リスティング広告で効果が出る、A/Bテストを正しく行うための5つのポイント

 2016.07.15  LeadPlus

WebマーケティングにおいてA/Bテストを行うのは今や当たり前のことで、リスティング広告では尚更重要視されているテストです。リスティング広告が「運用型広告」と呼ばれていることからも、継続的な効果検証と改善が大切であることが理解できると思います。

しかし、多くのマーケティング担当者の方がこのA/Bテストでつまづいているようですね。

 「そもそも正しいテスト方法が分からない」

「テストしてみたけど結局どう評価したらいいの?」

「A/Bテストツールはどれがいいの?」

 などなど、担当者によって悩みの内容も異なると思います。そこで今回はA/Bテストを正しく行うためのポイントと、A/Bテストを行う上で大切なことについて触れていきます。

現在A/Bテストにつまづいてしまっている方や、A/Bテストを実施したいけどやり方がわからない方に参考にして頂けたら幸いです。

A/Bテストとは

そもそもA/Bテストとは、複数の異なるクリエイティブを用意しどちらの方が優れているかを測定するためのテストです。一般的には2つのクリエイティブでテストしますが、場合によっては3つ4つで行うケースもあります。

A/Bテストはいわば人気投票みたいなもので、より投票数(コンバージョン)の多いものが勝者となり生き残ることになります。

リスティング広告におけるA/Bテスト

A/Bテスト自体はリスティング広告の他にもランディングページやWebサイトコンテンツ、その他Web広告媒体などで実施されます。それぞれにA/Bテスト実施対象となる部分が異なり、リスティング広告においては以下の3点に絞られます。

  1. 検索キーワード
  2. 広告タイトル
  3. 広告説明文

まったく同じ広告タイトル・説明分であっても、表示対象となる検索キーワードを変更するだけでコンバージョンが大きく変わることがあります。広告タイトル・説明文に至ってはちょっとした変化がコンバージョンが数倍~十数倍に変化することも。

また、リスティング広告初心者はまず広告タイトルか説明分でのテストをお勧めします。検索キーワードは「全一致」や「一部一致」など、事前に細かい設定が必要になるのである程度運用に慣れてきてからにしましょう。

A/Bテストを正しく行うためのポイント

1. アクセス解析を導入する

皆さんのWebサイトではアクセス解析を導入していますか?ほとんどの方が導入していることでしょう。しかし、もしもまだというのであればテスト実施前に必ず導入してください。

コンバージョンを追うだけなら不要かもしれませんが、リスティング広告のA/Bテストにおいて評価指標となるのはコンバージョンだけではありません。また、テスト実施後にAとBどちらかのクリエイティブが著しく損害を与えている場合は即刻テスト内容を変更する必要があります。

こうした事態をリアルタイムで確認していくためにも、アクセス解析の導入は必須なのです。

2. 仮説を立てる

A/Bテストに失敗する多くのケースで「仮説を立てていなかった」という原因があります。「とりあえずやってみる」では正確な評価ができないので、どう改善していけばいいかが明確にならないのです。

検索キーワードが対象なら「一見関連性の薄いキーワードの方がクリック率低くコンバージョン率が高いのではないか?」広告タイトルなら「具体的な数字などを入れた方が訴求性が高くない、ユーザーの目に留まりやすいのではないか?」広告説明文なら「制限文字数ギリギリにするのではなく、シンプルにまとめた方がクリック率が上がるのではないか?」

などなど、必ずA/Bテスト実施前に仮説を立てましょう。

3. テスト対象を絞る

前述したように、リスティング広告におけるA/Bテストのテスト対象は「検索キーワード」「広告タイトル」「広告説明文」の3点です。いずれかにおいて異なる2つのクリエイティブを作成しテストするわけですが、テスト対象は必ず1つに絞ってください。

例えば検索キーワードと広告タイトルなど複数のテスト対象を作ってしまうと「一体なにが要因でAのクリエイティブが勝ったのか?」を判断できなくなってしまいます。

このためテスト対象は必ず1つに絞って実施するのが原則です。

4. 母数を確保する

アンケート調査やデータ分析など何にでもある程度の母数というものが必要ですが、A/Bテストにおいても例外ではありません。

例えばクリック母数が200しかない状態でA/Bテストを実行し、Aのコンバージョンが1でBのコンバージョンが10だった場合、今後もBの方が成果を上げ続けるとは判断しづらいと思います。

