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A/Bテスト対多変量テスト：いつ、どのように選択していますか？

2025年6月29日

長い間、読みたいですか？

あなたは今までに？ウェブサイトを変更してください...しかし、それが本当に改善されたのか、それとも「自分で考える」かどうかはわかりません

すべての市場、マーケティング担当者、またはビジネスオーナーは、この不快な状況に遭遇したに違いないと考えています。あなたは身体的、精神的、予算の両方に専念しています。写真、プロモーション、新しい見出し、魅力的、さらには新しいレイアウトデザインの執筆であろうと...結果は「雇用」です。

売り上げは増加したり、クリックしたり、最悪の事態は「以前よりも悪い」ことはありませんが、それが何であるかはわかりません。暗闇の中を歩くような気持ちは、続行する方法を見つけることができません。私がやったことが「はい」か「いいえ」かがわかりません。これは、改宗を殺し、残念ながらビジネスチャンスを失うという古典的な問題です。

イラストのプロンプト：マーケティング担当者またはビジネスオーナーの写真は、合意された販売グラフを示すコンピューターの前の寺院に座っています。混乱と不確実性を伝えるために、疑問符（？）が浮かんでいます。

なぜ「推測」が販売の独創的な敵として「推測」しているのですか？

ほとんどの問題の原因は、「感情」または「本能」だけに基づいた決定から来ています。「このような見出しは顧客がもっと好きであるべきだ」または「この色のボタンはもっと傑出しているべきだ」と考えていますが、「顧客が考える」「私たちが考える」ことを確認するものは何もありません。

データ（データ駆動型）によって駆動されるデジタルマーケティングの世界では、推測はお金を解決しなければならないようなものです。テストに合格しないすべての変更は、不要な「リスク」であるためです。、A/Bテストや多変量テストが重要な役割を果たすポイントですこれは、「推測」を「証拠真実」に変える科学的プロセスであり、実際に私たちのビジネスを持っている変化が正確に知るのに役立ちます。考えているだけではありません

イラストのプロンプト：シンボルの「本能/感情」を持つ左脳間の画像の比較シンボル「グラフ/データ」を備えた右脳との矢印は、推測からデータに変更する必要があるデータサイドメディアに向けて指しています。

次の推測のために、ウェブサイト「Dae」をさせますか？結果はあなたが思っているよりも恐ろしいです。

テストを無視し、感情に従ってウェブサイトを変更し続けます。単に「販売が追加されない」よりも激しい悪影響につながる可能性があります。想像してみてください：

無駄なマーケティング予算：あなたは人々をランディングページに引き込むために膨大な射撃のお金を投げることができますが、その顔が効果的でない場合、十分に人々が入って閉じられます。あなたが支払ったお金はゼロに相当します。

競争力を失った：

コンバージョン率は低下します。 「少し」と思われるいくつかの変更は、ユーザーに混乱または「摩擦」を引き起こす可能性があります。

信頼性を失う：

変更されたウェブサイトは方向を変えました。ユーザーは、ブランドがプロフェッショナルではなく、自分の経験に注意を払っていないと感じさせます

このようにWebを続けることは、その漏れを考えずにボートを漏らすことと違いはありません。基本的なCRO（変換率の最適化）は、これらの問題を防ぐための鎧です

イラストのプロンプト： 「私のウェブサイト」という名前のタグ付きの紙ボートには小さなリークがあります。「廃棄された予算」、「失われた顧客」と呼ばれる多くのポイントは、ゆっくりと海に沈みます。

推測をやめなさい！ A/Bテストとマルチバリアートのテストを知りましょう。

不確実性を具体的な情報に変える時です。この問題の解決策には、非常に人気があり効果的な2つの主要なタイプがあります。これは、A/Bテストとマルチバリアートテスト（MVT）です。これは明らかに異なり、使用中の適切な状況です。

A/Bテスト（勝者テスト）

A/Bテストはボクシング段階での戦いであると想像してください。「チャレンジャー」（新しいバージョンまたはバリエーション）と戦うための「古いチャンピオン」（現在のバージョンまたはコントロール）があります。

