■A/Bテスト分析とは
A/Bテストを実施した結果を確認できる機能です。
各パターンのアクセス数やコンバージョン数、クリック率などを比較し、どのパターンが最も高い成果につながったかを分析できます。
分析結果を活用することで、ユーザーに効果的なファーストビューやコンテンツ構成、CTAなどを把握し、LPの改善に役立てることができます。
また、勝利確率も確認できるため、どのパターンが優位な成果を出しているかを判断する際の参考になります。
■確認方法
サイドメニューの「効果測定」をクリック
「A/Bテスト分析」をクリック
分析データを閲覧したいURLを選択
「A/Bテスト」タブをクリック
以上で、データを確認することが可能です。
■A/B分析の見方
A/Bテスト分析画面では、A/Bテストの実施結果を確認できます。
各パターンの成果を比較することで、どのパターンが最も高い効果を発揮したかを分析できます。
A/Bテスト名
画面上部のプルダウンから確認したいA/Bテストを選択できます。
テスト概要
画面上部には、A/Bテスト全体の集計データが表示されます。
項目 | 内容 |
ユーザー数 | A/Bテスト期間中にアクセスしたユーザー数 |
セッション数 | A/Bテスト期間中のセッション数 |
スワイプLP内フォームCV | ツール内フォームで発生したコンバージョン数 |
外部サイトCV数 | 外部サイトで発生したコンバージョン数 |
期間 | A/Bテストの実施期間 |
バージョン数 | テスト対象となったパターン数 |
バージョン別分析データ
各パターンごとの成果を確認できます。
項目 | 内容 |
パターン名 | A/Bテストで作成した各パターン名 |
ユーザー数 | そのパターンが表示されたユーザー数 |
セッション数 | そのパターンのセッション数 |
スワイプLP内フォームCV | そのパターンで発生したフォームコンバージョン数 |
CV率 | コンバージョン率 |
■アイコンについて
各パターンの横に表示されるアイコンから、A/Bテスト結果を確認できます。
🏆:最も高い成果を出したパターン
🚩:現在LPで表示されているパターン
※表示内容は今後変更される場合があります。
■活用方法
A/Bテスト分析では、各パターンのCV率やコンバージョン数を比較することで、どのデザインや構成が成果につながりやすいかを確認できます。
例えば、ファーストビュー変更パターンのCV率が高い場合は、その内容を本番LPへ反映することで、さらなる成果向上が期待できます。
また、ブロック順変更やLP全体変更パターンの結果を比較することで、ユーザーが反応しやすいコンテンツ構成や導線の改善に活用できます。

