有意差検定ツール│無料でABテストの結果を計算
サイトのどのパターンがより効果的か調べて目標達成に役立てましょう!
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A/Bテストを行う4つのステップ
A/Bテストは特定のページの2つのパターン(AとB)を比較する実験です。ユーザーの行動に影響を与える可能性のある1部分以外、2つのページは全く同じです。どちらのページの方がパフォーマンスが良いか調べるのが実験の目的です。
ステップ1
パターンAの訪問数とコンバージョン数を入力します。
ステップ2
パターンBの訪問数とコンバージョン数を入力します(パターンCやDがある場合も入力しましょう)。
ステップ3
計算をクリックしてパターンを比較します。
ステップ4
結果ボックスには勝者パターンが表示されます。
A/Bテストを行う方法
A/Bテストを行うには、1つだけ要素が異なる2つのページ(ページAとページB)を比較する必要があります。ページAは元のページで、コントロール(基準)と言います。ページBは1つだけ小さな変更を加えた以外はページAと全く同じです。
変更を加えるのに最適な箇所はコンバージョンや訪問者の行動に影響を与える部分です。統計学的に有意な差が生まれるように、ページに加える変更部分は1つだけにしましょう。複数の部分を変えてしまうと、どれが効果的だったか見極められなくなってしまいます。
変更する箇所の例:
- 題名
- コールトゥーアクションボタン
- 宣伝のコピー
- 商品のコピー
- 画像
以下を変更してみるのも良いでしょう。
- 色
- フォント
- デザイン
勝者パターンはコンバージョン率が高かったページです。ページをどんどん最適化していくことでより高いコンバージョン率を達成できます。
2つのページを準備できたら、訪問者の半分に基準ページ(ページA)、もう半分に編集されたページ(ページB)が表示されます。
A/Bテストの信頼率とは?
信頼率とは推定の確実さを測定する方法です。信頼率が高ければ、結果は統計学的に有意な差があることを意味します。結果は偶然ではなく、変更内容が本当に効果的だったと自信を持てるのです。逆に信頼率が低ければ、違いは偶然だったということになります。
95~100% | おめでとうございます!このA/Bテストは統計学的に有意な差があります。勝者パターンを導入しましょう。 |
90~95% | このA/Bテストは統計学的に有意な差がない可能性があります。このことに留意して勝者パターンを導入することもできますが、別のA/Bテストを実施した方が良いでしょう。 |
<90% | このA/Bテストは統計学的に有意な差はありませんでした。勝者パターンを導入しないでください。 |
よくある質問
A/Bテストは何の頭文字ですか?
A/BテストはパターンAとパターンBの2つのパターンを比較する実験です。Aは元のページ(コントロールとも言います)、BはAのコピーに1つ小さな変更を加えたページです。もっとたくさんのパターンを比較することもできますが(C、D、Eなど)、統計学的に有意な差が出るか調べるにはAとBを比較することをオススメします。A/Bテストはどのように行ったらいいですか?
A/Bテストを行うにはまず、元のページ(パターンA)が必要です。パターンAの準備ができたら、それをコピーして1つ小さな変更を加えます。テキスト、題名、ボタン、コールトゥーアクション、使用したフォントの色やスタイルなどを変更しましょう。これがパターンBです。次に、最低でも1週間、大体同じ人数の利用者にこの2つのパターンを表示します。テストを実施している間収集したデータをもとに、一番コンバージョンが高いのはどちらのパターンか判断することができます。コンバージョン率が高かった方が勝者です。A/Bテストの実施期間はどれくらいが良いですか?
A/Bテストは統計学的に有意な差がある結果が出るまで実施する必要があります。重要なのはユーザーセッション数です。サイトのアクセス者数が1日に100万人なら数時間でA/Bテストではっきりした結果が出るでしょう。アクセス者数が1日に2人なら統計学的に有意な差がある結果が出るまで1年かかる場合もあります。ユーザーの行動は曜日によって違うという傾向があるので、最低でも1週間A/Bテストを行うのがオススメです。統計学的に有意な差とは?
統計学的に有意な差とは、1つのパターンがもう一方よりうまくいったのは偶然ではないという確率のことです。統計学的に有意な差があれば、勝ちパターンの方がコンバージョン率が高かったのはあなたが加えた変更が効果的だったからだと判断できます。こちらの統計的有意差検定ツールは、完全無料で使えます。隠れたコストはありません。A/Bテストの計画を立てるためにご利用ください。1654793
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