それは：明らかに異なるWebページの2つのバージョン（またはA/b/nテストのそれ以上）を比較することです。どのバージョンが優れているかを確認するには（変換率など）
使用する場合：すべての見出し、新しいレイアウトデザイン、ヒーローイメージの変更、支払いプロセスの調整など、「大きな」および「影響力の高い」のテストに適しています
例：バージョンb（「オレンジ」ボタン）を使用してバージョンAページ（「緑」ボタン）をテストして、どの色がより多くの人がクリックするかを確認します。

多変量テスト（MVT-最高の混合セットテスト）

A/Bテストが科学者の研究室であるMVTボクシングである場合。私たちは勝者だけを探しているだけではありません。しかし、私たちは、同じページで多くの小さな変更を同時にテストすることで、最高の「成分」が何であるかを知りたいです

それは：それらのコンポーネントの複数の要素と「複数のバリエーション」が同時に、どの「組み合わせ」（組み合わせ」が一緒に機能するかを調べ、最良の結果を提供します。
使用する場合： 「チューニング」または「最適化」に適しています。これは、小さな要素が互いにどのように影響するかを理解するために、よりよく使用されるために高く効果的な入場を備えたウェブページです。
例：同じページで、見出し（2種類）x画像（2種類）xテキストをボタン（2種類）に同時にテストする必要があります。これにより、2x2x2 = 8バージョンのセットが作成され、どの組み合わせセットが最高の変換であるかがわかります。

「変化（革命）を変えたい、または徐々に発展（進化）したい」と自問することから、どのような選択が始まりますか？それが最初のものである場合は、 WebFlowまたはフォームでA/Bテストを行うことから始めます。しかし、それがMVTのような場合、それは答えです。

イラストのプロンプト： 2通りの画像、「A/Bテスト」を備えた2組のボクシンググローブ（赤vs青）と右側は科学的な試験豆です。異なる液体を備えた葉は、「多変量テスト」ラベルと混合されています。

例：普通のコーヒーショップからテスト付きのコンバージョンチャンピオンまで

より明確にするために、オンラインコーヒー豆を販売するショップであるショップ「The Grind House」の物語を見てみましょう。彼らは美しいランディングページを持っていますが、変換率はどこにも移動しません。そこで彼らは、決定を支援するためにデータを使用することにしました。

ステップ1：A/Bテストによる大きな構造調整

問題：元のページ（バージョンA）には長い情報がありますが、ボタン「Watch All Coffee Bean」はページのほぼ下部です。

仮説：

CTAボタンを上部（折りたたみの上）に移動し、見出しをより興味深いように変更すると。クリックを増やす必要があります - テスト：

彼らは、「ユニークなコーヒーの風味を体験してください。あなたの家に直接届けられます」という新しい見出しの新しいバージョンを作成し、その下に大きなオレンジ色の色である「Chooce Your Coffee Beans」のボタンを置きました - 結果：

A/Bテストを2週間実行した後 バージョンBには、バージョンA最大45％よりも高いクリックスルーレートがあります！

ステップ2：多変量テストでサブエレメントを調整します

次の問題： 現在、彼らは勝利のレイアウト（バージョンB）を持っていますが、最適化したいと考えています。
- 見出し:(おそらく同じ）
- ヒーローイメージ： A（コーヒーファーム）vs（バリスタはドリップコーヒーです）
ボタンテキスト：

仮説：

ヒーローの画像とCTAボタンのテキストを変更すると、コンバージョンを追加するのに役立つ場合があります - テスト：

バージョンBのレイアウトでは、次のようにMVTをテストします。 結果：

MVTは、勝利の組み合わせセットがあることを発見しました 「バリスタ +ボタン「今すぐ」

これは、変換率を上げるのに役立ちます。全体として、オリジナルからさらに18％！

A/Bテストを使用して最初に「大きな変化」を見つけ、次にMVTを使用して「詳細を調整」することがわかります。これは非常に強力な戦略です。 CROの専門家ガイドラインです。

イラストのプロンプト：インフォグラフィック画像は、ステップ1（A/Bテスト）とステップ2（多変量テスト）を使用して、Grind Houseのストーリーを伝え、結果を明確に表示します。

