LPのABテストのやり方｜進め方と失敗しない注意点

• ABテストの基本と、LP改善で使う理由
• ABテストの種類と、効果が出やすい比較要素
• 効果的なABテストの進め方
• 失敗しないための注意点
• ABテストに使えるツールの選び方

「このキャッチコピーとあのボタン、どちらが良いか分からない」——そんなとき、勘ではなくデータで答えを出せるのがABテストです。LP改善において、最も確実な検証方法といえます。

この記事では、LPのABテストの進め方と注意点を解説します。LP全体の改善はLP（ランディングページ）とは？をご覧ください。

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ABテストとは

ABテストとは、2つのパターン（AとB）を用意し、訪問者に振り分けて、どちらが成果が高いかを比較する検証方法です。たとえばキャッチコピーだけを変えた2パターンを見せ、コンバージョン率を比べます。

ABテストの価値は「思い込みを排除できる」ことです。担当者が「こちらが良い」と思っても、実際のユーザーは違う反応をすることがよくあります。データが最終的な答えを教えてくれます。

ABテストはWebサイト全体でも使えますが、とくにLPと相性の良い手法です。LPは1ページで完結し、訪問から申し込みまでの流れが短いため、変更した箇所の影響がコンバージョン率という数字にそのまま表れます。ページ数の多いサイトのように「どのページが効いたのか分からない」という状態になりにくいのです。

• 大がかりな作り直しをせず、1要素の差し替えから始められる
• 好みや社内の声ではなく、実際の数字で採否を決められる
• 「良かれと思った変更で成果が下がる」改悪を、本番に反映する前に見つけられる

ABテストの種類4つ

ABテストと一口に言っても、何をどう振り分けるかで4つの型に分かれます。それぞれ向き不向きがあるので、自社の状況に近いものを選んでください。

1つ目は同一URLテストです。URLは変えないまま、キャッチコピーやボタンといったページの一部だけを訪問者ごとに出し分けます。URLが分かれないため広告やSEOの設定を変える必要がなく、もっとも手軽に始められる方法です。ボタンの文言や見出しなど、部分的な差し替えを試すときはこの型が基本になります。

2つ目はリダイレクトテストです。AパターンとBパターンを別々のURLで用意し、訪問者を振り分けます。デザインも構成もまったく違う2案を比べたいときに向いていますが、ページを2本作る手間がかかります。既存LPをリニューアルするかどうか迷っている場面で、新旧を並べて判断する使い方が現実的です。

3つ目は複数ページテストです。「LP→入力フォーム→完了」のように複数ページにまたがる流れを、丸ごと2パターン用意して比べます。ステップの多い申し込み導線そのものを検証したいときに使います。

4つ目は多変量テストです。キャッチコピー2案×ボタン3案のように、複数の要素を組み合わせてまとめて検証します。一度に多くを比べられる反面、組み合わせの数だけアクセスが必要になり、月に数百件程度の訪問数では結論が出ません。

中小企業のLPであれば、まずは同一URLで1要素だけを変えるテストで十分です。多変量テストは、アクセスが十分に集まってから検討すれば間に合います。

効果が出やすい比較要素5つ

どこを変えるかで、テストの成果は大きく変わります。ここでは、LPで比較的効果が出やすい5つの要素を、着手をおすすめする順に紹介します。

ファーストビュー

最優先はファーストビューです。ページを開いて最初に見える範囲のことで、多くの訪問者はここを読み進めるかどうかを数秒で決めています。ここが変われば、その先すべての数字が動きます。逆に言えば、ページ下部だけを直しても、そこまで到達していない訪問者には届きません。

テストする中身は、メインの見出し・メインビジュアル・ファーストビュー内のボタンの3つが中心です。「誰の何が解決するページか」が一目で分かるかどうかを軸に、2案を作ってみてください。詳しくはLPのファーストビューに入れるべき5つの必須要素で解説しています。

キャッチコピー

キャッチコピーは、ファーストビューの中でもとくに反応が変わりやすい要素です。同じ商品でも、言い方を変えるだけで問い合わせ数が動くことは珍しくありません。

比べやすいのは、切り口そのものが違う2案です。「機能を説明する型」と「得られる結果を伝える型」、あるいは「対象者を絞り込む型」など、方向性の異なる案をぶつけると差がはっきり出ます。細かい言い回しの違いは差が出にくいので、大きく振ったほうが学びが残ります。型の作り方はキャッチコピーの作り方｜反応が取れる型とNG例・名作に学ぶコツをご覧ください。

