ABテストとは？成果につながるやり方やおすすめのツール・成功事例を紹介
「どちらのデザインがいいの？」「ユーザーが重視する点はどこなのか？」など、ベストな改善策に迷う場合や反応を確かめたい際には、ABテストの活用が有効です。
ABテストとは、デザインや文言など特定の要素だけを変えた複数パターンを同時に配信し、より成果の出る要素を特定する手法です。
主にLP（ランディングページ）や広告バナー、アプリ画面、メール配信などで行われます。CVRの向上・クリック率の改善・離脱率の低下など、コンバージョンにつながる行動を最大化するのが目的です。
本記事では、ABテストのメリットや、成功へ導く5つのステップをわかりやすく解説します。仮説の立て方や検証期間、有意差の見方など、客観的なデータにもとづく成果を積み上げるためのノウハウを学べます。
目次
ABテストとは？
ABテストとは、WebサイトやLPの一部だけを変えた複数パターン（A案・B案）を同時に配信し、ユーザーの実際の行動データで、効果的なパターンを判断する手法です。
たとえば、CTAボタンの文言を変えたA案とB案を比較し、どちらが多くクリックされるかを検証します。担当者の好みや勘、上司の意見など不確かなものではなく、客観的な数字で意思決定できるため、改悪のリスクを抑えながら改善を積み上げられます。
また、ユーザーの反応をダイレクトに見ながら改善できるのもポイント。「どのようなデザインだと反応が良くなるのか」「どのような情報に興味を示してくれるのか」など、実際に配信してみないとわからない情報を得られます。
ABテストでは、正しい評価を得るために、一定期間テストを続けることが重要です。短期間だとデータが少なく偶然の偏りが出やすいほか、曜日や時間帯などによるユーザー行動の変化も反映しづらく、正確な比較ができません。
成果が出にくい場合には、購入や登録などの最終成果だけでなく、ボタンのクリックやスクロール率など途中の行動も指標にすると改善のヒントを見つけやすくなるでしょう。
ABテストのメリット
ABテストには、主観ではなく客観的な根拠で改善を進められるというメリットがあります。
ここでは、ABテストがLPのCVR改善や広告のクリック率向上、アプリの離脱率低下など成果最大化に効果的である理由を、ユーザー行動の可視化・判断の客観性・小さな改善の積み上げという3つの視点から解説します。
ユーザーの行動を数字で判断できる
ABテストのメリットは、ユーザーの行動を数字で把握できるため、感覚ではなくデータにもとづいて改善点を特定し、LPのCVR向上や広告のクリック率改善など具体的な成果につなげられることです。
たとえば、どのボタンがよく押されているか、どの部分で離脱しているのかなど、感覚では捉えにくい動きをデータとして可視化できます。改善すべき部分がデータで把握できるため、効果的な改善策を立案しやすくなります。
また、行動データが可視化されることで、チーム全員が共通認識を持ち、次の施策に自信を持って進められるのもポイントです。
一方で、数字だけを優先すると、短期的に成果が出やすい施策ばかりに偏り、本来改善すべきポイントを見落とす可能性があります。そのため、目的に合った指標を選び、数字の変化を正しく解釈することが重要です。
感覚や思い込みに頼らず改善できる
ABテストを実行することで、担当者や上司の好みではなく、ユーザーの実際の反応にもとづいて、成果につながる施策を判断できます。
そのため、感情や思い込みに頼ることなく、正しい施策を効果的に選べるでしょう。
たとえば、ファーストビューの画像を人物写真から商品写真に変えた場合、どちらがスクロール率やクリック率が高いかをデータで判断できます。感覚では人物のほうが親しみやすいと思っていても、実際には商品写真のほうが良い反応を得られる場合もあります。
また、結果の根拠を分析することで、次の改善に応用でき、施策の質を継続的に高められるでしょう。
小さな変更で成果を積み上げられる
ABテストは、ボタンの文言や色を変えるだけといった小さな変更でも、確実に成果を積み上げられる点がメリットです。
最初から全体を改善する必要がないため、たとえ失敗しても影響は少なく、リスクを最小限に抑えながら改善を進められます。また、新しい案はまず一部のユーザーにのみ表示することで、事業全体の数字に影響を与える前に投資対効果を見極められます。
