「SNS広告を始めてみたけどなかなかうまくいかない…」
「そもそもSNS広告で効果上げたいけど、最初何すればいいの？」

そんな方にオススメなのが『ABテスト』になります。
SNS広告の数値分析ノウハウがなくとも正しく効果を評価し、目的達成に向けた最適化を図ることができます。
ぜひSNS広告の参考にしていただければ幸いです。

ABテストとは

ABテストは、コンバージョンといった目標に対してバナーや広告文、遷移先を徐々に最適化していく手法です。
一部の要素をずらしたパターンを並走させることで、まずは各パターンの効果を評価していきます。
そしてその評価を基に再度パターンを作成して最適なものを洗い出していくのがこの手法です。

この手法の最大の特徴は同時検証にあります。
時期といった他の要因に左右されづらいために誰でも正しく効果を評価できるのがこの手法の良さです。
一方やり方を間違えると効果が得られなかったり、パターンの評価が曖昧になったりします。
ぜひ正しい実施方法を学び、最適なパターンを見つけられるようにしましょう。

主なABテストの対象

テストの変数として影響度が高く、検証対象になる部分として以下の要素が挙げられます。
現状の目的や課題に合わせて改善の余地が大きなものからABテストを行うようにしましょう。

●LP(ランディングページ)
・ファーストビューの改善
・コンバージョンまでの動線の見直し
・CTA(コール・トゥー・アクション)の変更
・フォームにおける記載内容の見直し　など

●広告クリエイティブ
・バナーの改善
・広告文の改善　など

ABテスト実施時の注意点

ABテストで正しい検証結果を得るためにも、以下の点に注意しましょう。

①配信期間・上限予算を明確にする

各パターン検証する際は必ず配信期間・上限予算を決めましょう。
条件を明確化しないと「なんとなく良さそうだから配信継続」「なんかダメそうだから配信停止」ということに陥りがちです。
・「予算¥○○まで配信したら配信継続をジャッジする」
・「○○日間は必ず配信する」
上記のような条件を定めたうえでの検証が必要です。

②十分な検証期間と流入母数を確保する

①にも通じますが、効果を判断するために十分な検証期間と流入母数を確保しましょう。
特に配信初動は媒体側の学習が進んでいないだけに、効果が不安定になりがちです。
配信直後に効果が悪くても後々持ち返す可能性もあります。
(もちろんその逆もあり得ます。)
また流入母数についても少ないと個のニーズへの依存が大きくなるため、ある程度の数を確保するようにしましょう。

月末月初や平日・土日祝等、時期的な要因の影響を少なくする意味でも検証期間は2週間ほど設けるとよいでしょう。

③各パターン変数を1つにする

ABテストでは「どの要素が目的に対して最適か」という部分を検証していきます。
そのためにも予算や期間によっては難しい場合もありますが、可能な限りパターンごとの変数を絞りこんで検証しましょう。
例えばLPの場合なら、ファーストビューだけ・CTAだけ・動線だけを変えたものを並走させるイメージです。

複数要素の変更で検証する場合も「何を検証するためのものなのか」明確にすることが重要です。
変数が複数になる場合は、多変量テストに対応したツールを用いるとよりはっきりした検証結果が得られます。

④必ず同時に配信・検証する

時期的要因に結果を左右されないようにするためにも、パターンの検証は同時に行いましょう。
検証時期がずれてしまうと、時勢やユーザーの動きが異なり正しい結果が得られない場合があります。

ABテストの流れ

ABテストは大きく5つのフェーズに分かれています。
順に見ていきましょう。

①目的の設定

まずはABテストを行う目的を明確にしましょう。
多くの場合は『コンバージョン数を月内○○件』『CPAを¥○○に抑制する』になるのではないでしょうか。
ただスタートアップは『CPCを¥○○に抑制する』『スクロール率○○%UP』『フォーム遷移率を○○%以上に』というのも目標になりえます。
会社や商材・サービスの状況に応じて適切な目標を設定するようにしましょう。

②テストする部分の選定・仮説の設定

①で立てた目的を達成するために、どのようなアクションが取れるのか仮説を立てます。
そのためにも、まずはデータの分析を行います。
ヒートマップを見てユーザーが読み込んでいる部分はどこか、
アナリティクスを見て滞在の多いページ=ユーザーの関心のあるページはどこかなど、
現行のデータから仮説を立てていきましょう。

分析を踏まえたうえで仮説を立てていきます。
「バナーに○○の画像を入れると効果が上がるかもしれない。」
「LPの最初に○○のコピーを入れるとスクロール率が上がるかもしれない。」
「CTAボタンに○○という文言を入れると遷移率が上がるかもしれない。」
といったのが簡単な例として挙げられます。

これらの情報がない場合でもペルソナを設定してユーザーの視点から仮説を立てることができます。
『メリット・ベネフィット』『ペルソナ』については過去の記事でまとめてますのでご参照ください。

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③作成

②で立てた仮説を基に、実際にバナー・広告文・遷移先から検証したい変数を選定し複数パターン作成します。
注意点にも挙げたように「何を検証するためのものなのか」明確にして、検証したい変数のみを変更することが重要です。

④検証

作成したものの配信は必ず同時に行いましょう。
期間の理想は2週間以上で、テスト結果を正しく判断できる母数が取れるまで配信するのがベストです。
予算の制約がある場合やバナー・広告文の検証は、一定の消化金額を目安に流入指標やCPAでジャッジする場合もあります。
現状を踏まえて正しい検証期間を設定しましょう。

⑤分析

④で得られた結果を踏まえ、①の目的を達成するのに効果的な要素は何か分析します。
効果が良かったパターンにおける共通点、効果が悪かったものとの相違点を洗い出していきましょう。
「○○の画像を使ったバナーが共通してCPAを抑制している。」
「LPの最初に○○というコピーを持ってきたらスクロール率が低下した。」
このように洗い出すことによって、新たな仮説が生まれます。
そしてその仮説をもとに検証し、また仮説立て・検証…を繰り返していくのがABテストです。

さいごに

いかがだったでしょうか？
ABテストが目的に対して最適化を図るうえで、効果的な手法であることがお分かりいただけるかと思います。
弊社では広告運用の代行を行っており、現状の目的・課題に合わせて適切な広告配信をご提案いたします。
SNS広告でお悩みの方はぜひお気軽にお問い合わせください。