“勘”での改善はもう終わり。LP登録率を科学的に上げるA/Bテスト入門

あなたは、自分のLPの登録率を計測できるようになったものの、「いざ改善しよう！」と思っても、「どこをどう変えれば、数字は上がるんだろう？」と、結局は“当てずっぽう”で変更を加えて一喜一憂していませんか？

ここでは、そんなあなたの“当てずっぽう”を“確信”に変えるための、LPを科学的に改善していく最強の技術「A/Bテスト」について、その正しいやり方を解説します。これを読めば、あなたのLP改善が、根拠のないギャンブルから、成果を積み上げる手堅い科学へと変わります。

マーケティングの世界で、あなたの「こうした方が良さそう」という感覚は、時に正しいこともありますが、外れることも多々あります。A/Bテストは、そんなあなたの思い込みを排除し、データという客観的な事実だけを判断基準にするための、プロフェッショナルな技術なのです。

A/Bテストとは？あなたのLPの「最強決定戦」

A/Bテスト（別名：スプリットランテスト）とは、非常にシンプルなテスト手法です。

例えば、内容が一部だけ異なる2つのページ（AパターンとBパターン）を用意し、訪問者を半々ずつ、それぞれのページに振り分けます。そして、一定期間が経過した後、どちらのページの登録率が高かったかを比較検証する方法です。

これはまさに、あなたのLPのパーツの「最強決定戦」。勝った方を採用し、負けた方を不採用にする。このプロセスを繰り返すことで、あなたのLPは着実に進化していきます。

もし、A/BテストによってLPの登録率が10%上がれば、それは見込み客が10%増えることを意味します。結果として、あなたのビジネスの売上も、単純計算で10%（実際はそれ以上に）向上するのです。

A/Bテストを行う上で、絶対に守らなければならない鉄則があります。それは、「テストごとに、変更するのはたった一箇所だけにする」ということです。

例えば、キャッチコピーと画像の両方を同時に変更したBパターンを作ってしまうと、たとえ登録率が上がったとしても、それがキャッチコピーのおかげなのか、画像のおかげなのか、原因が特定できません。これでは、次に繋がる有益なデータを得ることはできません。

このように、地道に一つずつテストと改善を繰り返していく。これが、最強のLPを育てるための、唯一にして最短の道です。

A/Bテストを始めたばかりの頃にやりがちなのが、少ないデータで早計な判断を下してしまうことです。

例えば、合計5人の登録があり、Aページから4人、Bページから1人だったとします。この結果だけを見て、「Aページの方が4倍も効果的だ！」と判断するのは非常に危険です。サンプル数が少ない段階では、結果は「偶然」に大きく左右されます。その後、データが増えるにつれて、結果が逆転することは日常茶飯事です。

信頼できる結果を得るためには、ある程度のデータ量が必要です。厳密な統計の話はさておき、まずは合計の登録数が最低でも100件くらい集まるまでは、辛抱強く様子を見るようにしましょう。

かつては、Googleアナリティクスに搭載されていた「Googleオプティマイズ」という機能で、誰でも無料で手軽にA/Bテストができました。しかし、残念ながらそのGoogleオプティマイズは2023年にサービスを終了しています。

では、今はどうすればいいのでしょうか。現在では、より高機能な専門ツールを利用するのが一般的です。海外製では「VWO」や「Optimizely」、日本製では「DLPO」などが有名です。これらは有料ですが、本格的にコンバージョン率を改善したい企業にとっては、費用対効果の高い投資となります。

また、最近では、LP作成ツールや一部のメール配信システム自体に、簡易的なA/Bテスト機能が搭載されている場合もあります。まずは、あなたが今使っているツールにA/Bテスト機能がないか、確認してみるのも良いでしょう。

ここまで、データに基づいてランディングページを科学的に改善していく「A/Bテスト」について解説してきました。最後に要点を4つにまとめました。

あなたのLP改善の旅に、「感覚」という名の曖昧な地図はもう必要ありません。A/Bテストという名の、正確無比なGPSを手に入れ、着実にゴールを目指しましょう。