1．A/Bテストの目的を決め、改善箇所を見極める

改善すべき箇所を見極め、A/Bテストの目的をはっきり決めましょう。
問題点→どの数字を改善すべきか？→改善箇所は？の３項目を洗い出します。

新しい施策のように実績がない場合は、ユーザーとの最初のタッチポイントであるファーストビューや、ゴールとなるCVに関わる部分をテストするのがおすすめです。

2．改善方法を書き出す

改善箇所を決定した後は、どのような改善方法があるかを書き出します。

例えば、CTRを上げたい場合はCTAの位置・色・デザイン・文言などを、CVRを上げたい場合はフォームの記入項目や色・デザインなど、改善要素は多岐にわたります。
改善すべき箇所を明確にすることが大切です。

3．A/Bテストの内容を整理する

次に、A/Bテストの内容を整理し、進める順番などを決めていきます。
最初に改善方法を大きな要素で分類した後、細部へのテストをするのがポイントです。

4．A/Bテストのポイント

• 1回のテストで検証するのは「1つ」が基本

複数のテストを同時に行うと、因果関係が曖昧になってしまいます。
時間はかかりますが、テストは1つずつ行うことを基本としてください。

• デバイスを考慮したWeb表示を

PC、スマートフォンでは画面の比率が異なるため、１画面の中で見せたい内容やキャッチコピーなどテキストの改行位置など、デバイスを考慮することをおすすめします。

• 外的要因にも細心の注意を

A/Bテストで出た1つの結果がすべてだと思い込まずに、競合先が展開しているキャンペーンや世の中の出来事など、影響を受けている外的要因がないか、細心の注意を払うことも大切です。

5．A/BテストのデメリットをAIが解決！～AIを活用した高度なA/Bテスト（ダイナミックアロケーション）～

改善したいポイントの最適化を助けてくれるA/Bテストですが、一方でデメリットもあります。

• • テスト内容に迷ってしまう
  • テストに時間がかかる
  • A/Bテストが終了するまでの間はパフォーマンスの低い配信が一定期間続いてしまう
  • 短期間で収益を上げたいキャンペーンではA/Bテストをする時間がない

etc.

このようなデメリットを解決したい場合は、AIを活用した高度なA/Bテスト（ダイナミックアロケーション）をおすすめします。

AIが、膨大な情報をリアルタイムで分析・最適化。
時間をかけてA/Bテストしながら1つひとつを最適化していくのでなく、売上獲得とA/Bテスト、この2つのバランスを“自動” かつ“リアルタイム”に配信をコントロールします。

例えば、期間限定キャンペーンは機会損失が出やすい傾向にありますが、ダイナミックアロケーションは「収益最大化」をベースに自動的に配信量を抑制するため、収益を追いかけながら配信バリエーションを継続することが可能です。
また、様々なセグメントと最適なメッセージの組み合わせをAIが予測・発見します。

A/Bテストの時間や労力削減に課題感がある、さらなる最適化を図りたいなどの場合に「AIを活用した高度なA/Bテスト（ダイナミックアロケーション）」を検討してみてはいかがでしょうか。

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