これがもしもクリック母数が2,000ある状態でAのコンバージョンが10でBのコンバージョンが100だった場合、テスト結果に信憑性を持てますね。 

このように、ある程度のクリック母数がなければ正確な評価ができないので、予め母数の確認を怠らないでください。

5. 繰り返しテストする

A/Bテストは「どちらのクリエイティブの方が優秀か?」を測定するためのテストですが、最終的な目的はテストを繰り返し最善のクリエイティブを目指すことです。

テストを実施した結果Bのクリエイティブの方が優秀だったとしても、それが最善とは限りません。もしかするとBよりも優秀なCが存在する可能性もあります。さらに、Cよりも優秀なDが現れるかもしれません。

このように繰り返しA/Bテストを実施していくことで、より成果の上がるクリエイティブを導き出すことができます。

ABと言わずCD、最終的にはZまで見つけ出す気持ちが大切です。

A/Bテストを行う上で大切なこと

初期設定を大切に

A/Bテストは初期設定が非常に大切で、特にテストに割ける予算やリソースが限られている中小企業ほど慎重に行う必要があります。というのも多くの中小企業でA/Bテストを実施しても目立った効果が出ないことに対し見切りをつけ、テストを打ち切るとケースが多発しているのです。

この原因は初期設定をきちんと行わず、テスト継続に値する結果が得られなかったことにあります。

まずは明らかに結果が出るだろうというテストを実施して、上司や同僚など社内のA/Bテストに対する信用度を上げていきましょう。A/Bテストは継続的に行うことで効果を最大限発揮するので、早々に打ち切られてしまうのは非常にもったいないことです。

また2度目のテストでは1度目のテストから得られた結果をもとに別案を出すことで、PDCAサイクルをしっかりと回せているアピールができより高い信用度に繋がります。このようにA/Bテストは最初の滑り出しが非常に重要なので、まずは手堅く結果を出していくことが大切です。

ちなみに中小企業に限った話ではなく、スタートアップやフリーランスの場合でも「結果が出ている」という事実が自信に繋がったりします。

リスティング広告における評価指標を理解する

A/Bテストを実施すると、恐らく以下の4つの結果のうちいずれかに該当します。

  1. クリック率が高くコンバージョン率も高い
  2. クリック率が高いがコンバージョン率は低い
  3. クリック率は低いがコンバージョン率は高い
  4. クリック率が低くコンバージョン率も低い

リスティング広告においても最も理想的なのはどれか?と考えたとき「1」と答える方が多いと思います。しかし実際には3が最も理想的で1はその次です。

クリックベースで費用が発生するリスティング広告において、コストを押さえるためにはクリック率が低いのがベストです。その上でコンバージョン率が高いのが費用対効果抜群と言えます。

また、クリック率のみやコンバージョン率のみを追いかけるのは危険です。適切に評価できるよう必ずどちらも確認しましょう。

適切なA/Bテストツールを選ぶ

A/Bテストは独自に実施することもできますが、継続的にテストを実施していくことを考えるとツールを導入するのが賢明です。テスト実施のために最適化されているツールは業務効率化ばかりか適切な結果を出すこともできます。

そこでおすすめしたいのがHubspotです。HubspotはWebマーケティングを支援する統合マーケティングプラットフォームであり、A/Bテストだけでなくアクセス解析からリスト管理などWebマーケティングに必要なほとんどの機能をワンストップで提供します。

“統合マーケティングプラットフォーム”と聞くと一見してとっつきにくい感じがしますが、むしろWebマーケティング初心者ほど導入して欲しいツールです。

アクセス解析はGoogleアナリティクスでA/Bテストツールは単独システムを導入、メルマガを始めたらまた別のツールを導入する。これではシステムが細分化され業務負担が増えるばかりです。

だからこそ、Webマーケティングに関わる多くの機能をワンストップで提供できるツールが魅力的なのです。

まとめ

「A/Bテストは難しいから…」と苦手意識を持ち、初めから実施しないという方が最近増加しています。しかし本当は、ポイントさえしっかりと押さえていれば効率的にPDCAサイクルを回し、より良いクリエイティブを導き出すことが可能なのです。

まずは苦手意識を捨て、ポイントを押さえてスモールスタートを切ってみてください。また、現在A/Bテストでつまづいている方も初期設定から見直し、ポイントを押さえて改めてテストを実施してみましょう。

ポイントさえしっかりと押さえることでできれば、必ず何かしらの効果が表れるのがA/Bテストです。確実に結果を出すことができれば自信にも繋がり、その後も継続的に適切なテストが実施可能となります。

リスティング広告の効果を最大化するためにも、A/Bテストを適切に実施して継続的に交換検証と改善を繰り返していきましょう。

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