「ABテスト」とは、キャッチコピーや画像などの広告の一部を変更したパターンを2つ以上作成し、広告効果を比較するテストです。結果がよいパターンを採用して、クリック率やコンバージョン率などを高める目的で実施します。

ABテストには「逐次テスト」と「並列テスト」の2種類があります。逐次テストでは、同じ広告枠に期間をずらして複数パターンの広告を掲載します。並行テストでは掲載先を半分に分け、同じ期間に複数パターンの広告を掲載します。

ABテストは、ディスプレイ広告だけでなくリスティング広告やSNS広告でも有効です。

ここでは、一般的なABテストの流れを解説します。全体の流れと、プロセスごとのポイントを知っておけば、ディスプレイ広告のABテストもよく理解できるでしょう。

はじめに、仮説を立てて課題を特定します。

Webマーケティングで仮説を立てるには、アクセス解析の結果（クリック数やコンバージョン率など）や、媒体側が提供しているビッグデータなどを分析して、その根拠とするのが一般的です。

例えば、十分な数の流入数があるのに、コンバージョン率が低い場合、

「ECサイトと広告に統一感がないため、ユーザーが違和感を持っているのではないか」といったように定量的なデータを元に仮説を導き出します。この仮説をもとに課題を特定し、改善策を抽出します。

ABテストで使用するテストクリエイティブを作成します。テストクリエイティブとは、現状のクリエイティブの一部を変更したものです。

テストクリエイティブを作る際は、仮説を立証できるかどうかを強く意識しましょう。仮に「ユーザーニーズと訴求ポイントがズレているのではないか？」という仮説なら、テストクリエイティブは訴求ポイントを変更します。

ABテストの実施計画を立てます。以下の内容を決めてからテストを実施しましょう。

ABテストを実施したら、事前に決めておいたKPIに基づいて結果を検証し、結果がよかった方をクリエイティブに反映します。

ABテストは1回で終わる場合もありますが、仮説や課題によっては何回も実施しなければなりません。例えば、ユーザーニーズに合った訴求ポイントを探す場合は、訴求内容を変えたABテストを実施してから、言い回しや文字サイズの比較など、細かな部分のABテストに移ることになるでしょう。

ABテストは少しずつ変更して都度結果を検証しながら、ブラッシュアップしていきます。

ABテストには、さまざまなメリットがあります。ここでは、ディスプレイ広告にABテストを用いるべき理由やメリットを解説します。

ABテストでは、テキストや配色の一部を変えるなどのマイナーチェンジを重ねることで広告効果を改善できます。そのため工数が少なく、掲載量を増やすための予算も必要ありません。

また、ABテストを実施できる無料ツールも数多くあるほか、媒体側が提供している機能も利用できます。

ABテストの結果は、クリック数やコンバージョン率などの数値で明確にわかります。広告パターンごとの違いも少ないため、何が原因で成果が上がったのか特定しやすいことが特徴です。

ABテストは広告を少しずつ変えながらリニューアルしていくため、リスクが低い傾向があります。仮にリニューアルしたパターンが失敗しても影響は半分以下であるため、リスクを分散できます。また、一定の効果が見込める既存の広告がある場合はすぐにその広告に切り替えることもできます。

ABテストで得られた結果を分析すれば、広告制作のノウハウを蓄積できます。例えば、自社商品の強みを効果的に訴求する方法や、顧客の心に刺さるコピーの傾向など、独自のノウハウを得ることができます。

蓄積した知見は、別のサービスや商品を訴求する際の広告運用にも生かせます。もちろんサービスや商品、ターゲットユーザーが変われば効果的な広告も変わりますが、ゼロから手探りで作成するよりも予測を立てやすくなります。

ここでは、ディスプレイ広告のABテストを実施する際に注意するべきポイントを解説します。

信頼性の高いABテストを実施するためには、一定以上のサンプルサイズが必要です。見込み客の規模にもよりますが、測定する指標ごとに十分なサンプルサイズを集めましょう。短期間で成果測定をしたい場合は、広告量を増やすなど資金を投入しなければならないこともあります。

「サイトの直帰率を下げる」「CV率を10%向上させる」など、目的や目標を明確に定めておきましょう。そうすれば、ABテストのパターンを差別化する軸が決めやすくなります。細かい結果に囚われて、改善の方向を見失わないためにも、心がけたいポイントです。

ABテストは、自社商品を利用したいターゲットを明確に決めた上で実施します。性別や年齢、興味・関心がある分野などの属性を、ディスプレイ広告の配信設定で固定しましょう。

