ランディングページ（LP）で効果的なABテストとは？手順・注意点を徹底解説

ランディングページ（LP）の成果が伸び悩んでいませんか？

「改善したいけど、どこから手をつければいいか分からない…」

そんなお悩みを解決するのが、データに基づいた改善手法であるA/Bテストです。

この記事では、LPのA/Bテストの基本から、初心者でも安心して実践できる具体的な手順、そして成果に直結した成功事例まで、プロの目線で徹底的に解説します。2025年の最新ツール情報も満載ですので、ぜひ最後までご覧ください。

LPのABテストが重要視される理由と2025年の最新トレンド

まずは、A/Bテストの基本と、なぜ今LP改善に不可欠なのかを見ていきましょう。

そもそもA/Bテストとは？基本を1分で理解

A/Bテストとは、Webページの一部分を変更した2つ以上のパターン（Aパターン、Bパターン）を用意し、どちらがより高い成果（コンバージョン）を出すかを実際にユーザーに表示して検証する手法です。

例えば、ボタンの色を「青」と「赤」でテストし、どちらが多くクリックされるかを比較します。これにより、勘や経験だけに頼らず、客観的なデータに基づいてLPを改善できます。

なぜLP改善にA/Bテストが不可欠なのか？3つの理由

特に、商品購入や資料請求といった明確なゴールを持つLPにおいて、A/Bテストは強力な武器となります。

1. コンバージョン率（CVR）を最大化できる

LPの最終目的はコンバージョンです。A/Bテストで細かな改善を積み重ねることで、CVRを最大化し、ビジネスの成果に直接貢献します。

2. ROI（投資対効果）が向上する

広告費を増やさなくても、LPのCVRが改善すれば、同じコストでより多くの成果を得られます。これはROIの向上に直結します。

3.ユーザーインサイトを発見できる

テスト結果は「ユーザーが何を求めているか」を教えてくれる貴重なデータです。ユーザー理解が深まり、今後のマーケティング戦略にも活かせます。

関連サービス：LPOコンサルティング（サイダーストーリー）

【2025年最新】AI活用とパーソナライゼーションの潮流

近年、A/Bテストの世界でも技術革新が進んでいます。

AIによる最適化

テストのパターン生成や、どのユーザーにどのパターンを見せるかといった配信の最適化をAIが自動で行うツールが増えています。

パーソナライゼーション

ユーザーの属性や行動履歴に合わせて、LPのコンテンツ（キャッチコピーや表示する商品など）を動的に変更する手法も一般的になりました。A/Bテストは、このパーソナライズ施策の効果検証にも活用されています。

CVRが変わる！ABテストで検証すべきLPの重要要素7選

LPには多くの要素がありますが、特にコンバージョンに影響を与えやすい7つの要素を紹介します。

1. ファーストビュー（キャッチコピー、メインビジュアル）

ユーザーがページを開いて最初に目にする画面（ファーストビュー）は、3秒で離脱するかどうかが決まると言われるほど重要です。

テスト項目	具体例
キャッチコピー	「実績No.1」vs「顧客満足度98%」 「手軽に始める」vs「専門家が徹底サポート」
メインビジュアル	人物の写真 vs 商品の画像 vs イラスト 動画 vs 静止画

2. CTAボタン（文言、色、配置）

CTA（Call To Action）は、ユーザーに行動を促すLPの心臓部です。少しの変化でクリック率が大きく変わることがあります。

テスト項目	具体例
文言（マイクロコピー）	「資料請求」vs「無料で資料をダウンロード」 「購入する」vs「カートに追加する」
色・形・デザイン	緑色 vs オレンジ色 四角いボタン vs 角丸のボタン
配置	ファーストビュー内 vs コンテンツの最後

