ABテストとは？王道4つの分析パターンとおすすめツールまとめ | LISKUL
サイトの成果を改善しようと思うと、ABテストは欠かせません。しかしいざABテストをやろうと思っても、どこをどう変えたらいいのか分からないという方もいらっしゃると思います。 今回は初心者の方でも実施できるように、ABテストをおこなう実際の手順や気を付けるべきポイントをまとめました。 LISKULで実際におこなったABテストの事例も公開しているので、サイトの成果を高めていきたい方はぜひ参考にしてみてください。 参考：【2023年最新版】おすすめのABテストツール7選を比較！選び方も紹介 そもそもABテストとは？ABテストとは、「ある特定の期間にページの一部分を2パターン用意して、どちらがより効果の高い成果を出せるのかを検証すること」です。 例えば上記のボタンのようにどちらの色がより結果を出せるのか？といったヴィジュアル一つでもコンバージョンへの影響するため、小さな部分の改善を繰り返していきます
web-analytics-or-die.org - このウェブサイトは販売用です！ - web analytics or die リソースおよび情報
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ABテストを検定する
検定とは 利用者にとっての意味だけを割り切って考えるなら、検定とは、「得られた結果が偶然なのか、そうじゃないのか」を判断するためのツールです。 ただ、何でもかんでも検定する必要はなくて、得られた結果に有意差があるかどうか知るだけなら、検定が必要な場合と検定しなくてもなんとかなる場合があります。 この記事では、ABテストを検定する方法と、どうすれば検定が必要かどうかぱっと見で分かるようになるのか、を書いていきます。 標本数が少ないABテストは検定で有意差を判断する 標本数が少ない時は、有意差があるのかを知るために検定が必要です。下記の具体例で計算方法を示します。 WebのABテストを行った結果、Aは15クリック、Bは10クリックだった。本当に差があるのかを検定で確かめたい この結果に有意差があるかを知るには、χ^2検定を使います。χ^2検定は以下の式で簡単に手計算できます。 χ^2 = (
ABテストに精度を求めてはいけない！？勝率70%で回しまくろう。
こんにちは。デジタルアナリティクスチームです。 今回は前回に引き続き"ABテストの適切な「見切り」はいつなのか？" を書いていこうと思います。 今回はシミュレーション※1をもとにした応用編です。 ※1：条件を変えると結果が変わる可能性があります。 前提条件ですが、今回の内容は一定の条件下でのシミュレーションを基に作成しております。 シミュレーションの条件が異なれば、結果も異なるため、あくまでも目安としてお考えください。 続編の予定の「シミュレーション編」でコードを載せる予定なので、気になった方は自ら条件を変更して確認してみてください。 ◆ABテストにおける「賛成する人はほとんどいない、大切な真実」 PayPal の創業者で、 「ZERO TO ONE」の著者のピーター・ティールの言葉に 「賛成しする人はほとんどいない、大切な真実はなにか？」 というのがあります。 今回は記事の内容はそこまで
GoogleOptimizeの勉強会に参加してA/Bテストを実際に設定してみた。 | KOBIT
GoogleOptimizeの勉強会に参加してみた Vissoの小室 吉隆さんのお誘いを受けて「GoogleOptimizeの勉強会」に行ってきました。全くGoogleOptimizeを触ったことがない方が集まり、使ってみるというゆる〜い会だったのですが、参加者のレベルが高すぎてまずびっくり。 会場提供は株式会社cherry-pickの阿部 雄太社長（SEOツール「Chrono Scouter」の提供会社）、オウンドメディア・コンテンツマーケティングを手がけるバリュードライブの深尾 尚之社長、某音楽会社でマーケティング担当者のOさん、WEBデザイン制作を手がけるLIFENATUREの伊藤 雄志社長、広告代理店に勤めGoogleタグマネージャーに詳しいSさん。それぞれがその道のスペシャリストです。ゆる〜い会だと思って油断して参加しているこの記事の著者がKOBIT代表の窪田です。 さて、それぞ
Google Optimize導入とA/Bテスト実施のポイント
フロントエンジニアの苅部です。 medibaシステム本部では一部サービスのA/BテストをGoogle Optimize(以下Optimize)で実施しております。 先日Optimizeの一般利用が可能になったようですので、これから初めてA/Bテストを実施する方に向けて、使用感を共有できたらと思います。 Optimizeの特徴 1. 無償版でも十分使える無償版でもほとんどの機能が利用できるため、予算のないプロジェクトでもすぐに実践的なA/Bテストが開始できます。 実際にOptimizeを使ってA/Bテストを運用していますが、無償版で機能が制限されているというよりも、有償版にすることでGoogle Analyticsのオーディエンスデータを活用できる という印象を受けました。 ツールが評価できない段階で数十万円/月の予算を確保するのはなかなか難しいと思うので、いったん無償版で小さく始められる事
A/Bテストを活用したコンバージョン率の改善方法|グロースハックジャパン|Growth Hack Japan