またABテストの期間中は、ターゲティングをパターン別に変えないようにしましょう。ターゲット条件を一致させると、成果を正確に分析できます。

ABテストは、まず仮説を立てなければ実施できません。仮説に基づいて複数のパターンの広告を掲載し、成果を検証すれば改善策を導き出せます。

例えば、ランディングページからの直帰率が高い場合は「広告とランディングページがマッチしていない」「コンバージョンに至る導線が弱い」「顧客の悩みに沿う表現が足りていない」などの仮説が立てられます。この場合、コピーの一部を顧客の共感を得られる表現に変更するなど仮説を選んで変更をおこない、ABテストを実施します。もし表現を変更したパターンで直帰率が下がれば、仮説が実証されたと判断し、リニューアルした広告に挿し替えます。

ABテストを実施するときは原則、実施する期間を統一することで、同じ条件で比較できます。期間の目安は、広告の掲載量やサンプルサイズの収集状況にもよるため一概にいえませんが、一般的には最低でも2?3週間程度の期間が必要です。

自社商品の需要に季節的なサイクルがある場合は、開始時期と終了時期を揃える並列テストを選択しましょう。逐次テストは、期間の長さが同じでも、広告以外の影響を受けるため、比較しにくくなります。

1ヶ所ずつ変更することで、何が成果につながったのか判断しやすくなります。例えば、広告の大きさを変える、ボタンの表示位置だけ変える、訴求するキャッチコピーの一部だけを変える、画像を変える、など1ヵ所ずつ変更しましょう。

テストしたい箇所が複数ある場合、改善方法は2つあります。1つ目は、1ヵ所を変更したABテストの結果をその都度反映させ、ブラッシュアップする方法です。2つ目は、1ヶ所を変更したABテストを複数回実施した後、成果が上がった変更点をまとめて反映させる方法です。

テスト結果は、以下のような基本的な指標を使用し、確認・分析をおこないます。

ABテストツールやアクセス解析ツールを利用すると、上記の指標以外にも数多くの定量的なデータが入手できるので活用しましょう。ただし、各指標に過度にこだわるのではなく、仮説の実証や目標到達度の観点での検証が重要です。

顧客ニーズや市場のトレンド、季節的な要因などは常に変わるため、定期的にABテストを実施する必要があります。望ましいクリック数やコンバージョン率を出せても、今後維持できるかはわかりません。ABテストを実施する際にも、PDCAサイクルを回していきましょう。

ただし、広告制作費や広告運用者の工数は限られるため、費用対効果のバランスを取ることが大切です。例えば、競合他社の新商品販売、季節の変わり目、閑散期・繁忙期など自社を取り巻く状況にあわせて、質の高いサンプルを得られるタイミングを選びましょう。

Yahoo!広告のディスプレイ広告でABテストをする際は、粒度の大きい比較から小さい比較に絞りながら、何度も繰り返しおこないます。

ディスプレイ広告のどの部分を変更するべきか決めるために、何を訴求したいのかポイントを抽出・特定しておきましょう。それによって変更点が変わります。

例えば、

• 価格の安さをアピールしたい→広告文を変更する、文字を大きくするなど
• 商品の上質感を出したい→大きめの商品画像でアピールする
• 親しみやすい企業イメージを押し出したい→イメージキャラクターを掲載する

など、効果がある方法をみつけます。

次に、訴求ポイントごとに2つ以上の広告パターンを作ります。

例えばディスプレイ広告のタイトルを変更する場合は、

• 「割引キャンペーン中！　ウールコート50%OFF」（割安の訴求）
• 「割引キャンペーン中！　上質ウールコート」（品質の訴求）
• 「割引キャンペーン中！　熟練職人の手編みウールコート」（ブランド価値の訴求）

などのように、広告文の一部を変更します。それぞれ比較検証すれば、どのタイトルがユーザーに刺さったのかがわかります。

結果のよかったパターンを残して、さらに広告文に入れる文言や、画像の配置などを精査していきましょう。一般的なABテストと同様に、Yahoo!広告のディスプレイ広告も「大きな要素→小さな要素」の順に比較して、理想的な広告に近づけていくのが望ましい流れです。

仮にSTEP2で品質の訴求がよかった場合は、その訴求ポイントを採用し、さらに文言を練っていきます。

例えば、

• 「割引キャンペーン中！　上質ウールコート【軽くて暖かい】」（機能性の訴求）
• 「割引キャンペーン中！　上質ウールコート【光沢感が美しい】」（デザイン性の訴求）

