LPのA/Bテストのやり方【何をテストすべきか・ツール・結果の見方まで】

LP改善にA/Bテストが必要な理由

「このキャッチコピーとあのキャッチコピー、どちらが効果的か？」を勘で判断していませんか？A/Bテストを使えば、実際のユーザーデータに基づいてどちらが優れているかを科学的に判断できます。

LP改善において、感覚ではなく数字で意思決定するためのA/Bテストの基本を解説します。

A/Bテストとは

A/Bテストとは、LPの特定の要素を変えたバージョン（AとB）を同時に複数のユーザーに表示し、どちらのバージョンがCVRなどの指標において優れているかを比較する手法です。

重要なルール：一度に変更するのは1箇所だけ。複数の要素を同時に変えると、どの変更が効果を生んだかわからなくなります。

A/Bテストで優先的にテストすべき要素

優先度高：ファーストビューのキャッチコピー

ページ全体のCVRに最も影響する部分です。訴求軸（価格・品質・スピード・サポート等）を変えてテストします。

例：

• A：「Web広告の費用対効果を3倍にする方法」
• B：「月3万円から始める中小企業向けGoogle広告代行」

優先度高：CTAボタンの文言・色

• 文言：「無料相談する」vs「今すぐ相談する」vs「3分で相談内容を送る」
• 色：オレンジvs緑vsビビッドピンク

優先度中：社会的証明の種類・配置

• 顧客の声の有無・位置
• 実績数字の表示形式

優先度中：ファーストビューの画像

• 人物画像vsサービスイメージ画像
• 笑顔の人物vs真剣な表情の人物

優先度低：フォントサイズ・レイアウト

上位要素で差が出なかった場合に細部を調整します。

A/Bテストに使えるツール

Google Optimize（終了）→ 代替ツール

Google Optimizeは2023年9月にサービス終了しました。代替として以下のツールが使われています。

VWO（Visual Website Optimizer）

コードの知識なしにA/Bテストを設定できるツール。月額約150〜200ドルから。本格的にCVR改善に取り組む場合の定番ツールです。

Ptengine

日本製のヒートマップ＆A/Bテストツール。月額1万円〜。日本語サポートが充実。

Googleタグマネージャー＋自作スクリプト

無料でA/Bテストを実装できますが、JavaScriptの知識が必要です。

A/Bテストの実施手順

ステップ1：仮説を立てる

「ファーストビューのキャッチコピーを変えることで、ターゲットに刺さりCVRが上がるはずだ」という仮説を明確にします。なんとなくテストするのではなく、根拠を持って変更箇所を選びましょう。

ステップ2：テストバージョンを作成する

変更する箇所を1か所だけ変えたバージョンBを作成します。

ステップ3：テスト期間を設定する

統計的に有意な結論を出すためには、最低でも100〜200コンバージョンまたは2週間以上のテスト期間が必要です。トラフィックが少ないサイトでは判断に時間がかかります。

ステップ4：結果を判断する

信頼度（統計的有意性）が95%以上になってから勝者を判断します。多くのA/Bテストツールにはこの計算機能が搭載されています。

ステップ5：勝者を本番に適用し、次のテストへ

A/Bテストは一度で終わりではありません。継続的にテストを繰り返すことでCVRが積み上がっていきます。

A/Bテストの注意点

• 月間セッション数が1,000以下の場合、有意な差が出るまでに時間がかかりすぎる。まず流入を増やすことを優先する
• 週や季節によってユーザー属性が変わるため、最低2週間は継続してテストする
• 複数の要素を同時に変えない（マルチバリアントテストは上級者向け）

まとめ

LP改善は感覚ではなくデータで。A/Bテストを使ってファーストビューのキャッチコピー・CTAボタンから順に改善することで、広告費を変えずに問い合わせ数を増やせます。

LP改善・A/Bテストの実施についてはWGSへご相談ください。

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