LPの成果が伸び悩んでいませんか？Googleオプティマイズ終了後、ABテストの手法に迷っている方も多いでしょう。
この記事では、データに基づく客観的なLP改善を実現する「ABテスト」の基本から具体的な手順、おすすめのツール、成功事例までを詳しく解説。明日から自信を持って成果を最大化する第一歩を踏み出せます。
LPにおけるABテストとは？成果を最大化する基本知識
ABテストについて言葉は知っていても、その本質や重要性を正確に理解している方は少ないかもしれません。
まずはじめに、LP改善におけるABテストの基本的な知識と考え方について解説します。なぜ今、ABテストが成果を出すために不可欠なのか、その理由を明らかにしていきましょう。
A/Bテストの定義と目的
A/Bテストとは、Webページの一部分を変更した2つ以上のパターン（Aパターン、Bパターン）を用意する手法です。
そして、どちらがより高い成果（コンバージョン）を出すかを、実際にユーザーに表示して検証します。これは、単なるデザインの好み比べではありません。
A/Bテストの最大の目的は、データという客観的な根拠に基づいて、コンバージョン率（CVR）を最大化することです。ビジネスの最終目標である売上や問い合わせの増加に、直接的に貢献するための科学的なアプローチと言えます。
なぜABテストがLP改善に不可欠なのか？
LPの改善において、ABテストはもはや選択肢ではなく必須のプロセスです。その理由は、ビジネスに多くの戦略的メリットをもたらすからです。
主なメリットを下の表にまとめました。
| メリット | 具体的な内容 |
|---|---|
| 主観や勘からの脱却 | 「こちらのデザインの方が好き」といった曖昧な判断ではなく、実際のユーザーデータに基づいて意思決定ができます。 |
| データに基づく客観的な意思決定 | 施策の結果を数値で証明できるため、社内やクライアントへの説明に説得力が生まれます。 |
| 失敗リスクの低減 | 大規模なリニューアルの前に小さなテストで効果を検証できるため、大きな失敗を未然に防げます。 |
| 費用対効果の最大化 | 広告費を追加することなく、既存のアクセスからより多くのコンバージョンを生み出すことで、広告の費用対効果を高めます。 |
| 継続的な改善文化の醸成 | テストと改善を繰り返す文化が根付くことで、LPは常に最適な状態へと進化し続けます。 |
A/Bテストと多変量テストの違いと使い分け
A/Bテストと似た手法に「多変量テスト」があります。両者は目的が似ていますが、アプローチと適した場面が異なります。
それぞれの違いを理解し、状況に応じて正しく使い分けることが重要です。
| 項目 | A/Bテスト | 多変量テスト |
|---|---|---|
| 比較対象 | 1つの要素（例：ボタンの色）のパターンAとBを比較 | 複数の要素（例：見出し、画像、ボタン）の組み合わせを比較 |
| 特徴 | 特定の変更が与える影響を明確に把握しやすい | 各要素間の相互作用（相乗効果など）を発見できる |
| 必要なトラフィック量 | 比較的少なくても結果が出やすい | 各組み合わせにデータを割り振るため、膨大な量が必要 |
| 向いている状況 | LP改善の初期段階、サイトのアクセス数が少ない場合 | アクセス数が非常に多い大規模サイト、より高度な最適化を目指す場合 |
LP改善を始めたばかりの方や、Webサイトへのアクセス数がまだ潤沢でない場合は、まずA/Bテストから着実に成果を積み重ねていくのが賢明な選択です。
初心者でも安心！LPのABテストを成功させる6つのステップ
ABテストの重要性がわかったところで、次はいよいよ実践です。ここでは、初心者の方でも迷わずABテストを進められるよう、6つのステップに分けて具体的な手順を解説します。
この流れに沿って進めれば、誰でも成果につながるABテストを実施できます。
【Step0】ABテストの目標設定と関係者の合意形成のやり方
ランディングページの改善を行う場合、ABテストはあくまでも改善施策（アクション）です。アクションを行う前には必ず最終のゴールを明確にしましょう。
- ボタンクリック率を現状の1％から3％に改善する
- スクロール率75％以上のユーザーを30％以上にする
