A/Bテストを活用して広告効果を高める方法

施策や広告の効果を計算し、取捨選択する

ランダムに施策を選ぶのがポイント

施策や広告の取捨選択はA/Bテストをすることによって分析することができます。

施策Aと施策Bのどちらかをランダムに選び、消費者に適用し、消費者の行動を観察します。

そしてどちらの施策で消費者の行動が良かったかを分析するのが、A/Bテストです。

ランダムに施策を選ぶというのが最も大事なポイントです。

ウェブの広告だと、簡単にA/Bテストを行うことができます。

グーグル広告にはA/Bテストの機能が備わっています。

A/Bテストの分析方法は、単純に平均値の比較だけでも構いません。

統計的仮説検定をする場合は、P値の解釈が正しくできる専門家のもとで行います。

施策を変えたときの利益の期待値を計算することで、最適な施策を選択することができます。

また、施策の効果は時間が経つにつれて薄まっていきます。

バナー広告を新しくして、コンバージョンが増加したとしても、それは一時的な効果かもしれません。

どれくらいの期間でどれくらいの利益を生むのかを分析し、最適なものを選択します。

A/Bテストで分析しよう

�@施策Ａと施策Ｂを準備する

�A施策ＡとＢをランダムに実施してみる

�B成果が出た施策を調査

�C成果が出た施策を本格的に実施する

Ａ／Ｂテストはインターネット関連施策と相性が良い

バナー広告、キーワード広告、ランディングページの最適化など、すぐに仕様を変更できるインターネット関連の施策と相性がよい。