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2024.05.21 更新
2024.05.21 更新

ABテストを有意義に行う”3つのポイント”を事例付きで解説

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N.F.

コンテンツプランナー

Web広告を配信する際、ただ配信するだけではなかなか成果の改善につながりません。
理科の実験のように、特定の部分を少し変えた2種類以上の広告を同時に配信して成果を比べることでよりよい広告の形が見えてきます。

本記事では、2種類以上の広告の成果を比べる「ABテスト」の目的やポイント、実施方法を解説します。

ABテストの目的

ABテストの主な目的は下記の2つです。

①仮説を検証する
②”勝ちパターン”を見つける

①仮説を検証する

配信する広告に関する仮説を検証するために行われます。

仮説の例
・タイトルに【公式】を含んだほうが良いのではないか?
・バナーに人物が写っていた方が良いのではないか?

②”勝ちパターン”を見つける

勝ちパターンとは「成果がより確実に出せるクリエイティブや広告の設定」のことです。
ABテストの結果より成果が良かった広告は”勝ちパターン”となる特徴を含んでいる可能性が高くなります。

勝ちパターンの例
・具体的な数値が広告文に入っている
・バナーにはっきりした色が用いられている

ABテストの進め方とポイント

ABテストは下記の手順で行います。

仮説を立てる
 ↓
仮説を検証できるような広告を複数作成する
 ↓
広告を配信する
 ↓
結果を分析する

実施する際には下記の3点に気をつけるようにしましょう。

①検証するポイントを明確にする
②条件を揃える
③比べる指標を決める

①検証するポイントを明確にする

仮説を立てる段階で検証したいポイントを明確にしておかないと、意味のあるテストになりません。広告文の訴求内容クリエイティブ内容など、検証するポイントを決めておきましょう。

②条件を揃える

より正確なテストにするためには、検証したいポイントのみ異なる2種類以上の広告を配信する必要があります。
検証したいポイント以外の設定に差があると何が原因で生じた差なのかわかりにくくなってしまうため、必ず条件を揃えて実施するようにしましょう。

③比べる指標を決める

配信結果を見たときに何をもって「良い」「悪い」を判断するか決めておきましょう。
例えば「クリックをより多く獲得できる広告はどちらか調べたい」という場合、クリック単価(CPC)が安ければ安いほどクリックを多く獲得できる広告であると考えられます。
このように、注目すべき指標をあらかじめ決めておくと効率よくテストできます。

ABテストの事例

ABテストの事例をご紹介します。
弊社の過去の運用事例にもとづいています。

■商材
 アパレルブランドの新商品
■仮説
 新商品であることをアピールする広告文にしたほうが成果が良くなるのではないか
■媒体
 Googleディスプレイ
■ターゲット
 リマーケティング(過去にブランドのページに訪れたことがある人)
■配信期間
 23日間
■配信した広告
「新商品」「新登場」などの文言を使用した「新商品訴求」
「保証付き」「日本製」などの文言を使用した「安心訴求」の2種
 ※画像は全く同じものを使用

■配信結果

比較項目AパターンBパターン
訴求内容新商品訴求安心訴求
表示回数501,219388,057
クリック数2,0261,958
クリック率0.40%0.50%
クリック単価¥73¥67
掲載金額¥147,154¥131,108
CV3937
CV率1.94%1.90%
CV単価¥3,751¥3,522

「安心訴求」の方がクリック単価・CV単価ともに安く、効率の良い配信となりました。CV数・CV率は若干「新商品訴求」を下回っていますが、ほぼ誤差の範囲内です。
この結果から”新商品であることを押し出すよりも商品の品質や特徴を明記したほうが成果が良くなる可能性が高い”と判断し、今後の配信に活かすことになりました。

媒体で利用できるABテスト機能

Facebook広告・Instagram広告とLINE広告では、媒体のABテスト機能を利用してテストを行うことができます。
ABテスト機能を利用すると、広告が表示されるユーザーの重複がなくなります。
AパターンとBパターンの広告が同じユーザーに表示されると表示された順番に結果が左右されてしまう可能性があるため、利用しないときよりもフラットにテストを行えます。

Facebook広告・Instagram広告のABテスト機能

キャンペーンを作成後、比較したいキャンペーン2件を選択した状態で「A/Bテスト」をクリックするとABテストを設定できます。

テスト名、比較したい指標、テスト期間を設定するとABテストを開始できます。
テスト期間はABテストを設定した日の翌日からしか設定できません。

「テストレポートにアッパーファネル指標を含める」をオンにしておくと、「主な指標」として設定したもの以外の指標のデータもレポートされます。
主な指標で決着がつかなかった場合の参考になるため、オンにしておくことをおすすめします。
テスト期間が終了するとテスト結果が管理画面とメールに通知されます。

参考ページ:Meta公式ヘルプ「Metaのテクノロジーで利用できるA/Bテストのタイプ」

LINE広告のABテスト機能

LINE広告でもβ版としてABテスト機能が利用可能です。
キャンペーンを作成すると、ABテストのオン・オフを選択することができます。
テストの目的とテストする広告グループの数、広告グループ単位の1日の予算を設定します。

テスト内容を確認し、問題がなければ広告グループ・広告を作成して設定完了です。

「クリエイティブ」のテスト目的を選択した場合は、テストしたい広告グループをそれぞれ入稿します。「ターゲティング」「最適化と入札」のテスト目的の場合には、均等なテストとするためクリエイティブはすべての広告グループで同一のものが設定されます。

テスト期間は30日が上限です。またテストの開始日は入稿した日の翌日以降になります。
また、開始時刻と終了時刻の設定はできません。

テスト期間の終了後、テスト結果は管理画面から確認できます。

参考ページ:LINEヤフー公式ヘルプ「A/Bテスト機能(β)を利用する」

ABテスト結果を参考に成果改善を目指せ

ABテストはクリエイティブやターゲティングなど広告の配信内容を改善するための一助となります。

しかし、ABテストの結果だけで全てを把握できるわけではありません。
テスト結果をあくまで1つの参考データとして、繰り返し改善を重ねるようにしましょう。

また、テストは一度だけではなく何度か繰り返し行うことでデータの信憑性が高まります。
サンプルを集めて有意義なテストにしましょう。

プライムナンバーズでは、成果改善に関するご相談を承っております。
配信結果を分析してほしい、配信から分析まで全てサポートしてほしいという場合は下記ボタンよりお気軽にお問い合わせください。

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N.F.

コンテンツプランナー

広告運用コンサルタントとして新卒入社後、コンテンツプランナーに変身した。運用経験を活かしたコンテンツを制作できるよう日々奮闘中。子どもの頃からブラジル音楽をこよなく愛しており、演奏もする。好きなしらすは釜揚げ。右利き。