【事例あり】広告のABテスト完全ガイド！効果的な手順から活用法まで徹底解説

【WEB広告】ABテストとは？基本をおさらいしよう！

ABテストとは、広告において、2つ以上の異なるパターン（AパターンとBパターン）を用意し、実際に2パターン運用した上でどちらがより高い成果を上げられるかを検証する手法です。

例えば広告キャンペーンAで、もっと最適な広告クリエイティブがないか検証する場合を考えてみましょう。まずは元の広告パターンAと、そこから少し（例えば配色など）変えたパターンBを用意します。その後ユーザーをランダムに2つのグループに分け、それぞれのグループにAパターンとBパターンを実際に表示し、どちらがCTR（クリック率）やCVR（コンバージョン率）などの効果をあげられたのかを検証します。もしパターンBのほうが効果があったとわかれば、今後はパターンBを採用すればいいとわかります。

ABテストの目的

広告運用をしていると、「本当にこの広告クリエイティブでいいのかな…？」「もっと効果をあげられる広告ターゲティングはないかな…？」と悩んだ経験はないでしょうか。そこでABテストを行うことで、どちらの広告パターンの方がより効果的なのかを実際に検証することができるのです。このテストを繰り返し行うことで、広告運用の最適化につなげることができます。

なぜABテストが重要なの？メリットとデメリット

ABテストは広告運用においてとても重要だと聞いたことはあっても、なぜ重要なのか、また自社はABテストを取り入れるべきかどうなのかお悩みの方も多いのではないでしょうか。そこで本章では、ABテストのメリット・デメリットを解説します。

ABテストのメリット

データに基づいた意思決定ができる
広告のCTR（クリック率）・CVR（コンバージョン率）を改善できる
広告費用の最適化
リスクの低減

データに基づいた意思決定ができる

ABテストの最大のメリットは、データに基づいて客観的に意思決定ができる点です。現在のデジタル社会では、主観的な意見や過去の経験で意思決定をしても、なかなか成果を出すことは難しいです。そこでABテストは、収集したデータに基づいて最適な広告パターンを選ぶことができます。またABテストでは実際のユーザーの反応を基に改善策を講じることができるので、より効果的な最適化が可能になります。

広告のCTR（クリック率）・CVR（コンバージョン率）を改善できる

ABテストを活用することで、広告のCTR（クリック率）・CVR（コンバージョン率）の改善に繋がります。広告のCTR改善には、広告クリエイティブがとても重要です。ABテストでより効果がある、ユーザーにとって魅力的な広告クリエイティブを採用することで、CTRを改善することができます。

また実は広告クリック後のCVRの改善にもつながります。CTRを改善するためには、広告とLP（ランディングページ）の関連性を高めることが重要です。ABテストでターゲットユーザーにとってより魅力的な広告クリエイティブを採用することで、広告クリックだけではなくランディングページの滞在時間や、CVRの改善にも繋がります。

広告費用の最適化

ABテストは主に広告クリエイティブの最適化に用いられます。ABテストのメリットとは少しそれますが、広告クリエイティブの最適化は、広告費用最適化の上でとても重要です。例えばGoogle検索広告（リスティング広告）では、広告の掲載順位に「広告の質」が影響します。「広告の質」とは広告がユーザーのとって有益で、関連性が高いかを指す指標です。広告の質が高ければ、広告費用をかけなくても上位に掲載される可能性が高まり、逆に言えば広告の質が低ければ、広告費用をかけても上位に掲載されない可能性が高まります。よって、広告運用において広告クリエイティブの質は重要であり、クリエイティブを最適化する手段としてABテストはとても有効です。

【Google広告の広告ランクについてはこちら】

【Google広告ランク】改善には「品質スコア」が鍵！両者違いも解説

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リスクの低減

ABテストはリスクの低減に繋がります。例えば新しい広告キャンペーンを打ち出すとなったとき、初めから最後まで同じ広告クリエイティブで運用するとなると、その広告クリエイティブが最適なものなのか分かりませんし、もし最終的に効果が出せなかったとなると大きな損失です。ABテストは、実際に広告を運用しながら広告クリエイティブの最適化を進めることができるため、広告運用失敗のリスク回避をすることができると言えます。