- コンバージョン率を1.5%にする
目標が明確になった際には関係者に対して合意形成を取ることも忘れてはいけません。
例えば、以下のような会話が行われている場合危険です。
今度LP改善を行います。ボタンのクリック率が上がる施策としてABテストを行いますね。（現状の1%から1.5%くらいに上がればいいなぁ）
OK！クリック率を上げる施策は行った方がいいな（業界平均の5％くらいにはしてくれそうだな。）
上記のように、上司と担当者の間で認識の乖離がある場合、クリック率が2％になったとしても、Aさんにとっては大成功ですが、Aさんの上司にとっては大失敗です。
こうしたケースを生み出さないためにも、必ず目標設定と合意形成を行うようにしましょう。
【Step1〜2】現状分析と仮説立案
成果の出るABテストは、事前の準備が9割を占めます。
まずは現状のLPが抱える課題を正確に把握し、改善のための仮説を立てることから始めましょう。このステップが、テスト全体の方向性を決定します。
- Googleアナリティクス（GA4）で、離脱率が特に高いセクションや、滞在時間の短いページを特定します。
- ヒートマップツールを使い、ユーザーがどこを熟読し、どこを読み飛ばしているか、クリックされている箇所などを可視化します。
| 良い仮説の例 |
|---|
| もし、申し込みボタンの文言を「登録する」から「無料で試してみる」に変更すれば、 |
| （結果として） クリック率が向上するだろう。 |
| なぜなら、「無料」という言葉がユーザーの心理的ハードルを下げ、行動を後押しするからだ。 |
まずは現状分析した上で仮説を立てることでABテストを行うことが可能です！
【Step3〜4】テスト設計と実行
精度の高い仮説が立てられたら、それを検証するためのテストを設計し、実行に移します。
ここでは、正しい結果を得るために守るべき重要なルールがあります。
焦らず、丁寧な設計を心がけましょう。
- オリジナルのAパターンに対して、仮説に基づいた変更を加えたBパターンを作成します。
- この時、1つのテストで変更する要素は1つだけに絞るのが鉄則です。
- 複数の要素を同時に変えると、どの変更が成果に影響したのかが分からなくなってしまいます。
【Step5〜6】結果分析と改善サイクル（LPO）
テスト期間が終了したら、いよいよ結果の分析です。データから正しい結論を導き出し、次のアクションへと繋げることが重要です。
ABテストは一度きりで終わらせず、改善を続ける仕組み（LPO）に組み込みましょう。
- 各パターンのコンバージョン率を比較し、どちらが優れていたかを確認します。
- この時、「統計的有意性」を確認することが重要です。これは、出た結果の差が「偶然」ではなく「意味のある差」である確率を示す指標で、通常95%以上が目安となります。
どこから始める？コンバージョンに直結するLPの改善ポイント
「テストの手順はわかったけれど、具体的にLPのどこから手をつければ効果が出やすいの？」と疑問に思う方も多いでしょう。LPには、ユーザーの行動に大きな影響を与える、特に重要な要素がいくつか存在します。
ここでは、コンバージョンへのインパクトが大きい「改善の急所」となるポイントと、具体的なテストアイデアを解説します。
| 要素 | テストのアイデア例 | 期待される効果 |
|---|---|---|
| ファーストビュー（キャッチコピー） | ・訴求軸の変更（価格 vs. 品質、手軽さ vs. 高機能） ・ターゲットを絞る言葉を入れる（「〇〇なあなたへ」） ・具体的な数字を入れる（「顧客満足度98%」） | ・直帰率の低下 ・ユーザーの興味喚起 |
| ファーストビュー（メインビジュアル） | ・人物写真 vs. 商品画像 vs. イラスト ・静止画 vs. 動画 ・画像のトーン（明るい vs. 落ち着いている） | ・ブランドイメージの訴求 ・信頼性の向上 |
| CTA（行動喚起）ボタン | ・文言の変更（「資料請求」 vs. 「無料でダウンロード」） ・色の変更（緑 vs. オレンジなど目立つ色） ・デザインの変更（サイズ、形、アニメーションの追加） | ・クリック率の向上 ・コンバージョン率の向上 |