3. 入力フォーム（項目数、デザイン）

入力フォームは、ユーザーが最も手間を感じる場所であり、離脱率が高いポイントです。EFO（入力フォーム最適化）の観点でテストを行いましょう。

テスト例

• 項目数を5つから3つに減らす
• 必須項目を分かりやすく表示する
• 入力例（プレースホルダー）を工夫する
• 「全角/半角」の自動切り替えを導入する

関連サービス：EFOコンサルティング（サイダーストーリー）

4. コンテンツ（情報の順序、訴求内容）

ユーザーが知りたい情報を、適切な順番で伝えられているか検証します。

テスト例

• 「お客様の声」を「料金プラン」の前に見せる
• 機能やスペックの詳細説明 vs 利用するメリット（ベネフィット）中心の説明
• テキスト中心 vs 図解やイラスト中心

5. 社会的証明（お客様の声、導入実績、メディア掲載）

「他の人も使っている」という安心感は、ユーザーの意思決定を後押しします。これを社会的証明と呼びます。

テスト例

• お客様の顔写真と実名の掲載 vs 匿名のコメント
• 導入企業のロゴを一覧で表示する vs 具体的な導入事例を1社紹介する
• 「掲載実績」を目立つ場所に配置する

6. 画像・動画のクリエイティブ

テキストよりも多くの情報を伝えられる画像や動画は、ユーザーの感情に訴えかける重要な要素です。

テスト例

• プロが撮影した綺麗な写真 vs スタッフが撮った親しみやすい写真
• 商品の利用シーンを伝える動画の有無
• イラストや図解を増やして分かりやすさを重視する

7. 離脱導線の削除・改善

LPの目的はゴール（CV）に集中させることです。関係のない外部リンクや、ナビゲーションメニューは離脱の原因になるため、非表示にするテストも有効です。

初心者でも安心！LPのABテスト成功のための4ステップ

A/Bテストは、正しい手順で進めることが成功のカギです。

Step1. 現状分析と課題の特定

まずは、現状のLPがどこに課題を抱えているのかをデータで把握します。

• 使用ツール: Googleアナリティクス4（GA4）、ヒートマップツールなど
• チェック項目:
• コンバージョン率（CVR）は目標に達しているか？
• どのページでユーザーは離脱しているか？（離脱率）
• クリックされている場所、熟読されているエリアはどこか？（ヒートマップ分析）

プロのコツ

ヒートマップツールを使うと、ユーザーがページのどこで離脱したか、どこに興味を持っているかが視覚的に分かります。「CTAボタンの手前で離脱が多い」といった具体的な課題が見つかりやすくなります。

Step2. 成果に繋がる仮説の立て方と優先順位付け

課題が見つかったら、「もし〇〇を△△に変えれば、ユーザーは□□するだろう。なぜなら〜だからだ」という形式で仮説を立てます。

良い仮説の例

• もしCTAボタンの文言を「問い合わせる」から「無料で相談する」に変えれば、クリック率は向上するだろう。なぜなら、無料であることの安心感が、心理的なハードルを下げると考えられるからだ。

複数の仮説が出たら、インパクト（改善効果の大きさ）と実行しやすさの2軸で優先順位をつけましょう。

Step3. 改善パターンの作成とツールの設定

立てた仮説に基づいて、改善パターン（Bパターン）を作成します。

このとき、一度に変更する要素は1つだけにするのが鉄則です。複数の要素を同時に変えると、どの変更が成果に繋がったのか分からなくなってしまいます。

作成したパターンをA/Bテストツールに設定し、テストを開始します。

Step4. 効果検証と勝敗の判断（統計的有意性も考慮）

テストを開始したら、十分なデータが溜まるまで待ち、結果を検証します。ここで重要なのが「統計的有意差」という考え方です。

これは「この結果は偶然ではなく、意味のある差だ」と統計学的に言えるかどうかの指標です。多くのA/Bテストツールでは、「有意水準95%」に達したかなどを自動で判定してくれます。

仮説が正しければ改善パターンを採用し、もしそうでなければ、なぜそうなったのかを考察し、次の仮説立案に繋げます。このPDCAサイクルを回し続けることがLPO（LP最適化）の核心です。