ABテストのデメリット

一方、ABテストの実施にはデメリットも存在します。メリット・デメリット両方を検討した上で、実施するかの意思決定を行うようにしましょう。

テスト設計や分析に、専門知識やツールが必要

ABテストの実施には、専門的な知識やツールの導入が必要です。ABテストは専門のツールなどを用いて実施します。自社内でABテスト実施のノウハウがない場合や、ツールの導入がまだ済んでいない場合、ABテストの実施はコストになってしまう可能性あります。

ただ、後の章で解説しますが、ABテストは専門ツールを導入しなくても、広告配信ツールで実施可能です。また、前章の広告費用の最適化項目でも触れましたが、広告運用全体的に見ると、ABテストを実施することで費用対効果を改善することにもつながります。

十分なデータ量が必要

ABテストは、AとB2パターンの広告パターンを用意し、一定期間運用後、どちらの方が効果があげられるかをテストする手法です。よって、この検証をするためには、AとBどちらの方が良いかを判断できるぐらいのデータ量が必要です。まだ広告運用を開始して間もないなど、十分なサンプル数が取得できない場合は、正確な検証ができない可能性があります。

テスト期間やリソースの確保

ABテストは、ある程度の期間、複数パターンを実際に運用した上でどちらの方が効果をあげられたかを検証します。この検証期間が短い場合、上記のように十分なデータ量が得られず正確な検証ができない可能性があります。よって、短期的なキャンペーンには不向きと言えます。

ABテストが活用できる広告運用のシーンとは？

ABテストの概要、メリット・デメリットが分かったところで、ABテストは実際の広告運用にどのように活用されるのでしょうか。

広告のABテストでコンバージョン率をアップ！

広告のABテストでは、広告の見出し、説明文、画像、ターゲット設定などを比較検証することで、CTR（クリック率）やCVR（コンバージョン率）を向上させることができます。ここでは、広告のABテストで比較される要素をご紹介します。

広告の見出しや説明文

広告の見出しや説明文を比較しましょう。特にリスティング広告の場合、広告に画像は表示されず、テキストのみが表示されます。リスティング広告がクリックされるかどうかは、いかにユーザーを惹きつけられる広告見出し・説明文を作成できるかにかかっています。

【リスティング広告についてはこちら】

【Google】リスティング広告（検索広告）完全ガイド！設定方法から運用方法まで

Yahooリスティング広告の強みは？特徴・費用・メリット | Googleとの違いも説明

広告デザイン（画像、動画など）

一方ディスプレイ広告・バナー広告など画像が占める割合の多い広告の場合、広告デザインはとても重要です。CTAボタンの配色、コピーなど広告デザインを細かい項目に分解し、一つずつ地道に検証しましょう。上記の画像はLPの例ですが、このようにAとB2パターンを用意し、どちらの方が効果をあげれるかを検証しましょう。

【ディスプレイ広告についてはこちら】

Googleディスプレイ広告（GDN）とは？仕組み、配信面、設定方法まで！攻略ガイド

ターゲット設定

ABテストでは、広告クリエイティブの他に、ターゲット設定もABテストで検証することが可能です。条件を大幅に変えるのではなく、20代を30代になど少しずつずらして検証することで、最適なターゲティングを導きやすくなります。

【Google広告のターゲティングについてはこちら】

【番外編】ランディングページのABテストも忘れずに

広告のABテストとは逸れますが、CVを増加させることを目的としているなら、広告クリック後のランディングページの改善も併せて行うようにしましょう。どんなにABテストで広告を最適化しても、その後のランディングページとコンテンツが一致していなければ、せっかく集客したユーザーも離脱してしまいます。ランディングページのABテストも忘れずするようにしましょう。

