ABテストツールは、Webサイト上におけるABテストの実装や効果検証を行えるツールです。Webサイトのデザインやレイアウト、キャッチコピーなどを複数パターン設置し、各要素で成果（コンバージョン）に至りやすいパターンを導き出すことができます。
プログラミングやWeb制作の専門知識を持っていない非エンジニアでもABテストを実装できるように設計されており、ページ上のテキストや画像の変更、実行条件の選択などは、ツールの管理画面上からマウス操作だけで設定可能です。
以下、ABテストツールについて、それぞれの特徴や機能、契約プラン、導入レビューを紹介します。製品の選定に際して、導入メリットや選び方などの詳細を確認したい方は、選定ガイドをご参照ください。
本記事では、Webサイトの最適化におけるABテストの役割や効果について、わかりやすく解説しています。また、ABテストツールの導入メリットや比較のポイントも紹介していますので、ぜひ比較検討の際に参考にしていただけますと幸いです。
ABテストツールは、Webサイト上におけるABテストの実装や効果検証を行えるツールです。プログラミングやWeb制作の知識がなくても扱えるように設計されており、複数テストの同時進行やデータ測定も開発工数をかけずに実施できます。
ABテストとは、WebサイトやLP、広告、メルマガなどにおいて、デザインやレイアウト、キャッチコピーなどを最適化するための比較テストです。
特定の要素に変化をつけたAパターン・Bパターンを作成して、どちらのパターンがより高い成果（コンバージョン率やクリック率）を得られるかを測定します。「ABテスト」と呼ばれているものの、3つ以上のパターンでテストを実施することもあります。
たとえば、ECサイトで【カートに入れる】ボタンのクリック率の向上を成果目標とした場合、同じ商品に対して【カートに入れる】ボタンの色が異なるページを2パターン展開し、クリック率の高かった方を成果に繋がる配色パターンとして採用します。
もちろん、変更による成果が見込まれるのはボタンの配色だけではありません。ページ上の配置やサイズ、テキストの文言なども影響要因として考えられます。
さまざまな要素でABテストを実施し、それぞれ成果の高かったパターンの実装を積み重ねていくことで、対象のWeb広告やWebサイト全体を最適化していくことができます。
Webサイトを最適化する一手に「ABテスト」を採用することには以下のようなメリットがあります。
ABテストは、1要素ずつのパターン比較を繰り返して、Webページや広告などを成果の出る方向へ徐々に改善していく性質があるため、段階を踏んで費用を投資していくことができます。「予算の関係上、リニューアルなどの大規模改修を行うのが難しい」という場合にもABテストは有効です。
ABテストから得られる結果は、ページビュー数やクリック率、直帰率など定量的な数値データです。ページデザインや導線設計の最適化を行うにあたって、担当者の経験や感覚値に頼らない客観的なデータに基づく意思決定にて、サイト改修を進めていくことができます。
ABテストツールを比較検討する際のポイントは下記3点です。
ABテストツールには、Webサイトの最適化をサポートする機能が、ABテストそのもの以外にも備わっていることが多いです。
たとえば、ユーザーの行動データを色分布で可視化する「ヒートマップ機能」は、ページ内でクリックされた箇所や離脱時の閲覧箇所など、ABテストの数値結果からは得られないページ全体のユーザーの具体的な動きを取得可能です。クリックできない画像やテキストを間違えてクリックした場合も反応し、「ボタンのデザインパターンをABテストしていたが、そもそもCTAをボタンで設置すべきではない」といった発見に繋がることもあります。
また、問い合わせや決済など、ユーザーが情報入力を行うフォームをカスタマイズする「EFO（入力フォーム最適化）」をABテストと組み合わせることによって、入力支援機能の効果を比較することができます。
そのほか、複数パターンのランディングページを、キャッチコピー・フォント・ボタンの配置などの組み合わせを変えて比較検証を行いたいケースでは、「LPO（ランディングページ最適化）」との連携機能が有効です。
いずれもABテストの精度を上げたり、Webサイト全体の最適化を行うにあたって相乗効果がある機能・施策であるため、サイト改善における課題や分析対象にフォーカスした機能を見極めることが重要です。
ABテストは、効果検証を繰り返して最適解に近づけていく性質がある以上、想定よりもツールの利用期間が長くなることがあります。業務で頻繁に利用するツールとなると、担当者が使いこなすのに時間を要したり、ストレスを感じたりするようでは、繰り返しの効果検証もスムーズに進みません。
トライアル期間やデモ版を積極的に活用し、以下のポイントを押さえて、動作や使い勝手を一通り検証しておくことをお勧めします。
現場の担当者が扱いやすいものかに重点を置き、マネージャーやツール導入の決裁者の感覚だけで判断しないように注意しましょう。
多くのABテストツールは、ABテストをサービスの主軸としつつも、ヒートマップやEFO、広告連携など、包括的にサイト改善・解析を行えるるように設計されているため、ベンダーによって利用料金の振れ幅が大きく、いずれも要相談となっています。
一般的には、段階的な料金プランを利用可能な機能別に設定し、ABテストを実装するページや対象サイトのPV数に応じて課金されることが多いようです。
見積もり依頼の際には、ABテストの対象サイトの月間PV数と、想定しているテスト頻度、サイト改善に必要な機能などをあらかじめ整理しておくとよいでしょう。
WebサイトやWeb広告の成果は、ABテストで実施した条件以外にも、季節的なアクセス変動やほかのマーケティング施策の状況など、さまざまな外的要因が関わってきます。
外部要因を考慮して結果の妥当性を高めるためには、実施するタイミングを見極める必要があります。たとえば、公開した記事がSNSで拡散され、一時的に流入数が多くなっているような時期を跨いでABテストを行っても、計測結果の妥当性は低いとみなされるでしょう。
原則として、1回のABテストで検証するのは1要素のみです。検証箇所を2つ以上にすると、どちらが要因で成果が出たのかが不明になってしまいます。
たとえば、ボタンのデザインを検証したい場合、まず位置だけでパターンを作成し、ABテストを行います。位置のテストが終わったら、次に色、文言、フォント…というように1か所ずつテストを行い、着実に改善を進めていきます。
ABテストは、対象ページの閲覧数が少なすぎると、テスト結果から正確な傾向が見えないことに注意が必要です。少ないデータから導き出される結果は外れ値も出やすく、意思決定を行う際の妥当性に欠けます。
まだWebサイトへの流入数が少ない場合は、ABテストを行う以前に、広告やSNSによる認知拡大、SEO対策など、サイトトラフィックを伸ばす施策に注力しましょう。あくまで目安ですが、最低でも200PVは計測したいところです。