今回はA/Bテストをより効率的に実行し、改善に繋げるための手法として”A/Bテストカレンダー”を使ったテストの実施方法をご紹介いたします。「A/Bテストの実施を検討している」もしくは、「既にA/Bテストを行っている」場合は、よりテストの効率化を図るための参考にしてみてください。- growth hack japan ※なお、本記事はLPOツールを提供している unbounceのGrow Your Conversion Rates Consistently with an A/B Testing Calendarという記事を翻訳しています。※記事中のリンク先は英語のページです。 プランニングを元に効果的なテスト運用を行う 多くのマーケターにとって、A/Bテストを行うときの最大の障害は時間です。なぜなら、日々積み重なっていくタスクや大きなプロジェクトにも向き合わなければならないからです。しかし
A/Bテストに必要な期間の予測方法とその決定要因 | 株式会社アッション
A/BテストツールVisual Website Otimizerを導入しているお客様から、「A/Bテストの結果が出るまでにはどのくらいの期間が必要ですか？」とよく聞かれますが、結論から言うと「事前に予測できません」。その理由をご説明いたします。 「UU数」と「差」がテスト期間を決定するカギ A/Bテストの結果が出るためのカギはUU数はもちろんのこと、Aバージョン・Bバージョンの目標達成数の間にある「差」です。 目標達成数とは、お問合せ完了数であるとか、特定ページへの遷移数であるとか、テストすることで改善させたい数値のことです。 一定のUU数（ユニークユーザー数）に対してこの目標の達成数に「差」が開くことでAかBどちらが優れたページかを判断しています。 統計的な用語を使うと、「そのサンプル数において、出てきた差は有意か？」ということを差の有意性検定を用いて確認するわけですね。 ※有意とは？（
なぜ間違ったA/Bテストを信じてしまうのか？統計学から見た「誤差」の正体
広告のレスポンスやLPのコンバージョン率を上げるために行われる、A/Bテスト。実は統計的に正しくないテスト結果にもとづいて、売上アップに貢献しない「改善」が行われがちであることをご存知ですか？マーケティングの現場で起こりがちなケースをもとに、「誤差」や「有意差」などについて、統計学の知識がない方にも分かりやすく解説します。 A/Bテストの結果、本当に正しい！？EC企業で起こった“事件” 広告のCPA改善やランディングページ（LP）のコンバージョン率（CVR）アップのために欠かせない、A/Bテスト。 このA/Bテストで数字が良かったクリエイティブを採用したら、費用対効果が悪化してしまった・・ そんな現象が起こってしまう可能性があることを、ご存知ですか？ あるECサイトを運営する企業では、A/Bテストを継続的に実施してWEBサイトの CVRを改善してきました。 直近のデザイン改善でも「CVRが
有意差検定によるABテスト検証 ｜ Gyro-n ABテスト
「クリエイティブBの方はCVRがAに比べて約2倍なので、 クリエイティブBが優れており、ウェブサイトに利用すべきである。」 と、実績値だけで優劣を判断するのは非常に危険です。 これは、一方が他方よりも優れた実績値を持つからと言って、将来的にも同じような優れた実績を残すとは限らないからです。 テストを行った期間・回数において、たまたまその結果になったという「偶然」の可能性があるからです。 A/Bテストでは、テスト結果が必然（今後も同じような結果になる）でなければ意味がありません。 クリエイティブの優劣を判定する検定レポート Gyro-n ABテストでは、統計学の検定方法「カイ二乗検定」を利用して、その結果がどの程度統計的に必然なのかを計算し、この有意性の値をパーセントで表示します。 この有意性の値が、ゼロ%に近ければその結果は偶然である可能性が高く、100％に近ければ必然である可能性が高くな
A/Bテスト信頼度判定ツール（有意差判定） - 株式会社真摯
「A/Bテスト信頼度判定ツール」は、A/Bテストで得られたデータについて「結果に有意な差が出ているか」「誤差なのか」を簡易的に判定するためのツールです。 この「A/Bテスト信頼度判定ツール」は便宜上、入力項目を「訪問数（Visitors）」と「コンバージョン数（Conversions）」としておりますが、以下のような項目の組み合わせでデータの統計有意性や信頼度（信頼係数）を判定できます。 「訪問数」と「コンバージョン数」（＋「コンバージョン率」） 「インプレッション（表示回数）」と「クリック数」（＋「クリック率」） 「クリック数」と「コンバージョン数」（＋「コンバージョン率」） Visitors Conversions Conversion Rate Confident A
A/Bテストの有意差がでるまでの期間は？実務で役立つ判断ポイント
A/Bテストを始める時に気になるのが、「テスト結果が出るまでに、どれだけの期間がかかるか？」このテスト期間を判断するのが実は難しい理由と、その場合の代替案を、簡単な統計学の観点から具体的なケースを交えて解説します。 ストップする時期は、どうやって判断すればよい？ A/Bテストを始める時に、関係者からよくいただくご質問が「どれくらいの期間で、結果が出ますか？」です。 A/Bテストでも、チラシやメールといった一括で配信するタイプであれば、期間はコントロールできず、逆にあまり気にする必要はないでしょう。 一方、LP（ランディングページ）や広告などオンラインのテストでは、よく論点になるのが「いつテストをストップするか？」です。 良い結果についてはテスト版を全面的に適用して、逆に結果が悪ければ元に戻す必要があるからです。 ところが統計学の観点からは、期間については一概には判断できません。 「1ヶ月間
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【統計・有意差・検定を知ってる？】A/Bテストの2つの間違った計測方法事例 | 株式会社アッション