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ABテストの方法を4ステップで解説！

それでは、本章では具体的にABテストの手順を全部で4ステップに分けて解説をします。

ステップ1：仮説を立ててテストの目的を明確にする

ABテストを行う前に、何を改善したいのか、どのような結果を期待するのかを明確にすることが重要です。具体的な数値目標を設定し、仮説を立てることで、テストの方向性が定まります。例えばCTR（クリック率）を改善したい場合、「CTR〇％改善」というように、具体的な数値を目標として定めましょう。

このような目的の設定にはKPIツリーの作成がおすすめです。KPIツリーを作成することで、目標を細分化し、施策の優先順位づけに役立ちます。

【KPIツリーについてはこちら】

【WEB広告】KPIとは？指標の種類や設定手順を解説

ステップ2：テストパターンを作成する

ABテストで比較する要素（デザイン、文言、配置など）を決め、AパターンとBパターン複数パターンを作成します。この際、一度に変更する要素は一つに絞り、それ以外の条件は同じにすることが重要です。なぜなら複数の要素を変えてしまうと、どの要素が結果に影響をもたらしたのかわからなくなってしまうからです。

ステップ3：テストを実施しデータを収集する

適切なテスト期間を設定し、データを収集します。テスト期間は、最低でも1-2週間が推奨されています。またABテストの設定方法については、後の章で解説します。

ステップ4：結果を分析し改善に活かす

収集したデータを分析し、統計的に有意な差が見られたかどうかを評価します。テスト結果を基に、より効果の高いパターンを採用しましょう。

各広告媒体でABテストを設定する方法

それでは、実際に以下の広告媒体でABテストを設定・実施する方法を解説します。

Google広告
Yahoo!広告
Meta（Facebook、Instagram）広告
X（Twitter）広告
LINE広告

Google広告

Google広告では、Google広告の管理画面でカスタムテストを作成することで、元のキャンペーンとテストパターンのパフォーマンスを比較することができます。今回はカスタムテストの設定方法を解説します。

1.Google 広告の管理画面で、キャンペーンをクリック。

2.テストをクリックし、すべてのテストの表の上にあるプラスボタンをクリック。

3.デマンドジェネレーションテストを選択し、続行をクリック。

4.各種設定をする

テスト名（任意）：テストの名前と説明を入力。キャンペーンや他のテストとは異なる名前をつける。
成功指標：最大 2 つの目標を選択して、成功指標を測定する。
テスト用の分割データ：テストの分割の基準となるトラフィックと予算を選択。元のキャンペーンと新しいキャンペーンが平等に評価されるために、50%の割り当てが推奨。
オプション：テストで使用するオプションを選択。
- Cookie ベース（推奨）：ユーザーをテストキャンペーンまたは元のキャンペーンにランダムに割り当て、対象のユーザーに元のキャンペーンまたはテストキャンペーンのいずれかだけが表示されるようにする。
- 検索ベース：検索が行われるたびに、テストキャンペーンと元のキャンペーンのいずれかにユーザーをランダムに割り当てる。
テストのスケジュール設定：テスト期間で、開始日と期間を選択。終了日は自動的に決定される。

5.保存をクリック。

6.作成したテストの結果は、先ほどのテスト画面から確認することができる。

引用：カスタムテストを設定する - Google 広告ヘルプ

Yahoo!広告

1.事前にA/Bテストに設定する2つのキャンペーンを、配下の広告グループ、広告も含めて作成します。効果測定のため、テストで検証するポイント以外の要素（配信期間、予算など）はそろえてください。