| ボディコンテンツ | ・コンテンツブロックの順序入れ替え（お客様の声→機能説明） ・文章を箇条書きや図解に変更する ・長文をアコーディオンUIで隠す | ・熟読率の向上 ・商品・サービス理解度の促進 |
| 入力フォーム | ・入力項目数を減らす ・必須項目を分かりやすくする ・入力補助機能（住所自動入力など）を追加する ・エラー表示をリアルタイムで行う | ・フォーム離脱率の低下 ・コンバージョン率の向上 |
目的別おすすめのABテストツール7選
2023年9月のGoogleオプティマイズ終了は、ランディングページのABテスト環境に大きな変化をもたらしました。無料で高機能だった標準ツールが失われた今、市場は急速に再編され、多様な代替ソリューションが登場しています。
無料で使えるものから、有料ツールまで詳細にまとめていますので自社に合うツールを探してみてください。
まずは無料で試せるおすすめツール3選
「まずはコストをかけずにABテストを始めたい」という方には、無料で利用できるツールがおすすめです。
機能はシンプルですが、基本的なABテストを実施するには十分な性能を持っています。
| ツール名 | 主な目的・分類 | 料金体系 | 主な機能 | GA4連携 | 最適なユーザー |
| Optimize Next | ABテストツール | 完全無料 | ・シンプルなABテスト ・Googleオプティマイズに類似したUI | 可能 （※手動でのカスタムディメンション設定が必須） | Googleオプティマイズからの移行先を探す小規模事業者・初心者 |
| SiTest（フリープラン） | 統合CRO/LPOツール | フリーミアム （無料プランは月3,000 PVまで） | ・ABテスト ・ヒートマップ分析 ・EFO（入力フォーム最適化） | 可能 | ABテストとユーザー行動分析（ヒートマップ等）を一つのツールで試したい人 |
| Microsoft Clarity | 行動分析ツール （※ABテスト機能なし） | 完全無料 | ・セッションリプレイ（録画） ・ヒートマップ分析 ・AIによるインサイト抽出 | Google Analyticsと連携 | ABテストの仮説立案や、テスト結果の「なぜ」を深掘りしたい全てのユーザー |
Optimize Next
Googleオプティマイズの「精神的後継者」とも呼ばれるツールです。GoogleオプティマイズにUI/UXを意図的に似せて開発されており、乗り換えの学習コストが非常に低いのが最大の特長です。訪問者数やテスト回数に制限なく、基本的なランディングページのABテスト機能をすべて無料で利用できます。
公式サイト：https://optimize-next.com/
SiTest（フリープラン）
株式会社グラッドキューブが提供する、日本製のオールインワン型LPO/CROツールです。Googleオプティマイズの終了を受け、戦略的に無料プランの提供を開始しました。フリープランでは月間3,000PVまでの制限がありますが、ABテスト機能に加え、ヒートマップ分析やEFO（入力フォーム最適化）といった主要機能も期間制限なく利用できます。
公式サイト：https://sitest.jp/
Microsoft Clarity
厳密にはABテストツールではありませんが、ABテストを実施する上で欠かせない「行動分析ツール」です。
Microsoftが提供しており、PV数などの制限なく、すべての機能を完全無料で利用できます。主な機能は、個々のユーザー行動を動画で再現する「セッションリプレイ（録画）」と、クリック箇所やスクロール到達度を可視化する「ヒートマップ」です。
公式サイト：https://clarity.microsoft.com/lang/ja-jp
高機能で本格的な改善を目指す有料ツール3選
無料ツールから一歩進み、より高度なテストや手厚いサポート、AIの活用などを通じて本格的にCRO（コンバージョン率最適化）に取り組みたい企業向けに、実績豊富な3つの有料プラットフォームを紹介します。
これらは相応の予算が必要となりますが、ランディングページの成果を最大化するための強力なエンジンとなります。
| ツール名 | 主な目的・分類 | 料金体系 | 主な機能 | GA4連携 | 最適なユーザー |
