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サイト改善の基本、Google Analyticsで今すぐABテストをやってみよう

ABテストは、AとBのパターンを用意して、どちらの方がより効果が良いかを検証する、言葉通りの「テスト」です。

サイト改善の方法として有用なABテストですが、実施するためには訪問者にそれぞれ違うページを出すツールを取り入れる必要があります。

ABテストツールには色々な種類がありますが、今回はその中でも「Google Analytics」での実装方法についてこれからご説明します。

Google Analyticsはアクセス解析ツールとして既に導入されている場合も多く、無料でABテスト機能まで使えるので、まずはGoogle AnalyticsからABテストを実装してその仕組や方法について理解していきましょう。

Step 1.テストパターンの用意

まず、テストの対象となるオリジナルページと、それと比べる新しいパターンを用意しましょう。

Google Analyticsでは、それぞれのパターンを個別のウェブページ:HTMLファイルで作成しないとテスト実施ができません。

今回は「お問い合わせ」ボタンの色を変えるパターンを用意して、どちらの色のボタンがよりクリックされるかということをテストしてみます。

HTMLファイルで用意したパターンを、サーバーにアップロードします。

Step 2.Google Analytics 設定

Step 2-1「ウェブテスト」で設定開始

Google Analyticsの中ではABテストのことを「ウェブテスト」といいます。

 

Google Analyticsの「レポート」タブで「① 行動」→「② ウェブテスト」に入り「③ テスト作成」をクリックします。

Step 2-2テストの目標設定

 

① テストの名前

任意で設定できます。好きな名前をつけてください。

② テストの目的

Google Analyticsの「目標」で設定している項目を選択することができます。

ここでは、ウェブテストの後に来るページ(目標地点)を選択することが多いです。

目標を設定していない場合は「新しい目標」から設定しましょう。

③ トラフィックの割合

ウェブテストの対象となったページのトラフィックの何割に、ウェブテストを有効とするか、という設定です。100%で全トラフィックが対象となりますが、別途フィルタを設定していると、フィルタの設定が優先されます。

④ メール通知

重大なお知らせがメールで飛んでくるようになります。

⑤ 詳細オプション

ここで「すべてのパターンにトラフィックを均等に分配します」の選択をオンにしましょう。

これでウェブテストで設定するページが均等に配信されます。

オフのままだと、テストするページが多めに配信される仕様となっています。

Step 2-3テストパターンの登録

次、アップロードした「テストパターン」を登録します。

まずは、変更点のない元々のページのURLを入力します。

その後、「ページ名」を入力します。(サイト訪問者には表示されません)

サーバーにアップロードしたテストパターンページのURLを入力。

その後、オリジナルと区別するための「ページ名」を入れます。(サイト訪問者には表示されません)

もしテストパターンを複数用意した場合は「パターンを追加」で複数のテストパターンを登録します。

テストパターン設定が完了されたら「次のステップ」に移動します。

Step 2-4テストコード設定

次は、テストコード設定です。

Google Analyticsで振り分けできるように、ページにスクリプトコードを入れる段階です。

「テストコードの設定」で、「手動でコードを挿入」をクリックすると、ABテストのために必要なコードが表示されます。

このコードをコピーして、元々の「オリジナル」HTMLファイルを開きます。直前に、貼り付けして再度アップロードしたら「テストコード」の設定が完了です。

注意!

ABテスト用の「テストコード」以外、Google Analytics 自体の「トラッキングコード」はオリジナル及びテストパターン全体に挿入されているかを確認してください。

・ オリジナル:Google Analyticsの「トラッキングコード」+ABテスト用「テストコード」
・ テストパターン:ABテスト用「テストコード」

Step 2-5レビューをして設定完了

最後に、「レビューして開始」で設定を完了します。

テストコードが正しく入っていない場合は「!」マークで現在の問題が表示されます。

現在の問題を確認して、修正を行った上「テストを開始」をクリックすると、その時点からABテストが開始されます。

これでABテストの設定は完了です。実際ページに何回かアクセスして、テストパターンとオリジナルパターンが表示されるかを確認しましょう。

ABテストの効果測定

Google Analyticsで実施しているか、終了されたABテストの結果はいつでも「行動」→「ウェブテスト」メニューで確認ができます。

詳細な効果測定方法はこちらの「ダウンロード資料」をご参照ください!

信頼性確認が大事!

ABテストの計画を建てる時には、より正確な結果を出すために「結果の信頼性」を考えなくてはなりません。

例えば、ABテストを実施し、パターンBがパターンAより2倍も高いコンバージョン率を記録したとします。

これは驚くべき数字ですが、確認したら次の結果だったら?

・パターンAは「全体訪問者10人の内1人」がコンバージョン記録
・パターンBは「全体訪問者10人の内2人」がコンバージョン記録

たまたまパターンBの方がクリックが多かったものの、「200%のコンバージョン率」という成果が、訪問者が200人~300人に増えた時にも維持できるのでしょうか?

こういった「信頼性」への疑問を解決するために、ABテストを計画する時は十分な訪問数を想定し、その訪問数が達成できる期間を設定しておく必要があります

そのために、どれくらいのアクセスを集めれば=どれくらいの期間でABテストを実施すれば「信頼しても良い」結果になるかを確認しておきましょう!

そのために便利なAdobe者の「Sample Size Calculator」という無料ツールがあります。こちらの利用方法についてはこちらの「ダウンロード資料」に詳細を説明させて頂きました。是非一回試してみてください。

Google Analyticsでの限界も理解しよう

Google AnalyticsでのABテストは何よりも無料というメリットがありますが、機能に限界があるため、より高度なテストや効率良いPDCAサイクルのためには、専用のツールを検討することをおすすめします。

XROSSINGで提供しているツール「KATI KACHI」は、HTML操作なくてもテストパターンが作れたり、自動で最適パターンを組み合わせたりなど数々の便利機能が揃っていますので、是非一度詳細を確認してください!

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キム

キム

テクニカルディレクター。 フロントエンドコーディング、スマホ、アプリケーション、IoTなどに興味深いです。 たまに変な日本語が出てしまっても許してください…!
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