実験段階で成果が確認できれば本格的に展開し、逆に結果が悪ければ即座に撤回できるため、売上の減少リスクや機会損失を抑えながら改善策を実行できるでしょう。
成果につながるABテストのやり方5ステップ
ABテストは、正しい手順で進めることが成功の鍵となります。以下の5つのステップに沿って進めることで、感覚に頼らない、確実な改善サイクルを構築できます。
- 解決すべき課題と目的を明確にする
- 改善に向けた具体的な仮説を立てる
- 比較するテストパターンを作成する
- テストツールを設定し配信を開始する
- 結果を分析し改善策を実行する
仮説・検証・実行までの流れを押さえることで、再現性のある成果を積み上げられます。
1.解決すべき課題と目的を明確にする
ABテストを行う際は、まず解決すべき課題と目的を明確にすることが重要です。課題と目的が曖昧なままテストを始めると、見るべきポイントがわからず、効果的な施策につながりません。
効果を適切に評価するためには、購入や申込といった最終的な成果だけでなく、スクロールやクリックなど、コンバージョンに至るまでの行動も指標として設定することが重要です。とくにユーザー数が少ないサイトでは、最終成果だけだと差が出にくく、改善の判断が遅れやすくなります。
一方で、中間行動を指標にすれば、ユーザーがどこで迷っているのかを早期に把握でき、次の改善につなげられます。
解決すべき課題と目的が明確に結びついていれば、結果の解釈に迷うことなく、根拠ある改善を進められるでしょう。
2.改善に向けた具体的な仮説を立てる
次に、ユーザーがなぜその行動をとるのかを踏まえて仮説を立てることで、より具体的な問題点を深掘りしましょう。
課題の発生箇所を特定し改善策を的確に考えやすくするために、以下のような道筋を言語化して仮説を立てることが大切です。
| 仮説を立てる道筋 | 例 |
| 改善すべきポイントは何か | ファーストビューでメリットが伝わらない |
| どのように変えればいいのか | 訴求コピーを「30日間無料で試せる」のように具体化する |
| ユーザー行動は変わるのか | ユーザーの興味喚起が強まる |
| 結果として数字が改善するか | スクロール率やCV数が向上する |
仮説がないまま無闇に変更すると、成功しても失敗しても理由がわからず、学びが蓄積されません。
仮説を明確にすれば、期待した効果と実際の差を比較することで、利用者が求めているポイントを正確に把握できます。
3.比較するテストパターンを作成する
仮説を立てたら、比較するテストパターンを複数作成しましょう比較するテストパターンを作成する際は、まず検証したい要素をひとつに絞るのが定石です。
複数箇所を同時に変えてしまうと、どの要素が結果に影響したのかわからず、正しい判断ができなくなるためで、検証の精度を保つための基本原則です。また、テストでは変更する箇所と変更しない箇所を、明確に分けることが重要です。
テスト対象以外の要素を同じ状態にそろえておくことで、どの変更が結果に影響したのかを正しく判断できます。
ABテストの基本的なやり方については、以下の記事を参考にしてください。
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4.テストツールを設定し配信を開始する
テストパターンの作成が済んだら、テストツールを設定し配信を始めましょう。テストを開始したら、事前に決めた期間まで継続することが重要です。
結果が良さそうに見えても早期終了すると、偶然の変動に影響された誤った判断につながりかねません。一定期間続けることで、曜日やタイミングによる行動差が平均化され、より信頼性の高いデータを得ることが可能です。
また、終了条件を決めておけば感情に左右されずに判断でき、報告時の根拠にもなります。たとえば、「統計的な有意差が確認できるまで継続する」あるいは「必要なサンプルサイズに達するまでデータを蓄積する」といった基準を事前に決めておけば、途中で数字が上下しても、ぶれずにテストを継続しやすいでしょう。
5.結果を分析し改善策を実行する
テスト結果を確認したら、効果の有無だけでなく、結果と根拠を分析し、次の施策につなげましょう。
たとえば、CTAの文言を変えたテストでクリック率が改善した場合、より具体的なメリットを示す表現が響いたなど、ユーザーの判断基準が見えてきます。
