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アソシエイト・HOW TO ガイド

Conversion Optimization and A/B Testing

コンバージョン率の最適化とA/Bテスト

ブログやWebサイトからより多くの収益を得るためには、あなた自身が運営するサイトのコンバージョン率を最適化する方法を理解する必要があります。そのための有効な手段は、「スプリット」または「A/B」と呼ばれるテストを行うことです。

この記事では、以下について説明します。

• コンバージョン率の重要性
• A/Bテストの秘訣
• テストツールの使い方

コンバージョン率の最適化とは?

コンバージョン率の最適化とは、あなたのサイトの訪問者が実際になんらかの商品を購入する確率を高めること、あるいは訪問者に対して特定の行動(たとえば、ニュースレター購読の登録や無料レポートへの協力など)を促すことを意味します。

まず始めに、あなた自身が運営するWebサイトやブログの構成要素を個別に微調整または変更します。その後、それらの変更が訪問者の行動に与える影響を調べます。何がうまく行くか、常に何か新しいことを試し続けるのが理想です。それを続けることで、Webサイトを完璧なものに仕上げてゆくことができます。

どんな利点があるか?

サイト所有者の多くが、Webサイトから得る収益を高めるには、サイトへのトラフィックを増やす必要があると考えています。そして、ブロガーやサイト所有者の多くが、SEO対策、ソーシャルメディアへの投稿、宣伝、コンテンツの新規作成を重視しています。

このマーケティングに基づいたアプローチは成功のための大切な要素ではありますが、それでは既存の訪問者を軽視しがちになり、サイト所有者が多くの潜在的な収益を逃してしまうことにつながります。コンバージョン率の最適化を正しく理解し実践することで、同数の訪問者による商品の購入数を増やし、収益増加を達成できるようになります。

小さな変化が大きな効果を生むことは、多くのテストで明らかになっています。コンバージョン率が上がったことでオンラインストアの売上高も上がったという明確な証拠が存在します。その概念を自身のWebサイトにどのように導入すべきか、具体的な例をkissmetrics.comの100 Conversion Optimization(英語)の記事でご覧になることができます。

コンバージョン率の最適化に注力すべきか?

その疑問に答えるには、訪問者を使ったA/Bテストというシンプルな実験を試してみてください。たとえば、あなたのWebサイトに毎月100人の訪問者が訪れているとします。サンプルの規模が小さいため、統計的に確かな結果を得ることは難しいと感じるかもしれません。

このような場合に、50人の訪問者にAボタン、50人の訪問者にBボタンが表示されるA/Bテストを実施したとしても、大きな定量的評価にはつながりません。それでも、何らかの有益な情報を得られるなら試す価値はあるかもしれません。しかし、数千人単位の訪問者がいるのであれば、必ずコンバージョン率の最適化を実践しましょう。

コンバージョン率の最適化には、導入が比較的容易で、連携や設定も簡単に行える無料のA/Bテストツールを利用することができます。

A/Bテストの実施

A/Bテストの手法には、とてもシンプルなものもあります。サイトのある要素を2つのバージョンで用意し、どちらが効果的かをテストします。たとえば、注文ボタンのスタイルや種類を変えたり、販売ページの動画の有無を変更したりします。あるいは、ボタン1個についてのテストを行うこともできます。

大切なのは変更点を1つに絞ることです。たとえば、ボタン、テキスト、画像など複数の要素を一度に変更してしまうと、どれが結果に影響を与えたかが分からなくなってしまいます。また、2つのバージョンを順番にテストするのではなく、並行して比較する必要があります。これは、季節的な影響を受けて正確な結果を得られないことがあるためです。

具体例: Optimizely.com

A/Bテストは、外部のツールを使わずに行うことができます。理論的な話しになりますが、ある商品に対して2つの販売ページを用意し、それぞれのページで違う要素を作成します。その後、2つの異なるバージョンの商品ページが訪問者に対して交互に表示されるようにサイトを設定します。

上記の方法では、2つの販売ページのクリック数とコンバージョン率を比較するために、統計ツールを用いて結果を測定する必要があります。しかし、この方法は複雑な上に、コストと時間がかかります。もっと簡単にA/Bテストを行うには、optimizely.comなどのコンバージョン率の最適化に特化したツールがおすすめです。

optimizely.comのオンラインサービスは、登録が無料なだけでなく、A/Bテストも無料で行うことができます。ログインしたら、「new experiment(実験の作成)」をクリックしてテスト名を付け、最適化が完了しているページのURLを入力します。その後、テスト案(別のバージョン)を新たに作成し、ページの要素を変更します。この変更はoptimizely.comツール上で直接行うことができます。そうすることで、Webサイトのコードを編集する必要がなくなります。

また、1つずつ変更を加えた複数のバージョンを用意することもできます。しかし、最初に始めるときは、2つのバージョンだけに絞るようにします。次に、具体的な目標(指標として計測されるユーザーの行動)を設定します。目標の例としては、「ご購入いただきありがとうございます」というメッセージが表示されるストアページの表示回数、ニュースレターの購読確認ページの表示回数、2つのボタンのクリック数の比較などがあげられます。

なお、アフィリエイトの収益を高めたいと考えているのであれば、規則によりパートナープログラムのストアサイトをターゲットとして指定できないことにご注意ください。これは、Optimizelyのトラッキングコードをインストールすることができないことに起因します。代わりに、アフィリエイトリンクがクリックされた回数を計測することができます。アフィリエイトリンクのクリック数の計測は最適化の目標に用いるのに適しており、ほとんどのユーザーのニーズを満たすことができます。

最後に、どのオプションが最も効果的かを判断するのに十分なデータが集まるまで少し忍耐を必要とします。最も効果的なバージョンが判明したら、Webサイトで実際に使用してみましょう。実装後も引き続き新たなA/Bテストを行い、サイト改善を図りましょう。

注意: テストを行う際には、あなたが運営するWebサイトのプライバシーポリシーでOptimizelyのCookieの使用について記述し、オプトアウト(Cookie機能の停止)するためのリンクを含める必要があります。

重要性について

2つのバージョンでどちらにするかを決めることは簡単そうに思えますが、実際はたやすいことではありません。また、2つのバージョンから得られる結果は僅差であることが多いため、常に信頼できる情報であるとは限りません。統計ではそのようなデータを「有意性」として表し、0~100パーセントで計測されます。

有意性が高ければ高いほど、信頼できる結果となります。95パーセントの有意性では、結果は偶然であるという確率が5パーセントあることを意味します。よって、有意性がわずか10パーセントである場合には、あるバージョンを選択することにほとんど意味はありません。

少なくとも、有意性が90~95パーセントになるまでテストを続けるのがよいでしょう。Optimizely.comではこのような分析も提供しているため、各バージョンの結果の有意性を確認することができます。

まとめ

A/Bテストは、収益を高めたり、サイトの収益性以外のビジネス関連の目標を最適化するのに非常に役立ちます。ただし、信頼のおける専門家によって提供されたツールを使用し、確かな結果が出ているときだけサイトの要素を変更するようにしてください。
また、自らの努力から最大限の成果を得るためには、コンバージョン率の最適化を継続的に行う必要があることを忘れないでください。
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