LPで効果的なA/Bテストとは？手順・注意点・ツールを徹底解説

LPのA/Bテストとは？

そもそもA/Bテストとは？

A/Bテストとは、WebサイトやLP（ランディングページ）などのWebページにおいて、異なる2つ以上のパターンをユーザーにランダムに表示し、どちらのパターンがより高い効果（コンバージョン率）を生み出すかを検証する方法です。

例えば、ボタンの色や文言、画像の配置などを変更したパターンを作成し、どちらのパターンがより多くのクリックや購入、資料請求などに繋がるかを測定します。

なぜLPでA/Bテストが重要なのか？

LPは、商品購入や資料請求、サービス登録など、Webサイトにおける最終的なコンバージョン（成果）を目的としたページです。

そのため、LPのデザインや構成、コンテンツの内容によってコンバージョン率が大きく変動します。

A/Bテストを実施することで、ユーザーの行動や反応を分析し、よりコンバージョン率の高いLPを作成することができます。

A/Bテストを実施するメリットは、以下の点が挙げられます。

• 客観的なデータに基づいた改善が可能になる
• コンバージョン率の向上、ROI（投資対効果）の最大化に繋がる
• ユーザーのニーズや行動傾向を把握できる

A/Bテストを通して、ユーザーにとって最適なLPを制作することで、ビジネスの成功に繋がる可能性が高まります。

A/Bテストで検証すべきLPの要素

LPには、様々な要素が存在しますが、A/Bテストで効果を検証すべき代表的な要素は以下の通りです。

見出し

見出しは、ユーザーがLPにアクセスして最初に目にする部分であり、ユーザーの関心を惹きつけ、ページの内容を伝える役割を担います。

見出しの内容によって、ユーザーがそのLPを読み進めるかどうかが決まるといっても過言ではありません。

A/Bテストでは、以下のような要素を検証します。

• 見出しの文章（キャッチコピー、内容の具体性、数字の有無など）
• 見出しの長さ（短くまとめて要点だけを伝えるか、詳細に情報を盛り込むか）
• フォントの種類、サイズ、色

ボタン

ボタンは、資料請求や購入など、ユーザーに具体的な行動を促すための重要な要素です。

ボタンのデザインや配置、文言によって、クリック率（CTR）が大きく変わる可能性があります。

A/Bテストでは、以下のような要素を検証します。

• ボタンの色（赤、青、緑など、色の心理的効果も考慮）
• ボタンの形状（丸型、四角形など）
• ボタンのサイズ（大きすぎず、小さすぎない適切なサイズ）
• ボタンの文言（「資料請求はこちら」「購入する」など、行動を明確に促す表現）
• ボタンの配置（ページ上部、下部、ファーストビュー内など）

フォーム

フォームは、ユーザーの情報（氏名、メールアドレス、電話番号など）を取得するために設置されます。

フォームの項目数や入力のしやすさによって、離脱率が変わってきます。

フォームでの離脱を減らすことは、コンバージョン率向上に繋がります。

A/Bテストでは、以下のような要素を検証します。

• フォームの項目数（必須項目を最小限にする、任意項目を減らす）
• フォームの入力欄のデザイン（入力しやすさ、分かりやすさ）
• フォームのエラーメッセージ（分かりやすく、丁寧な表現）
• 入力完了後のサンクスページの有無

