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2025.2.23
LPのコンバージョン率を上げるためのABテストのやり方
ランディングページ（LP）のコンバージョン率（CVR）を向上させるためには、
データに基づいた改善が欠かせません。その中でも、A/Bテスト（スプリットテスト） は、
効果的な手法のひとつです。
本記事では、LPのコンバージョン率を上げるためのA/Bテストのやり方について詳しく解説します。
A/Bテストとは？
A/Bテストの基本概要
A/Bテストとは、2つの異なるバージョン（AパターンとBパターン）のページを同時に運用し、どちらがより高い成果を出すかを比較する実験手法 です。
主な目的
✅ LPのボタンやキャッチコピーの変更による影響を測定
✅ ユーザーの行動を分析し、最適なデザインやコンテンツを特定
✅ データに基づいた意思決定を行い、コンバージョン率を向上
A/Bテストを行うメリット
✔ データに基づいた意思決定が可能
✔ ユーザーの行動を分析し、直感ではなく実績に基づいた改善ができる
✔ 低コストで高い効果を得られる
✔ 継続的な改善を行い、長期的な成果につなげる
例：CTAボタンの色を青から赤に変更するだけでCVRが20%向上することも！
A/Bテストの手順
テストの目的を明確にする
✔ どの指標を改善したいのか？（クリック率・CVRなど）
✔ 何をテストするのか？（ボタンの色・キャッチコピー・レイアウトなど）
例：「CTAボタンの色を変更し、クリック率を改善」
テストする要素を選定する
A/Bテストの対象となる代表的な要素には以下のものがあります。
| テスト対象 | 変更内容 | 期待する効果 |
|---|---|---|
| CTAボタン | 色・テキスト・配置 | クリック率向上 |
| キャッチコピー | 表現・フォント変更 | 興味喚起・滞在時間UP |
| フォーム | 項目数・デザイン | 離脱率低下 |
| 画像・動画 | ビジュアル変更 | 訴求力強化 |
| レイアウト | シンプル化・情報量調整 | 直感的な操作性UP |
テストを実施する
✔ 同時に実施し、訪問者を均等に振り分ける
✔ 十分なデータが集まるまで待つ（最低2週間程度）
✔ Google OptimizeやVWOなどのA/Bテストツールを活用する
例：「Google Optimizeを使用し、50%のユーザーにAパターン、50%にBパターンを表示」
結果を分析し、改善を繰り返す
✔ 統計的に有意な差があるかを確認（信頼区間95%以上を目安）
✔ 結果をもとに、勝ちパターンを採用し、新たなテストを実施
✔ 長期的に改善を続け、最適なLPを構築する
例：「Bパターンのクリック率が15%向上 → さらにテキストを変更して再テスト」
成功事例：A/Bテストでコンバージョン率を向上させた企業
ECサイトの事例
✔ CTAボタンを「今すぐ購入」から「カートに追加」に変更 → クリック率30%増
✔ 商品画像を静止画から360度回転可能な画像に変更 → コンバージョン率20%増
SaaS企業の事例
✔ 無料トライアルのCTAをヘッダーに追加 → 申し込み数が1.5倍に
✔ 料金ページのデザインを簡潔化 → 離脱率が25%減少
まとめ
A/Bテストを活用することで、LPのコンバージョン率を大幅に改善することが可能です。
✅ テストの目的を明確にし、改善すべき指標を設定する
✅ 効果的なテスト対象（CTA・キャッチコピー・レイアウトなど）を選定する
✅ データ収集と分析を徹底し、改善を繰り返す
✅ Google OptimizeやVWOなどのツールを活用する
A/Bテストを定期的に実施し、継続的な改善を行うことで、LPのパフォーマンスを最大化しましょう！