一方で結果が悪かった場合でも、料金情報を強調しても反応が薄いといった、ユーザーが求めていない要素が明確になり、次の仮説につながります。
ただ単に良い結果だけを採用するのではなく、背景にあるユーザー心理を理解することで、改善の幅が広がるでしょう。
ABテストを実施する際の注意点
ABテストは、正しい手順で進めれば大きな成果を生みますが、進め方を間違えると誤った判断につながるリスクもあります。
ここでは、ABテストの結果の信頼性を高め、失敗を避けるために押さえておくべき3つの注意点を整理します。
検証目的を明確にしてから実施する
ABテストは、検証目的（何を解決したいのか）を明確にしてから始めることで、結果を正しく評価し改善策につなげられます。
目的が曖昧なままでは、どの指標を基準に判断すべきかが定まらず、結果に対する解釈がぶれるかもしれません。
たとえば、フォームの完了率の向上・CTAのクリック率の改善・ファーストビューの訴求強化など、目的によって見るべき数字が変わります。そのため、何を改善したいのかを事前に決めておくことで、成果を正しく判断し、効果的な改善策を見つけられるでしょう。
一度に複数の要素を変えない
一度に複数の要素を変えないことも、ABテストを実施するうえでは重要なポイントです。変更箇所をひとつに絞ることで、どの要素が成果に影響したのか判断しやすくなります。
一方、画像とキャッチコピーを同時に変更するなど、複数の要素を同時に変えると成果につながった施策がわからず、効果的な改善は難しいでしょう。
検証したい要因以外を同じ条件にそろえて比較することで、変更点の効果を正しく把握できます。着実にひとつずつ検証することが、効果的な改善策の発見と、組織の知見の積み上げにつながるでしょう。
十分なデータ量が集まるまで待つ
ABテストでは、十分なデータ量が確保されて初めて信頼性の高い判断ができます。
データ量が少ない状態では、曜日・時間帯・ユーザー属性といった一時的な変動の影響により、結果が安定しないためです。
データが不足したまま判断すると、偶然の偏りを成果と誤認し、意思決定を誤るリスクが高まります。たとえば、初期の数十件だけではA案が優位に見えても、データが蓄積されるにつれて、B案のほうが成果が高いというケースもあるでしょう。
ABテストでは、十分なデータ量が集まったうえでテストを実施することで、誤差に左右されない安定した結果を得られ、戦略的な意思決定に直結します。
ABテストの基本的なやり方については、以下の記事でわかりやすく解説しています。
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ABテストを実施する際に見るべきポイント
ABテストの効果を最大化するには、なんとなく検証するのではなく、ユーザーの行動に影響を与える箇所から優先的に改善することが重要です。
ここでは、ABテストを実施する際に見るべきポイントを、成果に直結しやすい5つに分けて解説します。
ユーザーの第一印象（ファーストビュー）
LPやWebサイトなどに訪れたユーザーがまず目にするファーストビューは、その後ページを読み進めるかどうかを左右する重要なポイントです。冒頭で離脱率が高い場合、優先的にテストすべき箇所といえます。
ユーザーは最初の数秒で、自分に関係あるページかどうかを判断します。ここで関係性を感じなければ離脱につながりますが、悩みや目的に合った情報が視覚的に伝われば、続きを読んでもらえる確率が高まるでしょう。
改善の焦点は、メイン画像・キャッチコピー・訴求内容の一貫性です。ただ単に見た目を良くするだけでなく、自分向けのページであることを即座に理解させる構成が鍵となります。
行動を促すCTAボタンのわかりやすさ
CTAボタンは、ユーザーの最終行動であるCV（購入や登録など）に直結するため、小さな改善でも成果につながる可能性があるポイントです。
たとえば、CTAの文言・色・配置を少し調整するだけでクリック率が変わる場合もあります。メリットが具体的に伝わる文言は行動を促しやすく、視認性の高い配置や対比の強い色は押されやすくなります。
ただし、ユーザー心理に合わない配色やCTAの配置などが逆効果になる場合もあるため、仮説を立てながら進めることが重要です。
CV改善に効果的なCTAボタンのデザインについては、以下の記事で詳しく解説しています。
