A/Bテストとは
A/Bテストとは、2つのバリエーション（A：現行版、B：改善版）を実際のユーザーに見せて、どちらがより良い結果（クリック率・成約率など）をもたらすかを測定する手法です。
A/Bテストの5ステップ
ステップ1：課題の発見と仮説の設定
まずGoogleアナリティクスやヒートマップツールで課題を特定します。「ファーストビューのCTAボタンの文言を変えればクリック率が上がるのではないか」というように、仮説を具体的に立てます。
ステップ2：テスト内容を決める
一度に変更するのは1箇所のみにします。複数箇所を同時に変えると、どの変更が効果的だったかわからなくなります。
ステップ3：ツールを設定する
- Google Optimize（サービス終了）の後継としてVWO・AB Tasty・Optimizelyなどを検討
- WordPress環境ならNelio A/B Testingプラグインも選択肢
ステップ4：テストを実施する
統計的に有意な結果を得るために、十分なサンプル数（最低1000セッション以上）と期間（最低2週間）を確保します。
ステップ5：結果を分析して反映する
改善効果があればB案を本番に適用し、次のテスト仮説を立てます。効果がなければ別の仮説を検討します。
よくあるA/Bテストの対象
- CTAボタンの色・文言・サイズ・配置
- キャッチコピー・ヘッドライン
- ファーストビューの画像
- フォームの項目数・デザイン
- 価格表示の方法
まとめ
A/Bテストは「感覚」ではなく「データ」でWebサイトを改善するための手法です。小さな仮説を継続的に検証することで、着実にCVRを向上させることができます。
