GoogleアナリティクスでABテスト｜設定方法から注意点の全て

運営メディアからいかに商品やサービスを売れやすくするか、日々悩んでいる方は多いと思われます。Googleアナリティクスでは、そんな方のためにWebサイトを比較テストする無料の機能がついていることをご存知でしょうか。

ABテストと言われるその機能は、使い方次第ではとても効率的にサイトの成果を伸ばすことができます。

今回は、そんな大変便利なGoogleアナリティクスにあるABテストの使い方などについて分かりやすく解説していきます。SEO対策などを円滑に進めるべくぜひ押さえておきましょう。

※GA4への移行について気になる方は、こちらの記事もご覧ください。

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ABテストとは？

ABテストとは、WebマーケティングにおけるCRO（コンバージョン率最適化）手法の1つであり、複数の要素を変更したパターンを一定期間公開し、どちらがより高い成果を出せるかを比較検証する手法です。

具体的には、Webサイトや広告などの要素を変更し、異なるバージョンを作成します。そして、それぞれのバージョンをランダムにユーザーに公開し、ユーザーの行動やコンバージョン率を分析します。このようにデータに基づいた検証を通じて、効果的な要素や設計の最適な選択肢を見つけ出すことが目的です。ABテストは結果に基づいて意思決定を行うため、Webマーケティングの改善や最適化において重要な手法とされています。

よくあるABテストの事例

次に、よくあるABテストの事例について紹介します。

キャッチコピーの変更

キャッチコピーの変更は、よくあるABテストの1つです。このテストではキャッチコピーを変更し、どちらがより効果的な結果をもたらすかを比較します。

例えば、ウェブサイトで紹介されている商品のキャッチコピーが「驚きの低価格で提供中」となっているとします。このキャッチコピーを「最高品質の商品をお手頃価格で」というふうに変更することで、より魅力的なメッセージを伝えることができるか検証します。

ABテストでは、変更前のキャッチコピー「バージョンA」と変更後のキャッチコピー「バージョンB」をランダムに訪れるユーザーに対して表示し、ユーザーのクリック率や購買率などの指標を比較します。結果から、より効果的なキャッチコピーを特定することができます。

CTAのデザイン調整

CTAのデザイン調整もよくあるABテストです。このテストでは、ウェブサイトやメールマーケティングなどで使用されるCTAボタンのデザインを変更し、より高い結果を得るかどうかを検証します。

例えば、ウェブサイトのCTAボタンの現在のデザインが青い背景色と角丸の形状であるとします。このデザインを赤い背景色と四角形の形状に変更することで、ユーザーのクリック率やコンバージョン率が改善するかをテストします。

ABテストでは、変更前のCTAデザイン「バージョンA」と変更後のCTAデザイン「バージョンB」をランダムに訪れるユーザーに表示し、それぞれのデザインの効果を比較します。

CTAのデザイン調整は、ユーザーの注意を引きつけ、行動を促すための重要な要素です。適切な色、形状、テキストなどの要素を最適化することで、コンバージョン率の向上や目標達成の効果を期待できます。

申込フォームの編集

このテストでは、ウェブサイトやアプリなどで使用される申込フォームのレイアウトやフィールドの順序、入力項目の数などを変更し、ユーザーの申込率や入力完了率の向上を検証します。データから得られる結果を分析し、より使いやすく、効果的な申込フォームを見つけることが目的です。

申込フォームの編集は、ユーザーの入力負担を軽減し、スムーズな申込プロセスを提供するための重要な要素です。CV率に直接関わる要素のため、特に力を入れるべきでしょう。

ファーストビューの検証

ファーストビューは読者がクリックするかを判断するポイントであるため、特に力を入れる必要があります。Webサイトにおいてはアイキャッチがこの部分に該当します。アイキャッチに他の要素を追加したり、デザインを変化させたりすることで、ユーザーの滞在時間やクリック率を高めることができます。

GoogleアナリティクスでABテストをやる理由とは？

GoogleアナリティクスでのABテストでは、繰り返し行うことによってよりコンバーションの高いコンテンツを作ることができます。

昨今は多くのメディアがWeb上に増えてきている中、どのメディアも思うような成果が挙げられていないのが現状です。しかし、無料のツールでもあるGoogleアナリティクスのABテストを活用することにより、サイトの良し悪しを数字で洗い出し、改善点を明確にしていくことができるのです。

Webの分析ツールに関しては、有料のものもあるなか、これほど高性能で無料のものは珍しいので、メディア運営者は使わない手はないでしょう。

GoogleアナリティクスでABテストをやるメリット

GoogleアナリティクスでABテストをやるメリットについて、実際にアナリティクスの公式ページにしっかりと明記してあります。

• ランダムに抽出されたユーザーを対象に、Webページやアプリ画面の複数のパターンを表示して成果を比較する
• テストの対象となるユーザーの割合を決める
• テストする目標を選択する
• テストの進捗状況をメールで受信する