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興味を引くタイトル・コピー
LP・Webサイトのタイトルやコピーは、ページが読まれるかどうかを左右する重要な要素です。たとえLPの内容が良くても、タイトルが魅力的でなければ読み進めてもらえません。
ユーザー視点の言葉に変えるだけで、クリック率が改善する可能性もあり、メリットを直感的に伝える表現が効果的です。
たとえば、「高性能AIツールを提供します」のような抽象的な表現ではなく、「面倒な資料作成を10分で終わらせるAIツールです」のように、ユーザーが得られるメリットを具体的に言い換えるだけで反応が向上する可能性があります。
ただし、期待を過度に煽る誇張表現は逆効果で、企業やブランドの信頼低下につながる恐れがあります。事実にもとづきつつ、ユーザーの悩みに寄り添ったコピーに整えることが重要です。
フォームの入力しやすさ
名前・メールアドレス・電話番号などを入力する申込や問い合わせのフォームは、LPやWebサイトの中でも離脱が発生しやすい箇所です。
そのため、入力負担の軽減がCVR向上に直結します。たとえば、項目が多すぎる・必須項目がわかりにくい・入力補助（例：郵便番号で住所が自動入力される等）がないといった状態は、ユーザーに負担をかけ途中離脱を招きます。
そのため、必須項目を絞る・入力欄をスマホでも押しやすい幅にする・エラー文をわかりやすく表示するなど、わずかな調整でも成果が改善しやすい領域です。
ただし、項目を削りすぎると必要な情報が不足し、問い合わせ内容を正しく判断できない恐れがあります。業務上どうしても必要な項目を見極めたうえで、入力のしやすさを改善しましょう。
コンバージョンまでの導線のわかりやすさ
ユーザーが迷わず目的のアクションに到達できる導線設計は、LPやWebサイトの成果向上に直結します。
たとえば、ファーストビュー（最初に表示される画面）にCTAを配置したり、スクロールに合わせてボタンを追従表示させたりするだけで、アクションの到達率が向上する可能性があります。
また、料金ページのような成果に影響する情報のリンクがわかりにくい場合は、目立つ位置に配置し直すことで、ユーザーの迷いを減らせます。
一方で、案内がわかりにくい・リンクが深すぎる・意図しない誘導が多いといった動線のわかりにくさは、ユーザーの離脱につながります。CVまでの流れをシンプルにし、必要な情報を適切な順番で提示しましょう。
無理に誘導するのではなく、ユーザーの目的に寄り添った自然な導線が効果的です。
おすすめのABテストツール3選
ここでは、おすすめのABテストツールを紹介します。特徴を確認して、自社に合うツールを選ぶ際の参考にしてください。
ABテストツールの主な機能や選び方については、以下の記事でわかりやすく解説しています。
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ABテストツールとは？主な機能やメリット、失敗しない選び方を紹介
VWO
引用元：VWO
VWO（Visual Website Optimizer）は、ABテストだけでなく多変量テストやスプリットURLテストなど、幅広い検証機能を備えたABテストプラットフォームです。
直感的なビジュアルエディターでノーコード設定が可能なため、コーディング知識がなくてもテストを始められます。また、訪問者の属性や行動に応じたターゲティング設定やレポート出力機能があり、改善サイクルをスムーズに回せる点が特長です。
さまざまな企業で利用されており、サイトの最適化を包括的に進めたいチームに向いています。
Optimizely
引用元：Optimizely
Optimizelyは、世界で幅広く利用されている高機能なABテスト・実験プラットフォームです。サイト上のボタンやテキスト変更といった基本的なABテストだけでなく、多変量テスト、パーソナライズ、セグメント別の行動分析など高度な最適化が行えます。
テスト作成は直感的なエディターで設定でき、専門的なコーディング知識がなくても実施できる点が強みです。また、データ解析機能が充実しており、ユーザー行動を細かく可視化しながら改善施策の根拠を明確にできます。
大規模サイトや、複数部署で改善を進めたい企業に向いているツールです。
AB Tasty
引用元：AB Tasty