| VWO | 統合CROプラットフォーム | フリーミアム （月5万ユーザーまで無料プランあり。有料プラン推奨） | ・ABテスト、多変量テスト ・ヒートマップ、セッション録画 ・パーソナライゼーション ・AI（VWO Copilot） | 可能 | CRO初心者から、本格的なCROプログラムを持つ大企業まで幅広く対応 |
| Optimizely | DXP / エンタープライズ実験プラットフォーム | 有料（要問合せ） | ・高度なABテスト ・サーバーサイドテスト ・AIパーソナライゼーション | 可能 | データドリブンな顧客体験最適化を経営戦略として目指す大企業 |
| DLPO | LPO特化型ツール （コンサルティング重視） | 有料（要問合せ） （月額10万円〜） | ・ABテスト、多変量テスト ・パーソナライゼーション ・手厚い日本語コンサルティング | 可能 | 日本市場での実績と手厚い日本語サポートを重視する日本の大企業 |
VWO
世界的に広く利用されている、包括的なCROプラットフォームです。Googleの公式代替ツールの一つにも推奨されています。
ABテストはもちろん、多変量テスト、スプリットURLテスト、ヒートマップ、セッション録画、パーソナライゼーションまで、サイト改善に必要な機能を幅広く統合しています。AIアシスタント機能「VWO Copilot」も搭載しています。
公式サイト：https://vwo.gaprise.jp/index.html
Optimizely
ABテストツールのパイオニアであり、現在はエンタープライズ向けの「デジタルエクスペリエンスプラットフォーム（DXP）」のリーディングカンパニーです。OptimizelyにとってABテスト（Web Experimentation）は、CMSやEコマース機能などを含む広範な製品群の一部であり、顧客体験全体を最適化するための実験エンジンとして位置づけられています。AIによる高度なパーソナライゼーションや、サーバーサイドテスト（Full Stack）など、極めて強力な機能を備えています。
公式サイト：https://optimizely.dxable.com/
DLPO
2007年からサービスを提供する、日本国内のLPO市場に特化した老舗ツールです。「国内実績No.1」を掲げ、850社以上の導入実績を誇ります。ABテスト、多変量テスト、パーソナライゼーションなどLPOに必要な機能を押さえつつ、その最大の差別化要因はツール機能に留まらない手厚いコンサルティングとサポート体制にあります。
公式サイト：https://dlpo.jp/
スワイプ型LPのABテストなら、スワイプ型LP制作ツール「SwipeKit」
現代のユーザーのほとんどはスマートフォンでLPを閲覧します。そこで注目したいのが、スマホでの閲覧体験を最大化することに特化した新しいツールです。
「SwipeKit」は、弊社トライハッチが独自開発した、スワイプ操作でサクサク読み進められるLPを制作・分析できるツールです。
- 同一URLで任意のスワイプLPの出し分けが可能（ABテスト機能）
- 出し分けたLP毎の分析がツール上で完結
- コンテンツの差し替えもノーコードでスピーディーな改善が可能
「A/Bテスト機能」は、ファーストビューのブロックや各コンテンツの並び順を変更した複数パターンを用意し、期間やアクセス配分を設定して複数パターンのUIを検証することが可能です。
コンバージョン数・率、CTAクリック数・率、滞在時間、離脱率といった多様な指標をもとに、より効果の高いLP構成を導き出すことができます。
SwipeKitの ABテスト事例
実際の運用において、「静止画＋アニメーションパターン」と「Web漫画パターン」を比較するA/Bテストを実施した結果、コンバージョンに寄与するパターンを特定することができました。
上記のようにスワイプLPのA/Bテストを実施することにより、パフォーマンスの高いスワイプLPの勝ちパターンを分析することが可能となります。
スマホ時代の新しいLP改善の選択肢として、ぜひご検討ください。
事例から学ぶ！LPのコンバージョン率を改善した3つの鉄板施策
理論や手順を学んだ後は、実際の成功事例を見ることで、自社での応用イメージがより具体的になります。ここでは、ABテストによってLPのコンバージョン率を大幅に改善した3つの代表的な事例をご紹介します。
