とりあえずやっているだけになっていませんか
LP改善！広告効果のあがるABテストとは？
この記事は弊社が無料配布しているホワイトペーパーのひとつ「とりあえずやっているだけになっていませんか LP改善！広告効果のあがるABテストとは？」を元に作成した記事です。ぜひホワイトペーパーもご一緒に御覧ください。
1. やってしまいがちなABテストをしていませんか？
ABテストは一時しのぎになりがちです。次の図のようなABテストをしていると、広告効果の向上を妨げてしまいます。
LPは作って終わりではなく、効果検証をしながら、その都度改善していくことで広告効果を上げることができます。
2. ABテストにおけるPDCAとは
ビジネスの基本でもあるPDCA（Plan、Do、Check、Action）は、ABテストでも非常に重要な効果検証のサイクルです。数字を大局から見て仮説立てすることから始まり、テストし検証し、最後に仮説を立ててサイクルを回していきます。
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1. Plan（仮説立て）…誰に・何を・どのように伝えるのか、どのくらいのコンバージョンをあげたいかを計画する。
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2. Do（テストする）…仮説立てをした計画をもとにGoogleオプティマイズを使ってテストする。
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3. Check（検証する）…仮説だてとテストした結果を比較する
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4. Action（次の仮説立てをする）…検証結果をもとにしてさらに良い結果に近づけるために次の仮説立てをする
この4つのサイクルを回していくことで、徐々にコンバージョンを上げられるよう実行します。地道な作業かもしれませんが、ABテストはこの基本に立ち返ってしっかりPDCAを回し続けることが最も効果的なのです。
ABテストの効果を上げる4つのポイント
本当に効果が上がるABテストをするために、以下の4つに重点を置いて説明します。
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1. なぜABテストをするのか？から見直す
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2. ABテストの設計＿仮説を立てる
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3. ABテストを実施できる代表的なツール3選
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4. 検証するということ
3. なぜABテストをするのか？から見直す
ABテストにおいてPDCAを回さなければならない理由は、同じLPを使い続けることで効果が落ちていってしまうからです。
デジタル広告において購買行動に何が貢献しているかを分析すると、約47％がクリエイティブに影響しているといわれています。
その都度ユーザーの反応を分析しながらクリエイティブの改善をし続けることが必要なのです。
また、同じLPを使い続けるとサイトからの離脱率が上がり、コンバージョンが取れなくなってしまいます。滞在率を上げるためには、クリエイティブを改善しながら常に真新しい情報を発信し続けることが効果的です。
4. ABテストの設計＿仮説を立てる
まずはABテストにおいて最初にするべき「仮説立て」について、段階的に解説します。
数字を大局から見よう
仮説立てのポイントは、複数パターンから最も良い結果を検証できるようにしておくこと。そのうえで、A・B・Cといくつかのパターンを用意しておきます。
それぞれのパターンにおいて、さらに「いつ」「何を」「どのように」を、言語化できるように設定しておきましょう。KPIを達成するためには、5H1Wを軸に大局から見て判断することが重要です。
また、あらかじめ用意したA・B・Cのパターンは、単なる比較でしかありません。最終的にはこれらを検証したうえで、さらにDやEのパターンがあるかもしれないことも想定することができれば、PDCAを回していくことができます。
なお、実施結果は後から振り返りができるよう、ドキュメントとして保存しておくことをオススメします。
「何を」伝えるのか
次に、仮説立てで伝えるべきポイントで重要な「何を」について説明します。
伝えるべきものが曖昧だと、PDCAを回しているつもりでも情報不足で効果検証ができず、非効率な運用になってしまいます。しっかりと「何を」が言語化できるよう、次の3つを意識しておきましょう。
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1. 自社商品の理解
これは基本中の基本。まずは自社商品の特徴を思いつく限り洗い出しをしてみましょう。
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2. 競合／市場調査を行う