CTAボタン（文言・色・位置）

CTAボタンは、申し込みや問い合わせへの入り口です。変更が小さく済むわりに、クリック率が動きやすい要素といえます。

テストするのは文言・色・位置の3点です。文言は「お問い合わせ」より「無料で相談内容を送る」のように、押した先で何が起きるかが分かる表現のほうが伸びる傾向があります。位置は、ページ下部だけでなく途中にも置くかどうかで差が出ます。CTAボタンとは？クリック率を高める文言・色・配置の作り方で具体例を紹介しています。

フォーム

フォームは、申し込む気になった人が最後につまずく場所です。ここでの離脱は、そのまま失注につながります。

テストしやすいのは入力項目の数です。必須項目を減らした版と現状の版を比べると、通過率の差がはっきり出ます。ほかに、確認画面を挟むかどうか、エラーの出し方も検証対象になります。フォームは変更が数字に直結しやすいので、アクセスが多くないLPでも差を読み取りやすい要素です。改善の考え方はEFOとは？入力フォーム最適化でフォーム離脱を防ぐ方法にまとめています。

導線・コンテンツの順番

見出しや文章を変えなくても、並び順を入れ替えるだけで成果が変わることがあります。読み手が知りたい順に並んでいないと、答えにたどり着く前に離脱してしまうためです。

たとえば「料金を先に見せる版」と「実績を先に見せる版」のように、ブロックの並び順だけを入れ替えた2案を比べます。文章を書き直す必要がないため、手をつけやすいテストです。並び順の基本形はLPの構成とは？売れるランディングページの型と作り方5ステップで解説しています。

ABテストの進め方5ステップ

思いついた箇所をなんとなく変えても、成果にはつながりません。次の5ステップで進めます。

失敗しないための5つの注意点

ABテストは、やり方を間違えると「テストしたのに何も分からない」で終わります。よくあるつまずきは次の5つです。

AとBは同じ時期に走らせる

1つ目は、AとBを同時に配信することです。「今月はA、来月はB」という進め方では、季節・曜日・広告の出稿量といった条件まで変わってしまい、差がパターンの違いによるものなのか判断できません。同じ期間に、同じ条件で振り分けるのが大前提です。

必要なデータ量と期間を先に決める

2つ目は、期間とデータ量です。数日でどちらかが勝っているように見えても、その多くは偶然の揺れです。必要なアクセス数・コンバージョン数は一律に決まっておらず、現状のコンバージョン率と「どのくらいの差を検出したいか」によって変わるため、テストを始める前に必要なデータ量の目安を決めておきます（無料のサンプルサイズ計算ツールで概算できます）。そのうえで、曜日など運用の1周期をまたぐ期間を確保し、予定したデータ量に達する前の日々の上下だけで勝者を決めないでください。アクセスが少ないLPほど、この待ち時間は長くなります。

変更は一度に1箇所だけにする

3つ目は、原因を特定したい基本のテストでは変更箇所を1つに絞ることです。キャッチコピーとボタンを同時に変えると、勝った理由がどちらにあるのか分かりません。仮に勝っても次に何をすればよいかが見えず、社内にノウハウが積み上がらないままになります。ページ全体を丸ごと比べる場合は、「個々の要素ではなく案全体の優劣を判断するテスト」だと割り切って使います。急がば回れで、影響の大きい要素から1つずつ順番に検証したほうが、結果的に早く成果が伸びます。

仮説なしにテストを始めない

4つ目は、仮説を持たずに始めてしまうことです。「なんとなく赤いボタンにしてみた」というテストは、勝っても負けても学びが残りません。「訪問者は価格が分からず不安で離脱している。だから料金の目安を先に出せば問い合わせが増えるはずだ」——このように、原因と打ち手をセットで言葉にしてから始めます。

結果を次に活かす仕組みを作る

5つ目は、テストして終わりにしてしまうことです。実際にもっとも多い失敗がこれで、結果が担当者の手元に眠り、半年後に同じ検証を繰り返すことになります。

テスト名・仮説・期間・結果・次の一手を1行ずつ書き残すだけでも十分です。ご支援した東京の研修会社では、この検証サイクルを型として決めたことで、LP改善のPDCAが2ヶ月から1ヶ月に短縮しました。改善の回数が増えた結果、セミナーの着席率は10ポイント向上しています。