AB Tastyは、ABテストとパーソナライズ機能を強みとするヨーロッパ発の最適化プラットフォームです。直感的なビジュアルエディターでテストを作成でき、画像・文言の変更から高度なUI改善までスピーディに検証できます。
AIによるレコメンド機能や行動ターゲティングにも対応しており、ユーザーごとに適した体験を提供しやすい点が特徴です。また、ヒートマップやファネル分析などの行動分析機能も搭載しているため、ユーザーがどこで離脱しているかを可視化し、改善の優先度を判断しやすくなります。
マーケティングとUXチームの双方が使いやすい設計で、継続的なサイト改善を推進したい企業に適したツールです。
LPの作成・運用からABテストまでをシームレスに実施したいなら「Squad beyond」がおすすめ
Squad beyondは、デジタルマーケティングに必要な機能をひとつにまとめたオールインワンプラットフォームです。ノーコードでのLP制作、媒体連携によるデータ取得、ヒートマップ分析に加えて、ABテストも同一画面で実施できます。
制作から検証、改善までをシームレスに進められるため、複数ツールの切り替えによる無駄がなくなり、改善サイクルの高速化が可能です。これにより、少人数チームでも効率的にPDCAを回し、成果の最大化につなげる支援ができます。
これまで別々のツールを使い分けていた煩雑さを解消し、属人化やデータ分断を防ぎながら、改善のスピードを大幅に向上できるでしょう。
Squad beyondの具体的な活用方法や成功事例を知りたい方は、「Squad beyondの強みが実例で具体的にわかる3点セット」をダウンロードして、導入イメージの検討にお役立てください。
Squad beyondの強みが実例で具体的にわかる3点セット
Squad beyondでABテストの効果的なやり方を実践した事例
最後に、Squad beyondを活用しABテストを効果的に行った事例を紹介します。
ABテストを簡単に行い検証速度を上げることで成果が向上｜株式会社Hakuhodo DY ONE
博報堂DY ONEでは、外部アフィリエイターへの制作依頼や、社内制作の待ち時間が発生していたため、ABテストの検証スピードが遅くなるのが課題でした。
Squad beyond導入後は、テキスト変更やファーストビュー修正を自チームで即時に行えるようになり、ABテストの回転速度が劇的に向上。検証量が増えたことで最適な施策を素早く見つけられ、成果改善にも直結しました。
また、ヒートマップなどのデータ共有がワンクリックで完結するようになり、意思決定のスピードも改善。こうした効率化がクライアント対応の迅速化にもつながり、信頼構築と予算拡大という成果も生まれています。
導入事例：検証速度の向上が成果向上に直結。「こんなに早く、簡単にABテストって回せるの？」と本気で驚きました。
ワンクリックでABテストを実行し作業時間が30分から5分に軽減｜株式会社ピアラ
ピアラは2020年に一度Squad beyondを導入したものの、他CMSの浸透により一度は解約。しかし半年後に改めて説明を受けた際、機能の進化に驚き再導入を決定しました。
とくにLP作成の容易さと、ワンクリックで実行できるABテスト機能が業務効率を改善。従来30分かかった設定作業がわずか5分に短縮され、PDCAの高速化が売上向上にもつながりました。
また、高トラフィックにも耐えるサーバー環境により広告運用の安定性も向上。サポートの勉強会により社内浸透が進み、導入人数は10倍に増加しました。現在では、同社のマーケティング業務に欠かせない基盤ツールとして活用されています。
導入事例：解約→半年後に再契約するとその進化に驚き。今では組織成長にも欠かせないSquad beyond
まとめ
ABテストは、担当者の経験や勘に依存せず、ユーザー行動という客観的な事実にもとづいて改善を積み上げられる分析手法です。
本記事で紹介した「成果につながるABテストのやり方5ステップ」を正しく踏めば、意思決定の精度が上がり、施策の再現性も高まります。また、ファーストビューやCTAなど成果に直結する領域から優先的に検証すれば、限られたリソースでも改善効果を高めることが可能です。
ABテストをはじめ、検証速度の向上は売上や運用効率にも影響します。データにもとづく改善文化を組織に根付かせることで、継続的な成果向上につながるでしょう。
