Web 解析で行う A/B テスティング

インターネットプロモーションの効果や Web サイトのユーザビリティを高めるために良く使われる手法に A/B テストがある。A/B テストとは、大まかに言えば2つの（複数の）ページを比較してより良いページを採用していくという手法である。例えば、内容は同じだがデザインが異なる2つのページを用意して、どちらのページがよりコンバージョン率が高いか、ということを比較する等のテストが挙げられる。ランディングページ最適化（LPO）を実施するに当たり、良く行なわれている手法だ。

A/B テストを実施する際には、比較する2つのページで、1つの要素だけを異なるものにしてテストを行なう。例えば、申し込みフォームのボタンが、テキストである方がコンバージョンが良いか、画像である方がコンバージョンが良いかを測るために、デザインは全く同じだが「申込み」のボタンが（1）画像であるもの、（2）画像でないもの、の2つのページ用意して同期間配信し、両者の成果を比較する。配信後、直帰率やコンバージョン率のデータを比較してどちらのボタンが良いかを判断する。

A/B テストの結果を測るためには Web 解析を使用することになるが、設定方法によっては望ましいデータを取ることができなくなる。以下に、Web 解析で A/B テストの結果を計測するための設定手順を記す。

1. 比較対象となる2つの異なる URL のページを用意する。
2. テストに使用するキーワードを選定する。
3. キーワードグループ（またはキーワード）と媒体、ランディングページの種類が分かるようにリンク先 URL にパラメータを付与する。
4. 配信を行い、データを取得する。

以上の設定を行う事によって、媒体毎・キーワード毎にそれぞれのランディングページの成果を測定することができる。2つのページの単純比較では、ページ内の要素が良かったか、悪かったかの比較になるが、媒体やキーワード別のデータをとることによって、例えばオーバーチュア・スポンサードサーチ とGoogle Adwords では、ページ内の要素を別にした方が良いということが分かるかもしれない。

A/B テストはテストするべき項目が非常に多いので1度実施すれば良いというものではなく、継続的に実施していく必要がある。継続的に実施することによってページ内の要素が段階的に改善され、徐々に効果が上がってくる。Web 解析による継続的な A/B テストによって Web サイトの最適化を行っていこう。

（執筆：SEM インテグレーショングループ Web 解析チーム 原田憲悟）

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