ABテストの質的データも扱う方法とは？

ABテストとは

Webマーケティングにおいて、CV率を高めるために不可欠なのがABテストです。ABテストは、バナー広告やLP（ランディングページ）などを最適化するためのテスト手法です。

具体的には、異なるデザインやキャッチコピーのバリエーションを用意し、ランダムにユーザーに表示します。それらのバリエーションの成果を比較し、最も成功するパターンを特定します。"A/B"テストという名前ではありますが、3つ以上のバリエーションをテストすることもあります。

ABテストを実施することで、より効果的なキャッチコピーやデザインを見つけ出し、ユーザーの行動を促進することができます。異なる要素をテストし、成功の高かったバリエーションを実装することで、広告やウェブサイト全体のクリック率やコンバージョン率などの成果を向上させ、最適化を進めていきます。

ABテストのメリットデメリット

このように非常に有用なABテストですが、そのメリットは何と言ってもデータに基づく改善ができる点です。従来の経験や勘による改善によって大きな損失を出すことなく、ABテストによって異なるバージョンの要素のどれが効果的であるかを特定し、データにより効果的な意思決定が可能となります。

しかし、デメリットも存在します。まずは時間的・金銭的リソースがかかるという点です。ABテストを実施する場合は、サンプルサイズをある程度大きくする必要がある為、ある程度の金額をかけ一定の期間テストを行わなければ正確な結果は得られません。また、ABテストは数値データに基づいて行われているため、コンテキストやユーザーの感情を考慮しづらい側面もあります。

このように、大きなメリットもありながらデメリットも存在しているABテストですが、そのデメリットの側面を払拭すべく感性AIのAIツールにて評価を行ってみました。

ABテストのコスト削減と質的な情報を提供してくれるAIツール

こちらは一定期間弊社でFB広告を出稿していた際のデザインになります。クリエイティブAとクリエイティブBはほとんど同じデザインですが、弊社COO坂本の写真のパターンを変えています。クリエイティブAはctrが0.91%、クリエイティブBはctrが0.49%という結果であり、最終的にはクリエイティブAを使用したのですが、こちら2つの画像をAIツールで評価したところこのような結果となりました。

AとBを比較すると、Aの方が規則的で整然としながらも、活発なイメージを与えています。こちらはセミナーの無料動画をご紹介するクリエイティブですが、そのセミナーのイメージが正確でありながらも活発なものと伝わっているのではないでしょうか。一方BはAに比べてよそよそしく、かたい印象が強くなっています。少し堅苦しい印象が強すぎる為に敬遠され、クリック率が低くなった可能性があります。

このように、従来ABテストでは定量的な結果しか得られませんでしたが、感性AIのツールを使えばそのコンテクストを理解することが可能です。そしてその定量的なデータに基づき判断を行うことで、何度も要素を変えてABテストを行うための時間的、金銭的コストを削減することが可能となります。

ABテストを行われている方は、一度感性AIのAIツールを利用してみてはいかがでしょうか？

今回利用した、感性AIアナリティクスの詳細はこちら。

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