ABテストに使えるツール

専用ツールがないとABテストができない、ということはありません。いま手元にある環境でできることから始めるのが現実的です。

手軽に始めやすいのは、広告媒体に用意されているA/Bテスト（実験）機能を使う方法です。GoogleやMetaなどの主要媒体には、トラフィックをランダムに分割して配信する専用のテスト機能があり、管理画面にパターンごとの成果が並ぶため、追加のツールなしで比較できます。注意したいのは、通常配信で複数の広告やリンク先を並べるだけでは、媒体の自動最適化によって配信量やユーザー層が偏り、公平な比較にならないことがある点です。LPの差を測るなら、専用のテスト機能でランダムに振り分けたうえで、広告クリエイティブ・配信対象・入札などの条件は同一に保ちます。逆にクリエイティブの差を測るときは、リンク先のLPを同一に保ちます。

流入が広告以外にも広がっているなら、GA4（Googleアナリティクス4）でパターンごとのURLやパラメータ別に成果を見る方法があります。なお、変更前の期間と変更後の期間を比べる方法は、季節・曜日・広告の出稿量・流入元といった外部条件も同時に変わってしまうため、同時配信のABテストの代わりにはなりません。傾向の確認として使うにとどめ、その結果だけで「変更の効果だ」と断定しないようにしてください。

同一URLでの出し分けや、勝ちパターンの自動反映まで行いたい場合は、LPOツール（LP最適化ツール）と呼ばれる専用ツールの導入を検討します。ただし、月のアクセスが数千件に満たない段階では、ツールを入れても結論が出るまでに時間がかかります。まずは無料でできる範囲で回数を重ね、判断材料が足りなくなってから検討しても遅くありません。

アクセスが少なくてもABテストできますか？

必要なデータ量は一律には決まらず、現状のコンバージョン率と「どのくらいの差を検出したいか」で変わります。コンバージョン率が低い、または検出したい差が小さいほど、多くのアクセスとコンバージョンが必要です。アクセスが少ないと差が偶然かどうか判断できません。テストの成立が難しい場合は、ヒートマップ・お客様の声といった定性的な情報から改善の当たりを付ける方法に切り替えましょう。変更前後の期間比較は、外部条件も同時に変わるため、あくまで傾向の参考にとどめてください。

どのくらいの差があれば「勝ち」と言えますか？

倍率の大きさだけでは判断できません。同じ「2倍」でも、コンバージョンが数件ずつしかない段階では偶然でも起こり得るためです。勝敗は、各パターンのアクセス数とコンバージョン数、差の大きさをあわせて見て、統計的な検定（無料の有意差判定ツールでも可）で確認してから決めるのが確実です。差が小さい・データが足りない場合は、すぐに「どちらでも変わらない」と結論づけず、事前に決めたデータ量に達するまで判断を保留してください。

何からテストすべきですか？

ファーストビューからです。ページを開いた数秒で離脱するかどうかが決まるため、ここが変わると後に続くすべての数字が動きます。ファーストビューで差が出なくなったら、CTAボタン、フォームの順に進めるとよいでしょう。

ABテストに専用ツールは必要ですか？

本格的に行うならABテストツールがあると便利です。広告媒体のA/Bテスト（実験）機能で、トラフィックをランダムに分割して比較する方法もあります。通常配信でパターンを並べるだけでは配信の自動最適化で偏りが出ることがあるため、専用のテスト機能を使い、比べたい要素以外の条件をそろえるのがポイントです。

まとめ

ABテストは、勘ではなくデータでLPを改善する確実な方法です。ポイントを整理します。

• 2パターンを比較し、成果の高い方を採用する
• まずは同一URLで1要素を変えるテストから。多変量は十分なアクセスが集まってから
• 効果が出やすいのはファーストビュー・キャッチコピー・CTAボタン・フォーム・並び順
• 原因を特定したい基本のテストでは、一度に変えるのは1要素だけ。AとBは同じ時期に走らせる
• 必要なデータ量を先に決め、達してから判断する（曜日差をならすため運用の1周期以上は確保）。勝者を反映して次へ。仮説と結果は必ず記録に残す

「ABテストを回したいが、何をどう検証すべきか分からない」という場合は、仮説設計から一緒に進めると効率的です。マーケティングサポートでは、ABテストを含むLPO支援を伴走してご提供します。お気軽にご相談ください。