出典：アナリティクスヘルプ：ウェブテストのメリット

Googleアナリティクスでは、複数のパターンを成果比較することができ、その際のテストの対象となるユーザーの割合も自由に決めることができます。

また、テストの目標を選択でき、メールで進捗状況の確認もできるのでとても使い勝手が良いツールです。

GoogleアナリティクスでのABテストの注意点

GoogleアナリティクスでのABテストでは、注意しなければならない点が２つあります。

1つ目にGoogleアナリティクスでは細かな変更の比較テストには向いていません。一定以上の違いがないと測定することができないのです。

2つ目は、テストにはオリジナルコンテンツとテスト用のコンテンツが必要となるため、予め検索エンジンのクロージングを拒否しておかないと、Googleからペナルティーを受ける恐れがあるので注意してください。

GoogleアナリティクスでのABテストのやり方について

GoogleアナリティクスでのABテストの方法は、いたって簡単です。
主な手順としては、以下の通りです。

以下から、1つずつ解説していきます。

1.テスト用のページを用意しよう

ABテストには、２つの比較する対象ページが必要となります。

• オリジナル記事
• テスト記事

ABテストでは、テストページを訪れたユーザーに対してどちらかのページをランダムに表示してテストを行います。テスト記事を作る際には、テスト要素を1つに絞ることと、大幅に見た目を変えておくことが重要になります。

2.ABテストの導入設定をしよう

Googleアナリティクスを開いて、行動→サイト運営者→ウェブテストを開きます。上記の画面が開いたら、「テストを作成」をクリックして詳細設定を行います。

こちらの画面が開いたら、上から順に設定を埋めていきましょう。

次に、テストをするための①で作ったページを指定します。設定が完了したら、「次のステップ」をクリックしましょう。

ここではテスト用のコードを①で作った、テストページとオリジナルページに貼り付ける作業を行います。「手動でコードを挿入」を選んで指示通りコードを貼り付けましょう。

ここまで終わったら「テストを開始」をクリックしてABテストを行いましょう。

※先ほどの指定コードがしっかりと、①で作ったテストページとオリジナルページに貼れていないと上記の写真のような注意表示が現れます。

3.ABテストの結果を確認しよう

ABテストの結果の確認方法は、Googleアナリティクスを開いて「行動」→「ウェブテスト」から作成したテスト結果を見ることができます。

この比較結果を元に、修正を繰り返していくことでコンバーション率のアップにつなげたりすることができるわけです。

ABテストでよくある質問

最後に、ABテストでよくある質問についてまとめます。

ABテストの効果を検証するのにどのくらいの期間が必要？

ABテストの効果を検証するためには、適切な期間が必要です。なぜなら、効果を確信するためには、仮説の明確さや適切な検証方法だけでなく、テストデータの量や季節的な要因も大きく影響するからです。一般的には、最低でも一週間から数週間以上の期間を設けることが推奨されています。

ABテストの期間は慎重に計画し、十分な時間を確保することが重要ですが、期間が長すぎると結果を待つ時間が長くなります。適切なバランスを見つけて、十分なデータを収集し効果的な判断を行いましょう。

ABテストの数値はどう確認すればいい？

ABテストの数値を確認する際には、主な指標に注目することが重要です。指標として一般的なものとしては、コンバージョン率、クリック率、売上などがあります。これらの数値を比較し、AパターンとBパターンの効果を判断します。

まず、ABテストの目的に応じて適切な指標を選びます。ウェブサイトの場合、コンバージョン率やクリック率が重要な指標となりますが、まずは1つの指標を重要視することが大切です。指標がブレると、施策がブレてしまい、適切な効果を発揮できなくなります。

次に、AパターンとBパターンの数値を比較します。その際、統計の信頼性を担保するため、十分なデータ量が必要です。適切な統計分析を行い、結果に有意な差があるかを判断します。ただし、数値だけでなくユーザーのフィードバックや質的なデータも考慮することが大切です。ユーザーの意見や行動の変化を分析し、数値だけでは捉えきれない要素を把握することも時には重要となります。

まとめ：GoogleアナリティクスのABテストを活用して成果アップさせよう！

GoogleアナリティクスのABテストは、無料な上にとてもメリットが多いツールのひとつです。多くのメディア運営者がGoogleアナリティクスを導入しているものの、しっかりとABテストを活用している人は少ないです。

ですので、是非ともこの機会にABテストを活用してご自身のメディアの成果アップに繋げてみて下さい。