A/Bテストを活用して広告効果を高める方法|【ビジネス統計学・統計解析】
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。
関連記事