次に競合他社と市場調査を実施して、マクロな観点から自社商品の立ち位置や特徴を見ます。
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3. 自社ならではの特徴・強みを見つけターゲットに合った訴求を考える
自社商品と競合他社の商品と比較をして、自社ならではの特徴や強みを見つけましょう。それこそが「何を伝えるべきか」の重要なポイントになります。ただし、他社商品と異なる部分だけを推しても、ターゲットに合っていなければ「素敵な商品だけど買わない」ということが起きてしまうので、前提としてターゲットに訴求できる内容かどうかを判断しましょう。
仮説を立てるためのヒント
仮説立ての精度を上げるためのポイントは、定性面・定量面からの事前リサーチです。
定性調査
顧客などから実際の声を聞くことで仮説立てのヒントを得ます。自分が考えた仮説に対して顧客に問いかけ、回答をもらいましょう。精度の高い仮説立てをするためには、ヒアリングの精度が重要です。
定量調査
アンケートなどを集計して数値化してみる調査です。より現実的な数値を把握するためには、官公庁や企業が出している調査データを活用してみることもオススメです。
「誰に」伝えるか
仮説立てにおいては「誰に伝えるのか」というペルソナ設定も重要です。伝えたい相手が具体的であればあるほど訴求力に差が出るので、ペルソナは出来るだけ細かく設定しましょう。
「どう」伝えるか
「何を」「誰に」が決まったら、次は「どう伝えるか」を仮説立てします。
どう伝えるべきかの設定は、次の2つの項目に分かれます。
また、綿密な広告プランを立てるために、下記も設計しておきましょう。
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1. いつ出稿・掲載するか
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2. どこの媒体に掲載するか
5. ABテストを実施できる代表的なツール3選
仮説立てからプランが決まったら、次はいよいよ広告出稿です。広告を出稿する前に、ABテストを実施するためのツールを準備しておきましょう。代表的なABテストツールを3つ紹介するので、ぜひ参考にしてみてください。
最もオススメなのは、Googleオプティマイズです。契約不要かつ利用料も無料であり、初期設定が簡単なため、初めてABテストをする方でも使いやすい特徴があります。
6. 検証するということ
ABテストを実施したら次は検証のフェーズに入ります。
「どちらがより効果的だったか」を比較するために、先ほど紹介したABテストツールを利用して検証しましょう。
なお、検証をするためには、少なくとも2週間の運用が必要です。なぜなら、Googleオプティマイズの場合、データ収集期間に2週間分を要するためです。
これらのABテストを繰り返してPDCAを回していくことでデータが蓄積され、運用するたびにスムーズな仮説設計が可能になります。
ABテストは地道な作業
これまでご説明したPDCAを回していくことはとても地道な作業で、運用していく中で様々な悩みを抱えることが想定されます。
下記は実際に現場から上がってきた声です。
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1. 自社運用ではリソースが限界
ABテストは短期的に大きな効果を出すというよりも、長期的に続けることで効果を継続的に上げていくものなので、地道に忍耐強く続けることが重要です。社内運用では負担が大きく継続的にPDCAが回せない。
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2. アイデアが尽きて行き詰った
ABテストでは「仮説」を立てられるかが重要です。最初はたくさん出てきたアイデアもテストを繰り返すと壁にぶつかることがあります。顧客ヒアリングや市場調査をすればいいのはわかるが、行き詰っている。
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3. 成果がなかなか出ない。結果を活かせない。
ABテストを行えば必ず効果が出るというものではありません（Optimizelyの調査によると、ABテストの成功確率は25%とも言われています）。
思うように結果が出なくて落ち込んだり、思った以上の結果が出て喜んではいるものの原因がわからず次に活かしきれていない。
7. 運用をプロに任せるという選択も
ABテストをする中での様々な悩みを解決させるためには、プロに運用を任せる選択肢をオススメします。ABテストのPDCAを回す作業は人為的に労力を要するものであるため、人手が足りずに運用ができない・人件費がかかってしまうなどのリスクがあります。
また、初めてABテストをする方は何から手をつけたら良いか迷ってしまうことでしょう。
そんな時にはプロに任せる選択が効率的です。
シンギ株式会社は多くの企業様からWeb運用のパートナーとして信頼いただいており、クライアント様のサービスや商品理解を深めた上でご予算に合ったプランを提案しています。
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