2.広告管理ツール右上の「ツール」をクリックし、表示されるメニューで「A/Bテスト」を選択します。

3.「A/Bテストを作成」ボタンを押します。

4.A/Bテストの作成画面で、以下の各項目を入力します。「説明」以外は全て入力必須です。

（A）テスト名：A/Bテストを識別する名称を入力します。
（B）説明：テストの検証点やメモなどを入力します。
（C）テスト対象キャンペーン：キャンペーンA、Bの各欄で「選択してください」をクリックして、テストに設定するキャンペーンを選択します。「適用」ボタンを押すと、キャンペーン名が作成画面に反映されます。
（D）テスト期間：テストの実施期間を入力します。「2022/9/1」など半角数字とスラッシュで入力するか、カレンダーアイコンを押してカレンダー上で日付の選択も可能です。最大90日間までの期間を設定できます。

5.入力が終わったら、「作成」ボタンを押します。

6.テストが作成され、A/Bテストの一覧に表示されます。テスト名をクリックするとテスト詳細画面が表示され、作成したテストの詳細を確認できます。

引用：A/Bテストについて - ヘルプ - Yahoo!広告

Meta（Facebook・Instagram）広告

広告マネージャーの一覧画面で、A/Bテストボタンをクリックし、スタートボタンをクリックしてテストの制作を開始します。
広告のコピーを作成するまたは既存の広告2件を選択するを選びます。コピーを作成する場合は対象を選択します。バージョンAには選択した対象が表示されます。
広告間で比較したい変数を選びます。例えばクリエイティブを検証したい場合、「クリエイティブ」にチェックを入れます。バージョンBの画像はバージョンAと同じものになりますが、後で変更できます。
テストの詳細（テスト名、ビジネスゴールに関連する指標、実施期間）を入力します。データが十分にとれるよう、テスト期間は1~2週間以上確保しましょう、掲載期間セクションの「勝者が確定したときはテストを予定より早く終了」はオンにしておいてください。
広告セットを複製を選択してから、変更を加えていきます。変えるのはテストをする要素だけにして、他はバージョンAと条件をそろえましょう。
広告クリエイティブをテストする場合は広告クリエイティブから編集します。
公開するボタンをクリックして、テストを開始しましょう。

引用：A/Bテストについて - ヘルプ - Yahoo!広告

X（Twitter）広告

X広告の管理画面にアクセスし、右上のキャンペーンを作成をクリック。
キャンペーンの目的を選択する。
キャンペーンフォームのキャンペーン詳細で、A/Bテストボタンをオンに切り替える。
広告グループの詳細に、関連する広告グループ情報を入力する。
広告を2パターン以上作成する。
キャンペーンの詳細を確認し、キャンペーンを開始をクリックする。
ABテストの結果を確認するためには、ABテストを実施したキャンペーンを選択し、キャンペーンの横にあるアイコンをクリックする。
A/Bテストデータ＞成功指標を選択して確認できる。テストの勝者パターンには、「WINNER」のラベルが付けられる。

引用：Audience Measurement

LINE広告

キャンペーン

キャンペーン作成時にA/Bテストの設定を「ON」にし、検証したい内容にあわせてテストの目的を選択します。
テストは広告グループ単位で行われるため、テストしたい広告グループ数を選択します。（広告グループは最大5つまで）
テスト対象の1広告グループあたりに設定する日予算を設定します
配信スケジュールを設定します。（掲載開始時間は設定不可。）
A/Bテストに関する確認のポップアップが表示されるので確認のうえ「OK」をするとテストキャンペーンが「下書き」状態で作成されます。
広告グループ、広告の設定が完了した後、キャンペーンのステータスを「下書き」から「有効」へ変更すると、テスト設定が完了されます。

広告グループと広告

設定したテストの目的にそって、広告グループの設定を進めます。「共通設定」では各テストグループで共通する内容を設定します。均等なテストとするため、検証したいテスト変数以外はすべてのテスト広告グループで「共通設定」の内容が自動適用されます。
「個別設定」ではテストの目的に沿ってテストしたい内容を個別に設定します。
広告グループ作成後、広告を入稿します

