーの注意を引くもの、およびユーザーが無視しているものに関する追加情報を提供します。 つまり、ユーザーの行動をよりよく理解するのに役立ちます。

たとえば、Google Analyticsを使用すると、Nelio A / Bテストページへの訪問者のほぼ半数が価格設定ページにアクセスしたことがわかりましたが、これは悪くありません。 しかし、スクロールマップは、ほとんどの訪問者がランディングページの最初の折り目を超えて当社の製品について詳しく知ることができなかったことを特定するのに役立ちました。 ここで、改善の余地のある領域を見つけることができました。

この分析の後、あなたはあなたがあなたのウェブサイトで改善することができると思うすべての側面の詳細なリストを手に入れます。 上記の例では、訪問者が下にスクロールできるように、Nelio A/Bテストページを改善する必要があると結論付けました。

改善のための仮説を立てる

次に、特定された問題のそれぞれについて、改善仮説を生成します。 たとえば、前のポイントで、訪問者がNelio A / Bテストページの最初の折り目に留まるという問題があることがわかった場合、おそらく最初の折り目のサイズを変更してタイトルとテキストをより魅力的にした場合、訪問者はページの残りの部分を見ることが奨励されます。

最後に、問題のリストと改善のための仮説を取得します。

最高の影響と最低のコストで改善するアイテムのリストを並べ替える

WebサイトでA/Bテストを作成する場合、得られる結果がまちまちであり、信頼できる結論を導き出すことが難しいため、すべてを同時にテストすることはできません。 このため、次に実行するタスクは、前のポイントで取得したリストに実用的な方法で優先順位を付けることです。どの改善がより大きな影響を与える可能性があり、どの改善がより簡単に変更できるかです。

最も影響を与えるであろう改善は、通常、最も訪問されたページ、そしてとりわけ価格設定ページで発生するものです。 変更の費用については、前のポイントで行った仮説によって異なります。たとえば、新しいマルチメディアビデオを作成する場合など、タイトルや色を変更することは同じではありません。

理想的には、すべての項目を改善するように試みる必要がありますが、より良い結果を生成できる項目から始めることをお勧めします。

以上です。 これらすべての手順を実行した後、注文リストの最初のアイテムのA/Bテストを開始できます。

A/Bテストを作成する方法

ここまで進んだら、あなたはすでに最も難しい仕事をしているでしょう。 適切なツールを使用すれば、A/Bテストの作成は非常に簡単です。 これを行うには、WordPress用のさまざまなA/Bテストプラグインに関する記事を読むことをお勧めします。 Nelio A /BTestingなどのWordPressプラグインを使用してA/Bテストを作成すると、すべての利点があります。

• Webサイトの任意の要素のテストを作成できます。

• 外部ツールを使用せずに、同じ定義済みのWordPressエディターを使用してバリアントを定義します。
• さまざまなコンバージョン目標とアクションを定義できます。
• また、テストに参加したい訪問者をセグメント化することもできます。

ほんの数分で、仮説を検証するためのテストを作成できるようになります。

A/Bテストの実行中

優れたA/Bテストツールを使用してテストを作成したら、A/Bテストを開始する必要があることを示す必要があります。 それはあなたの訪問者をあなたがバリアントを持っているのと同じ数のグループに分割し、各訪問者は常に同じバリアントを見るでしょう。 さらに、テストがどの状態にあるかを常に知ることができるように、変換データを収集する役割も果たします。

A / Bテストツールの結果ページには、そのステータスに関する情報（勝者を決定するのに十分な訪問がすでにある場合）と、元のバージョンと作成したバリアントのコンバージョン率に関するさまざまなグラフが表示されます。

A / Bテストはどのくらいの期間実行する必要がありますか？ それは、その複雑さ（バリアントが多いほど、複雑になる）とテストを表示する訪問者の数（訪問者が多いほど、結果に関する信頼できるデータを早く取得できる）によって異なります。

テストをすぐに停止すると、意味のある結果が得られない可能性がありますが、テストを長時間実行し続けると、パフォーマンスの低いテストバリアントが原因でコンバージョンと売上が失われる可能性があります。また、新しいテストを作成する機会を逃す可能性もあります。さらに良い結果を得ることができます。 私たちのテストは通常​​2週間から4週間続きますが、トラフィックがはるかに多いWebサイトの場合、より少ない時間で素晴らしい結果を得ることができます。

A/Bテストの終了時

テストはいくつかの理由で終了する可能性があります。勝者のバリアントがあり、結果が統計的に有意である、元のバージョンが勝者であり、結果も統計的に有意である、またはテストがすでに実行されているためにテストを終了することを決定した場合明確な勝者を示す結果が得られずに長すぎます。

勝者のバリエーションがある場合は、おめでとうございます！ これで、A / Bテストツールに、勝ったバージョンを、これからすべての訪問者に表示される最後の唯一のバージョンとして適用するように指示する必要があります。

ただし、得られた結果が期待どおりでない場合もあります。 この場合、テストは仮説が正しくないことを理解するのに役立ちました。 A / Bテストは、私たちの期待を検証し、可能な限り最良のソリューションに導くのに役立ちます。

当社のウェブサイトでのコンバージョンの最適化は、データを分析し、改善のための仮説を立て、テストを作成し、得られた結果について結論を出すという繰り返しのプロセスです。 ウェブサイトで作成しているさまざまなテストと、得られた結果を確認することを強くお勧めします。 ウェブサイトのコンバージョン最適化プロセスが何で構成されているかをすばやく理解するのに役立つと確信しています。

UnsplashのBannonMorrissyの注目の画像。