画像・動画

画像や動画は、ユーザーの視覚に訴えかけることで、LPの内容をより魅力的に伝えることができます。

ユーザーの心を動かすような、効果的な画像や動画を掲載することで、コンバージョン率向上を目指します。

A/Bテストでは、以下のような要素を検証します。

• 画像の種類（写真、イラスト、図解など）
• 画像のサイズ、配置
• 動画の内容、長さ、再生方法（自動再生、クリック再生）

離脱導線の削除

離脱導線とは、ユーザーがLPから離れてしまう可能性のある要素のことです。

不要なリンクやボタン、複雑なメニューなどを削除したり、目立たなくしたりすることで、ユーザーをLPの目的へと誘導しやすくなります。

外部リンクなど別ページへの遷移ボタンの削除やユーザーにとって邪魔な広告などを減らすことなどでコンバージョン率（CTR）が改善されます。

LPのA/Bテスト 実施手順

LPのA/Bテストは以下の手順で実施します。

手順1. 現状の把握、課題の洗い出し

A/Bテストを実施する前に、まずは現状のLPの課題を明確にする必要があります。

アクセス解析ツールなどを用いて、現状のアクセス数、コンバージョン率、直帰率、離脱率などを分析します。

その上で、コンバージョン率が低い原因はどこにあるのか、改善すべき点はどこかを具体的に洗い出します。

手順2. 仮説を立てる

手順1で洗い出した課題に対して、どうすれば改善できるのか、具体的な仮説を立てます。

例えば、「ボタンの色を赤に変更することでクリック率が向上するのではないか」

「フォームの項目数を減らすことで離脱率が減少するのではないか」といった仮説です。

仮説を立てる際には、過去のデータや事例などを参考にすると良いでしょう。

手順3. 改善パターンの作成

手順2で立てた仮説に基づき、A/Bテストで検証するための改善パターンのLPを作成します。

例えば、ボタンの色を青から赤に変更したLP、フォームの項目数を3分の2に減らしたLPなどです。

検証する項目以外は変更せず、1つのA/Bテストにつき、1つの要素のみを変更する必要があります。

複数の要素を同時に変更してしまうと、どの要素が改善に効果的だったのかを判断することができなくなってしまうためです。

手順4. 効果検証を行う

作成した改善パターンのLPを、A/Bテストツールを用いて公開し、実際にユーザーにアクセスさせます。

一定期間経過後、アクセス解析ツールなどを用いて、各パターンのコンバージョン率を分析し、当初に立てた仮説通りの結果が出ているかどうかを検証します。

A/Bテストの結果、仮説通りの結果が得られれば、よりコンバージョン率の高いLPを採用します。

もし仮説通りの結果が得られなかった場合は、再度課題の洗い出しを行い、別の仮説を立ててA/Bテストを実施します。

A/Bテストを行う上での注意点

A/Bテストを実施する上では、以下の点に注意が必要です。

流入条件を一致させる

A/Bテストでは、異なるパターンを比較検証するため、それぞれのLPへの流入経路やユーザー属性が等しくなるようにする必要があります。

例えば、広告からの流入が多いLPの場合、広告の配信先やターゲティング設定を統一することで、より正確なテスト結果を得ることができます。

テスト項目は１箇所ずつ行う

一度に複数の要素をテストしてしまうと、どの変更がコンバージョン率に影響を与えたのかが分からなくなってしまいます。

そのため、A/Bテストでは、1つの要素に絞ってテストを行うようにしましょう。

効果検証ができる期間を設ける

A/Bテストを実施する際には、十分な期間を設定することが重要です。

短期間のテストでは、偶然の要素によって結果が左右されてしまう可能性があります。

最低でも2週間以上の期間を設けることが望ましいとされています。

しかし、Webサイトのアクセス数やテスト内容によっては、より長い期間が必要になる場合もあります。

LPのA/Bテストにおすすめのツールを紹介

LPのA/Bテストを実施する際に便利なツールを3つ紹介します。

Optimizely

Optimizelyは、世界中の企業9,000社が導入している、世界シェアNo.1のA/Bテストツールです。

多機能である点が特徴で、詳細なターゲティング設定や、統計的に有意な差があるかどうかを判断する機能などが備わっています。

A/Bテストは三種類、A/Bテスト・多変量テスト・複数ページテストが可能です。

無料トライアルが用意されているため、まずは試してみることをおすすめします。

多くの外部ツールとの連携が可能な点で、本格的にA/Bテストに取り組みたい企業におすすめです。

参考：https://www.optimizely.com/

VWO

VWOは、インドで開発されたヒートマップ分析ツールとしても有名なA/Bテストツールです。

世界4,000社が利用しており、日本でも400社以上が導入しています。

A/Bテスト機能だけでなく、ユーザーの行動分析機能も充実しており、ユーザーの行動を詳細に分析することができます。

比較的安い金額であることや、ドメイン数やサブアカウント数が無制限である点が特徴です。

質の高いA/Bテストを実施したい企業におすすめのツールです。

参考：https://vwo.com/

SiTest

SiTestは誰でも簡単にA/Bテスト、アクセス解析ができることで有名なツールです。

ノーコードなので数値分析を始めたばかりの方にも使い勝手が良く、ワンクリックでコンテンツを追加・検証できます。

ヒートマップを使いユーザーの行動を詳細に分析したり、動画再生機能でユーザーのクリック・スクロールが記録されているので、ユーザーの行動分析機能が充実しているのが特徴です。

無料で使えるフリープランもあることから導入のハードルが低いことも魅力です。

初めてA/Bテストをしたいと考えている企業におすすめのツールです。

参考：https://sitest.jp/

Ptengine

Ptengineは、ヒートマップ、サイト解析、ページ編集、A/Bテスト、Web集客、パーソナライゼーションの機能を１つのタグ設置だけで、全てノーコードで使えるツールです。

これまでに培ったノウハウとAIで機械学習させ、最もコンバージョンが高いであろう最適なバージョンを提案してくれます。

サイトのウィジェットを自由にカスタマイズできたり、デザイン性の高いテンプレートが用意されていることから、自分だけの魅力的なサイトを短時間で作成することができます。

RIZAPやNEWS PICSなど有名企業の導入実績が多くあるので、安心で使いやすい国産のA/Bテストツールです。

参考：Ptengine

DLPO

DLPOは、700社以上が利用するLPOツールです。

独自のテストエンジンを搭載しており、自動でボタンの色や配置、流入元などの組み合わせを加味して、高速でテストを行うことができます。

国産ツールならではの徹底したPDCAサイクルサポートが整っており、テスト設計から代行も可能なツールです。

参考：DLPO

LPのA/Bテストに関するよくある質問

LPのA/Bテストに関するよくある質問をまとめました。

質問	回答
A/Bテストで検証すべき要素は？	検証すべき要素は、LPの目的やターゲット、現状の課題によって異なりますが、一般的には、見出し、ボタン、フォーム、画像・動画などが挙げられます。
A/Bテストの効果的な実施頻度は？	効果的な実施頻度は、Webサイトのアクセス数や更新頻度、A/Bテストの目標などによって異なります。少なくとも月に1回程度は実施し、こまめに改善を繰り返していくことが重要です。
A/Bテストの結果が出ない場合は？	A/Bテストを実施しても、必ずしも期待通りの結果が得られるとは限りません。結果が出ない場合は、テストの内容や期間を見直したり、別の要素をテストしたりするなど、試行錯誤を繰り返すことが重要です。

まとめ｜LPのA/Bテストでコンバージョン率向上を目指そう！

LPは、Webサイトにおける最終的なコンバージョン（成果）を目的とした重要なページです。

A/Bテストを実施することで、ユーザーの行動や反応を分析し、よりコンバージョン率の高いLPを作成することができます。

今回紹介した手順や注意点、ツールなどを参考に、ぜひA/BテストをLP改善に役立ててみてください。