引用：LINE広告｜A/Bテスト機能を利用する方法

効果的なABテストのためを実施するためのポイント・注意点

最後に、効果的にABテストを実施するためのポイント・注意点を6つご紹介します。

テストの目的を明確にする
一度に複数の要素を変更しない
十分なデータを集めるまでテストを続ける
テスト期間を適切に設定する
予算・ユーザー数が均等に配信されるようにする
外的要因を排除する

テストの目的を明確にする

なんとなくABテストを行っても、有効な結果は得られません。具体的な目標を設定し、仮説に基づいてテストを行うことで、意味のある結果を得ることができます。目的の立て方は、KPIツリーを作成するのがおすすめです。

【KPIツリーについてはこちら】

【WEB広告】KPIとは？指標の種類や設定手順を解説

一度に複数の要素を変更しない

複数の要素を同時に変更すると、どの要素が成果に影響を与えたのかを特定することができません。変数は一つずつ変更し、それぞれの影響を個別に評価しましょう。

十分なデータを集めるまでテストを続ける

データ量が少ないと、結果の信頼性が低くなります。統計的に有意な結果を得るためには、十分なデータを集めるまでテストを継続することが重要です。

テスト期間を適切に設定する

前項でも述べましたが、十分なデータ量を得るために、適切な期間を設定しましょう。最低でも1-2週間は取ることをおすすめします。

予算・ユーザー数が均等に配信されるようにする

広告予算、表示回数が両パターンに均等に配信されるように設定しましょう。この設定は、たいていの場合広告の管理画面でABテストを設定する際に指定できます。

外部要因を排除する

外部要因（季節要因、競合の動向など）がテスト結果になるべく影響を与えないように注意しましょう。例えばECサイト広告の場合、クリスマスシーズンは多くの集客が見込めますが、その期間にABテストを実施してしまうと、シーズンが終わった通常期間でも、同じような効果が見込める可能性が低いからです。

広告代理店にABテストを依頼するメリットは？

ここまでABテストの概要や設定方法について解説しましたが、「自社でPDCAをするリソースがない…」「ABテストをしているのに、なかなか効果をあげられない…」とお悩みのマーケティング担当者の方もいらっしゃるのではないでしょうか。そのような方には、広告代理店へABテストを依頼することがおすすめです。この章では、広告代理店へ依頼するメリットについて解説します。

広告代理店が持つ、ABテストに関する知識を活用することができる

広告代理店は広告運用分野におけるプロフェッショナルであるので、広告代理店が今までに蓄積してきたABテストに関する専門知識を活用することができます。また広告の最新トレンドにも強く、社内でキャッチアップの必要がなくなります。

社内のリソースを削減でき、本業に集中できる

自社で広告を運用する場合、社内でABテストやデータ分析に関する研修を進める必要があります。しかし、広告代理店はABテストのクリエイティブの作成から、実行、分析まで一貫で任せることができます。社内で広告運用についてリソースを削減でき、本業により集中することができます。

様々な広告クリエイティブを作成できる

ABテストは複数のパターンを用意し、それらを分析し管理しなければなりません。「これ以上よい広告クリエイティブは思いつかない…」と行き詰った場合も、広告代理店が持つ豊富な知識と経験から、よりよい広告クリエイティブを作成することができます。

詳細なデータ分析ができる

ABテストは実施して終わりではなく、データ分析をし、改善のサイクルを回すことで広告の改善ができます。自社でデータ分析が難しい場合は、広告代理店に依頼することも検討してみてください。free web hopeでは、データ分析基盤構築も支援しております。

【成功事例】ABテストでCPA60％改善・CV数3倍伸長達成！

では、最後に実際にfree web hopeが広告運用・ランディングページのABテストのご支援を行い、CPA60％改善・CV数3倍伸長の成果を得られた成功事例をご紹介します。この事例ではランディングページのABテストを担当しましたが、もちろん広告クリエイティブのABテストもお任せください！