関連記事：LPO対策とは？手順・方法・事例をわかりやすく解説！

ABテストで陥りがちな失敗例と5つの注意点

良かれと思って始めたA/Bテストも、やり方を間違えると思うような成果が出ません。よくある失敗例と注意点を押さえておきましょう。

注意点1. 検証期間はどれくらい？最適な日数の決め方

テスト期間が短すぎると、曜日によるアクセスの偏りなど、偶然の要素に結果が左右されます。

• 期間の目安: 最低でも2週間〜1ヶ月
• 考慮すべき点: 企業の繁忙期やセール期間などを避け、平常時のデータが取れるように設定しましょう。

注意点2. 一度にテストする項目は1つに絞る

「あれもこれも」と一度に多くの要素を変更すると、結果が出たときにどの要素が本当に効果的だったのか特定できません。

キャッチコピーとボタンの色を同時に変えてCVRが上がっても、どちらが要因だったか分からないのです。地道に見えるかもしれませんが、1つずつ検証しましょう。

注意点3. 「統計的有意差」を正しく理解する

CVRがAパターンで1%、Bパターンで1.2%だったとします。Bの方が良い結果に見えますが、データ量が少ないと、これは「たまたま」かもしれません。

「統計的有意差がある」とは、「この差は偶然とは考えにくく、パターンBの方が本当に優れている可能性が極めて高い」というお墨付きのようなものです。この判定を待たずにテストを終了しないようにしましょう。

注意点4. 必要なサンプル数（母数）の目安

信頼できる結果を得るには、ある程度のアクセス数（サンプル数）が必要です。アクセスが少ないサイトでテストをしても、正確なデータは得られません。

• 最低限の目安: 各パターンで1,000セッション以上、コンバージョン数は50件以上
• ※これはあくまで目安です。厳密なサンプル数は専用の計算ツールで算出できます。

【失敗から学ぶ】よくある失敗パターンと対策

失敗パターン	対策
① 目的なくテストを始める	Step1の課題分析を徹底し、「何のためにテストするのか」を明確にする。
② 小さな差にこだわりすぎる	ボタンの色の微妙な違いなど、影響の小さいテストばかり繰り返さない。時には大胆な構成変更も試す。
③ 負けたテストを次に活かせない	仮説が外れた場合も「ユーザーはこういう訴求には響かない」という貴重な学び。理由を考察し記録する。
④ ツールを導入して満足してしまう	ツールはあくまで手段。継続的にPDCAを回す体制を整えることが重要。

【2025年版】LPのABテストにおすすめのツール7選｜無料・有料を徹底比較

A/Bテストを効率的に行うためには、ツールの活用が不可欠です。

Googleオプティマイズ終了後の代替ツールは？

かつて無料で高機能だった「Googleオプティマイズ」は2023年にサービスを終了しました。現在では、その後継としてGoogleアナリティクス4（GA4）と連携できるツールが主流になっています。

まずは試したい！無料で使えるA/Bテストツール3選

ツール名	特徴	こんな方におすすめ
Google Analytics4	A/Bテスト専用ツールではないが、オーディエンス機能を使い簡易的なテストが可能。	まずは無料でA/Bテストの概念を試してみたい方。
Clarity (Microsoft)	ヒートマップやセッション記録がメインだが、Googleオプティマイズとの連携機能があった。今後の動向に注目。	ヒートマップ分析と併用してLP改善を行いたい方。
SiTest (フリープラン)	国産ツール。ヒートマップやEFO機能も一部無料で利用可能。A/Bテストも回数制限付きで実施できる。	国産ツールの使いやすさを無料で試してみたい方。

本格的な改善を目指す有料ツール4選（機能比較）

ツール名	月額目安	特徴	強み
Optimizely	要問合せ	世界シェアNo.1。多機能で大規模サイト向け。AIによる自動最適化機能も強力。	豊富な機能と実績。専任チームがいる大企業向け。
VWO	約4万円〜	直感的なUIで使いやすい。ヒートマップやユーザー行動分析機能も充実。	バランスの取れた機能と価格。中規模以上のサイト向け。
DLPO	要問合せ	国産LPOツール。手厚い日本語サポートとコンサルティングが強み。PDCA支援が充実。	サポートを重視し、二人三脚で改善を進めたい企業向け。
Ptengine	約2万円〜	ノーコードでページ編集からA/Bテストまで可能。UI/UX改善に必要な機能がオールインワン。	デザイナーやエンジニアなしで高速改善したいチーム向け。