小さな変更が大きな成果を生むことを実感してください。
事例1｜ヒートマップ連携で「見られていない項目」を削除し、CVR1.26倍（ウォンテッドリー）
ランディングページの改善において、「何を足すか」だけでなく「何を引くか」という視点も重要です。ビジネスSNSを運営するウォンテッドリー株式会社は、Optimizelyとヒートマップツールを連携させたABテストを実施しました。
LPには多くの情報が掲載されていましたが、ユーザーが本当に必要な情報にたどり着けているか不明瞭でした。
まずヒートマップツールでユーザー行動を分析したところ、「ユーザーにあまり見られていない項目」が特定されました。そこで、「これらの項目は不要なのではないか」という仮説のもと、Optimizelyを使ってその項目を大胆に削除したパターン（Bパターン）と、従来のパターン（Aパターン）でABテストを実施しました。
項目を削除したBパターンのランディングページは、従来のAパターンと比較してコンバージョン率（CVR）が1.26倍に向上しました。
この事例は、ABテストツール（Optimizely）と行動分析ツール（ヒートマップ）を組み合わせることで、精度の高い仮説が生まれ、大きな成果に繋がることを示しています。
「情報が多いほど親切」とは限らず、時にはノイズとなる情報を削除し、ユーザーを迷わせないシンプルな導線を作ることがコンバージョンへの近道となる、という「鉄板施策」の一つです。
事例2｜多変量テストで最適な組み合わせを発見し、CVR119%改善（auフィナンシャルサービス）
ランディングページの成果は、メインコピー、画像、ボタンの文言など、複数の要素が複雑に組み合わさって決まります。
auフィナンシャルサービスは、LPOツール「DLPO」を活用し、これらの要素の最適な組み合わせを見つける「多変量テスト」を実施しました。
金融サービスのランディングページにおいて、「どのキャッチコピー」と「どの画像」を組み合わせれば、ユーザーの申し込み（CV）に最も効果的か、という複雑な問いに対する明確な答えがありませんでした。
従来のA/Bテストのように1箇所ずつ変更するのではなく、DLPOの「多変量テスト」機能を実行。例えば「キャッチコピー3パターン × メイン画像2パターン × 特典の訴求2パターン」のように、複数の変更箇所を同時にテストし、最も成果の高い「勝ちパターン」の組み合わせを効率的に検証しました。
テストの結果、CVR（コンバージョン率）が119%改善（＝従来の2.19倍）するという劇的な成果を達成しました。これは、単一の要素変更では到達し得なかった可能性のある大きな改善幅です。
この事例は、複数の要素が絡み合うLPにおいて、「多変量テスト」が最強の訴求パターンを科学的に見つけ出すための強力な手法であることを示しています。
複数の仮説を同時に検証することで改善サイクルを高速化し、成果を最大化する。これは、LPOを本格化させる上で非常に重要な「鉄板施策」の一つです。
まとめ｜ABテストを習慣化し、LPを「最強の営業マン」に育てよう
この記事では、ランディングページの成果を最大化するためのABテストについて、基本的な考え方から具体的な実践手順、ツールの選び方、成功事例までを網羅的に解説しました。
重要なポイントを改めて振り返ります。
- ABテストは、勘や主観に頼らず、データに基づいてLPを改善するための科学的な手法です。
- 成功の鍵は、「現状分析→仮説立案→テスト設計→実行→結果分析」という正しいステップを踏むことです。
- ファーストビューやCTAボタンなど、コンバージョンへの影響が大きい要素から優先的にテストしましょう。
- Googleオプティマイズ終了後も、目的や予算に合わせて選べる優れたツールが多数存在します。
ABテストは、一度きりのイベントではありません。テストと改善のサイクルを継続的に回し続けることで、あなたのLPは徐々にコンバージョン率を高め、まさに「24時間365日働く最強の営業マン」へと成長していきます。
まずはこの記事を参考に、ファーストビューのキャッチコピー変更など、小さなテストからでも構いません。データに基づいた改善の第一歩を、今日から踏み出してみましょう。