二人三脚でCPA60％改善・CV数3倍伸長を実現！じげん・結婚相談所比較チームに起こった変化とは？

抱えていた問題

既存媒体のCPA改善
既存媒体の依存
事業の理解を踏まえたクリエイティ制作
運用広告におけるナレッジの蓄積/育成

free web hopeのソリューション

広告運用戦略の策定
広告運用実行支援
ランディングページ制作
ランディングページにおけるABテスト設計/実行
Google Analytics分析

得られた成果

CPA 60％改善
CV数が 3倍程度になった
社内で個人/チームの表彰

ご相談当時の課題を教えてください。

渡邊様：free web hope様へのご相談はベーシックから現在のじげんへ事業譲渡する、2年前に遡ります。当時は2つの課題がありました。当時は多くを広告経由で集客していて他社の状況や広告出稿量の増減によってコンバージョン数も変化してしまうため、既存媒体の安定性向上と出稿媒体の多角化を行うことでリスクヘッジを行いたいと考えていました。2つ目は、社内体制とリソースの問題です。当時は事業譲渡(*1)前で、結婚相談所比較ネット以外にも複数の事業を横断した広告運用チームだったこともあり、社内で広告運用の知見はあれど各事業の理解を踏まえた運用やクリエイティブの良し悪しを判断することがリソース的にも難しく感じていました。 *1 ：「結婚相談所比較ネット」をはじめとする4つの比較メディア事業は2020年12月～株式会社ベーシックからじげん株式会社へ事業譲渡

free web hopeを選んでいただいた理由を教えてください。

渡邊様：様々な評価軸がありますが、自社運用でリソースが足りなかった「クリエイティブ」を強みにしていること、「同業界の事例/実績」を持っていることが最終的な決め手となりました。

運用後、課題は解決されましたか？

渡邊様：はい、ご依頼して2～3か月でCPAが急降下しました。ご依頼当時と比較からすると現在はCPAは60％ほど下がり、CV数は3倍程度になりましたね。「運用次第で、結果がこんなにも違うのか！」と感動しました。当初は広告の受け皿となるランディングページに課題を感じていたことをお伝えし、そこから改善いただきました。

最適な広告文・クリエイティブの裏には徹底的な事前調査と効果検証にあり

林：広告文やクリエイティブ作成前の事前調査はかなり力を入れて実施している点が弊社の特徴でもあります。具体的には、広告における配信するターゲットを決め、それに基づく広告設計を行い、作成することです。

今回、既存ユーザー様の分析、競合分析、市場調査を行ったのですが、当初想定と異なり、性別・男女・興味関心（結婚相談所・婚活サイト・マッチングアプリ）ごとにニーズが別であることがわかりました。これらのニーズごとにクリエイティブを作成して、ターゲットとの親和性を高めることを意識しました。

【より詳しい内容はこちら】

二人三脚でCPA60％改善・CV数3倍伸長を実現！じげん・結婚相談所比較チームに起こった変化とは？

まとめ：ABテストで広告の効果を最大化しよう！

ABテストは、データに基づい広告を改善するために有効な検証方法です。適切な目標設定、テスト設計、データ分析を行うことで、コンバージョン率やクリック率を大幅に向上させることができます。本記事がABテスト実施のお役に立てれば幸いです。

株式会社free web hope はCX(顧客体験）とデータサイエンスを広告戦略に組み込み事業成長を支援する広告代理店です。

長年の経験で積み上げた独自のフレームワークで、データサイエンスに基づく予測分析と市場調査を行い、「顕在層」だけでなく「準顕在層」にまで視野を広げ戦略的運用を提供しています。

広告運用でお悩みでしたらまずはfree web hopeに！公式HP、左下のボタンからお悩みをお聞かせください。

【free web hopeの広告運用支援実績はこちらから】free web hopeが手掛けた広告運用の支援実績を大公開！

監修者：古瀬純功

free web hopeの広告運用コンサルタントとして、広告運用支援やweb解析、ダッシュボード作成を担当：Xアカウント