目的別｜自社に合ったツールの選び方

• コストを抑えたい → まずはSiTestのフリープランやGA4の機能から試す。
• サポートを重視したい → 国産で手厚いDLPOやSiTestがおすすめ。
• 豊富な機能で本格的に分析したい → OptimizelyやVWOが選択肢。

関連記事：おすすめのLPOツール紹介

業界・目的別｜LPのABテスト改善事例

理論だけでなく、実際の成功事例を見てみましょう。

【BtoB】問い合わせ数が1.5倍になったファーストビュー改善事例

課題: 専門用語が多く、サービス内容が伝わりにくいLPで直帰率が高かった。

施策	結果
A (オリジナル): 専門的なキャッチコピーとシステムの図解 B (改善案): 「〇〇業界の担当者様へ。その業務、90%削減できます」という具体的なターゲットとベネフィットを提示するコピーに変更。ビジュアルも、悩んでいる担当者のイラストに変更。	ファーストビューの訴求が明確になり、直帰率が20%改善。最終的な問い合わせ件数が1.5倍に増加した。

【ECサイト】購入率が20%アップしたCTAボタンのテスト事例

課題: カートに商品は入るものの、購入まで至らないユーザーが多かった。

施策	結果
A (オリジナル): CTAボタンの文言が「購入手続きへ」 B (改善案): 「Amazon Payで今すぐ簡単決済」という文言に変更。Amazon Payが利用できる安心感と手軽さをアピール。	決済方法が明確になったことでユーザーの不安が払拭され、購入完了率が10%向上した。

【サービス業】フォーム完了率を改善したEFOの事例

課題: 予約フォームの入力途中で離脱するユーザーが多数いた。

施策	結果
A (オリジナル): 項目数が10個あり、入力が面倒だった。 B (改善案): 項目数を必須の5個に削減。さらに、入力項目が残りいくつかが分かるプログレスバーを設置。	入力のゴールが見えるようになったことでモチベーションが維持され、フォーム完了率が20%改善した。

関連記事：LPOを成功させる3つの方法！メリット・デメリット・料金相場を徹底解説

LPのABテスト関連でよくある質問（FAQ）

A/Bテストに関して、お客様からよくいただく質問にお答えします。

Q. A/Bテストの平均的な勝率はどれくらいですか？

A. 一般的に、A/Bテストの勝率（オリジナル案より改善案が優れる確率）は10%〜20%程度と言われています。つまり、8割以上のテストは「負け」か「引き分け」に終わります。重要なのは、負けたテストからも「この訴求は響かない」という学びを得て、次に活かすことです。

Q. 有意差95%とはどういう意味ですか？

A. 簡単に言うと、「このテスト結果が偶然である可能性は5%未満です」という意味です。つまり、95%の確率で「改善案のほうが本当に優れている」と信頼できる、という統計的なお墨付きです。ビジネスの意思決定で一般的に用いられる基準値です。

Q. 広告のクリエイティブでもA/Bテストはできますか？

A. はい、可能です。Google広告やMeta広告（Facebook/Instagram）など、多くの広告プラットフォームには、複数の広告クリエイティブ（画像やテキスト）を配信し、効果を比較するA/Bテスト機能が標準で備わっています。LPだけでなく広告と連動してテストを行うことで、より大きな成果が期待できます。

まとめ｜LPのABテストで継続的にコンバージョン率を向上させよう！

LPのA/Bテストは、一度やれば終わりではありません。

ユーザーのニーズや市場は常に変化しています。データに基づいた仮説検証のサイクル（PDCA）を回し続けることで、LPを継続的に「最強の営業マン」へと育てることができます。

この記事で紹介した手順や注意点を参考に、まずはインパクトの大きそうなファーストビューやCTAボタンからテストを始めてみてはいかがでしょうか。

「自社だけでは難しそう」「プロの知見が欲しい」という場合は、ぜひお気軽に私たちサイダーストーリーにご相談ください。あなたのビジネスの成果を最大化するお手伝いをいたします。