テストを開始したいですか？チェックリスト6すぐに従うことができる簡単な手順。

始まりは怖いかもしれませんが、実際には明確なプロセスがあります。 A/BテストまたはMVTを選択するかどうかにかかわらず、このチェックリストに従うことができます。

測定できる目標を設定します（目標を定義します）：何を改善したいですか？「売り上げを増やしたい」が具体的には、「人の数を増やしたい、製品ページの車に追加する」や「ランディングページのバウンスレートを10％減らす」など、具体的に言わないでください。
仮説：この構造に明確な文を作成します：「変化（x）は結果（y）が発生すると信じています」「色の変更ボタンがオレンジ（x）がオリジナルよりも優れているため、クリック（y）が増加し、ラッシュ感（z）を作成するため、クリック（y）が増加します」。
テストのツールと方法を選択します（ツールと方法を選択してください）：目標と仮定から。大きな変更（A/B）またはMVTが必要ですか？ VWOやOptimizlyなどを使用するツールを選択します
CREATE A CREATEバリエーション：ツールの仮定に応じて新しいバージョン（バリエーション）を構築します。すべてが正しく機能することを確認してください。
テストと待機を開始します（テストを実行して忍耐強くなります）：システムがトラフィックを異なるバージョンに分割し始めます。重要なことは、「忍耐」は統計的に有意性を得るのに十分な長さであるべきであることです。これは通常、矛盾を減らすのに少なくとも1〜2週間かかります。
結果を分析し、実行（分析と実装）：テストが終了したら、どのバージョンが勝者であるかを確認します。明確な勝者がいる場合は、そのバージョンを使用して実際に100％のトラフィックで使用します。結果が変わらない場合は、変更が効果がないことを意味します。そして、テストを継続するために新しい仮定を立てる時が来ました

新しいeコマースのA/Bテストプロセスから始まることは、組織にテストカルチャーを作成するための最良のポイントです。

イラストのプロンプト： 6各アイテムにアイコンを含む6チェックリスト画像（第1条：アーチェリー、第2条：ラボックス、第3条：ツールボックス、第4条：スータンセット/デザインツール、第5条：監視/カレンダー、第6条：グラフ

人々がA/Bと多変体テストについて疑問に思う傾向がある（FAQ）。

よく遭遇する人気のある質問をまとめました。明確な答えと理解しやすい

Q1：ウェブサイトに到達するためにトラフィックはいくら必要ですか？
A：固定番号はありません。しかし、それはあなたの現在の変換率とあなたが期待する結果のサイズに依存します。しかし、一般的な原則は、多変量テストでは、トラフィックを小さな部分に分割する必要があるため、 A/Bテストよりもはるかに多くのトラフィックが必要です各バージョンの多くのバージョンが十分な情報を受信します。ウェブサイトに非常に高いトラフィックがある場合、A/Bテストから始まる方が簡単にわかります。

Q2：テストを実行する時間はどれくらいですか？
A：重要なことは、「日数」ではなく、「統計的有意性」です。

Q3：A/BテストとMVTのどちらですか？ "より良い"？
A：これ以上のものはありません。「どのドライバーとドライバーが優れているのか」と尋ねるようなものです。それはあなたがやりたい「仕事」に依存します。釘付けしたい場合（大きな変化から明確な勝者を探しています）、ハンマー（A/Bテスト）を使用する必要がありますが、ねじ込み（最適な組み合わせセットを見つけるために小さな要素を調整する）場合は、ドライバー（MVT）を使用する必要があります。

Q4：結果が「勝者なし」（決定的でない）という結果になったら、どうすればよいですか？
A：これは貴重なレッスンです！この種の結果は、「私たちが変更することはユーザーの動作にまったく影響しない」ことを示しています。これは、推測と新しいバージョンに切り替えるよりも優れていますが、これは本当に良くありません。すべきことは、以前とは「勇敢」と「異なる」という新しい仮定に戻り、再びテストを開始することです。または、元の要素がすでに良好であると結論付けて、代わりにテストするために別のポイントに移動します

イラストのプロンプト：人々は質問をしています。 Q1、Q2、Q3、Q4、および短い回答という単語のあるテキストボックスを使用して理解しやすい