A/Bテストとは？
簡単に言うと、A/Bテストとは、マーケターが広告やキャンペーンなどのアセットの2つの異なるバージョンを比較し、それぞれのバージョンのパフォーマンスを測定する戦略です。ほとんどの場合、アセットの最終目標に対してより良いKPIを生み出すと主張する仮説を前提に設定されます。2つのバージョンは通常、ターゲットオーディエンスの半分ずつに同時に公開され、マーケターが設定した目標に関して「勝利」するバージョンが決定されます。
しかし、通常はそこで終わりません。勝者が決まると、マーケティング担当者は通常、より多くのリードを有料顧客に転換することを目標に、他のバージョンのテストに進みます。
A/Bテストの例は？
あなたのゴールがクリックとコンバージョンのためにキャンペーンを最適化することであれば、まずオーディエンスの現在の行動を特定します。これは通常、ヒートマップやその他の分析ツールを使って行います。これらのツールを使って、次のような質問に答えます：
- ユーザーは何をクリックしているのか？
- 何をクリックしていないのか？
- 何をクリックしてほしいのか？
次のステップは、彼らのクリック行動に関するこの情報を使って、より多くのコンバージョンユーザーを導くことができる様々な仮説を生み出すことです。あなたの最終的なゴールが、より多くの人にあなたの製品やオファーにサインアップしてもらうことであれば、サインアップページに導くために、現在ユーザーが最もクリックしている場所を使うことができます。あるいは、ユーザーが特定の画像やCTAをクリックしないのは、イメージが弱かったり、魅力的でない言葉を選んだりしたせいだと仮説を立て、それらを置き換えることもできます。
仮説をリストアップしたら、最も強力なものを選び、設定した（そして等しい）時間の変化を見せるA/Bテストを開始します。A/Bテストは、トリートメントグループとコントロールグループの間で行うことができ、トリートメントグループに変化を加え、コントロールグループはそのままの状態を維持する。あるいは、全く新しいキャンペーンを実施し、クリックやその他のユーザー行動に関する過去のデータがない場合、同時に2つの新しい仮説をテストすることになります。
一定期間後、新しいデザイン（またはトリートメントグループ）とコントロールグループのコンバージョン率を比較します。新しいデザインはクリック数を増やし、コンバージョン数を増やしたでしょうか？もし答えがイエスであれば、新しいデザインに固執し、次のA/Bテストに進むのがよいでしょう。