のように、比較検証してブラッシュアップしていきます。この際、変更点は1つにして検証しやすいようにしましょう。

ディスプレイ広告のABテストは、1回ごとに最低でも7日間続けることをおすすめします。先にも述べたように、一定数のサンプルが集まらないと信頼性の高い比較検証にならないためです。

もし7日間で有意な結果が出なかった場合は、さらに7日間続けます。比較内容や広告の表示回数などにもよりますが、1つの結論を出すためには最低2?3週間はかかると考えておきましょう。

ここでは、画像やテキスト、配色など、ABテストで比較する具体的なポイントを解説します。

広告クリエイティブの画像やテキストの位置や大きさは、成果に大きく影響します。具体的には、画像メインのパターンと、テキストメインのパターンの2種類を作るなどしてテストを実施します。また、細かい調整をする場合は、メイン画像の位置やサイズを微調整したり、補足情報の位置を変えたりしたパターンを作ります。

【実施例：ネイルサロン集客】

パターンA：指先をアップにした画像メインの広告（デザイン性や美しさなどをアピール）

パターンB：「フットネイル○○円」「○○メニュー○％オフ」などテキストメインの広告（情報伝達を重視した広告）

ABテストすれば、どちらのパターンがよいか明確にできます。

ネイルサロン集客の事例は、こちらのページでも詳しく解説しています。ぜひ併せてご覧ください。

「Web広告でネイルサロンの集客を成功させるには？　手法やポイントを紹介」を読む

画像やイラストの全体的なイメージを変える、広告配信エリアで受け入れられやすいモチーフに変えるなどして、複数のパターンを作成します。ディスプレイ広告では画像やイラストの重要度が高いため、慎重に検証作業をおこないましょう。

ABテストでは、制作者側のセンスで複数のパターンを作るよりも、ターゲットに合わせて調整するほうがリスクが低く、成果が出やすい傾向にあります。

【実施例：ネイルサロン集客】

パターンA：ネイルなしの人物画像（サロンの雰囲気のよさをアピールする）

パターンB：ネイル施術中の雰囲気がわかる画像（技術力をアピールする）

このようなテストをおこなえば、ユーザーが何を求めているか明確にできます。自社がアピールしたい情報を発信するのではなく、ユーザーに合わせて広告を作ることで成果が上がります。

テキストで比較するポイントに、ディスプレイ広告全体に占めるテキストの量を調節することが挙げられます。画像をメインに訴求する場合はテキスト量を少なくし、スペックや実績などを説明したい場合はテキスト量を多くしましょう。

また、ABテストでは、言葉の言い回しや訴求ポイントの調整もおこなわれます。例えば、言葉を変えずに前後を入れ替えたパターンを作って比較する方法があります。

【実施例：ネイルサロン集客】

パターンA:「○○円（税込）でかわいい足元をつくろう」

パターンB：「かわいい足元はたった○○円（税込）でつくれる」

上記の例は文言を前後に入れ替えただけです。このような微妙な調整はチラシやポスターなどの手法では、広告制作者の経験や勘が頼りでした。しかし、ディスプレイ広告なら、クリック数やコンバージョン率などの客観的な数値で、どちらが効果的な広告なのかわかります。

配色や色合いは、自社商品のイメージにあわせて調整しましょう。複数のパターンを作るときは、なるべく1ヵ所・1要素単位で変更して比較すると、成果測定が容易です。

比較する際は、広告掲載先の条件も揃えたほうが精度が高くなります。配色や色合いの効果は、広告枠があるサイトの雰囲気によって変わる場合があります。逐次テスト形式にすれば、掲載先が統一されるため、成果の違いが分析しやすくなります。

【実施例：ネイルサロン集客】

パターンA：黒を基調にした配色で高級感をアピールした広告

パターンB：ピンクを基調にした配色で華やかさをアピールした広告

配色の好みはターゲット層によって変わります。例えば、黒や茶系など落ち着いた色が好まれる場合もあれば、赤、黄色系などインパクトのある色が好まれる場合もあるでしょう。配色だけを変えたパターンを作ってABテストすれば、どちらが受け入れられているか検証できます。

ディスプレイ広告では、広告をマイナーチェンジしながら改善するABテストの実施が効果的です。目的やターゲットを明確にして仮説を検証しながら、広告運用を改善しましょう。

Yahoo!広告では、多彩なターゲティングや目的にあわせた効果的な広告掲載ができ、予算上限額を決めた出稿も可能なディスプレイ広告をご利用いただけます。また、ABテスト機能も使えるので、ぜひご検討ください。