PPCのためのA/Bテスト実践ガイド（＋5つのテストアイデア）

イントロ

PPCのA/Bテストは、広告キャンペーンの効果を向上させる強力な方法です。

この実践的なガイドでは、PPCのためのA/Bテストとは何かを知り、データに基づいた意思決定に必要なさまざまな種類のテストとテストの統計について学びます。また、初めてA/Bテストを設定する方法を学び、実際に試してみるための実践的でインパクトのあるアイデアを得ることができます。

PPCのA/Bテストとは？

PPCのA/Bテストは、広告コピー、ランディングページ、ターゲティングなど、広告キャンペーンの要素を2つ以上のバリエーションでテストする方法で、様々な仮説を統計的に証明することを目的としています。

ランディングページやEメールのA/Bテストと全く異なるわけではありませんが、PPCのA/Bテストは、広告プラットフォームの制限、サンプルサイズのばらつき、キャンペーンの全体的なパフォーマンスに影響を与えるリスクのため、専用のアプローチが必要です。

PPCテストの種類

PPCにおけるA/Bテストには、主に4つのタイプがある：

• A/Bテスト

  A/Bテストとは、広告キャンペーンの1つの要素を変更し、オリジナルのコントロールバリアントと比較する、1つの仮説を持つ実験です。これは最も一般的なテストタイプで、特定の要素に絞り込み、キャンペーンを洗練させるのに役立ちます。

  A/Bテストの例：送料無料と15％オフの2つのテキスト広告をテストする。

• 多変量テスト

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  多変量検定は、複数の仮説と複数の変更を伴う実験です。この方法では、コントロールのバリアントに加えた小さな変更のさまざまな組み合わせをテストします。このタイプは4つのテストタイプの中で最も高いサンプルサイズ（PPCでは不可能なことが多い）を必要とし、結果のアップリフトが最も小さく、信頼度が低下するので、私はほとんど使いません（次のセクションのサンプルサイズ、アップリフト、信頼度の定義を参照してください）。

  多変量テストの例：見出しと画像の組み合わせを変えて4つのクリエイティブをテスト。

• A/B/nテスト

  A/B/nテストも、複数の仮説と複数の変化を伴う実験である。しかし、多変量テストの場合とは異なり、バリアントは互いに全く異なることがあります。過去のデータがなく、A/Bテストや多変量テストで絞り込むのではなく、全く異なるセットアップや要素の組み合わせをテストしたい場合、新しいアカウントや新しいキャンペーンで頻繁に使用するテストタイプの1つです。

  A/B/nテストの例：全く異なるレイアウトやランディングページで2セット以上のクリエイティブをテストする。

• 連続テスト

  シーケンシャルテストはA/Bテストの一種で、キャンペーン要素のバリエーションを段階的または連続的にテストします。シーケンスは2週間、1ヶ月、またはそれ以上とすることができます（2週間未満のテスト実行はお勧めしません）。異なる期間にテストを実施することで、季節性、サンプルサイズのばらつき、ターゲティングのずれなど、コントロールできない外部要因が発生するためです。しかし、すべてのPPCプラットフォームが完全な（またはすべての）A/Bテスト機能を提供しているわけではないため、一般的なタイプでもあります。

  例：コンバージョンの最大化入札とGoogle広告のコンバージョン価値の最大化の比較テスト

理想的なシナリオでは、すべてのテストを以下の順序で採用する：

1. A/B/nテストで最適なセットアップを見つける
2. A/Bテストによる設定の絞り込みと改良
3. 多変量テストで設定をさらに絞り込む
4. 適切なA/Bテスト機能がない場合に、要素を順番にテストするシーケンシャルテスト

A/Bテストの統計

A/Bテストが統計的に有意なデータを提供し、意思決定に役立ち、PPCの改善につながるためには、考慮すべき4つの重要な統計があります：

• サンプルサイズ

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  PPCでは、サンプルサイズはテスト結果がオーディエンスを代表するものとなるために必要なトラフィック量です。広告レベルの指標（CTRや表示率など）の場合、インプレッションがサンプルのソースとなりますが、コンバージョンに特化した指標（コンバージョン率、コスト/コンバージョン率、ROASなど）の場合は、クリック数を選ぶ必要があります。一般的に、サンプルサイズが大きいほど、テストの精度は高くなります。

• 予想される上昇率

  テストされた変更が最終的な指標にどのような影響を与えるかについての予測で、パーセンテージで表され、0～100％の範囲で指定します。例えば、過去のデータとコンバージョン調査に基づき、メインのオファーを10％オフから送料無料に変更することで、コンバージョン率が30％上がると予測することができます。

• P値

  我々は高度な統計学の領域にいる。簡単に言うと、p値は、結果が予想されるものから有意に乖離しているかどうか、あるいは結果が統計的にどの程度有意であるかを判断するのに役立ちます。p値は0から1の範囲で、値が小さいほど統計的に有意であることを示します。

• 信頼度

  信頼水準または信頼区間は、テスト結果の確実性の尺度です。例えば、95％の信頼水準とは、同じ検査を複数回繰り返した場合、95％の検査で同様の結果が得られることを意味します。

なぜPPCのA/Bテストが重要なのか？

A/Bテストは、PPCキャンペーンの3つの主要分野に影響を与えます：

1. 結果

   PPCキャンペーンに取り組むとき、あなたは常に「AはBよりも効果があるのだろうか」（「A」はキャンペーン/広告/コピー/オーディエンス/アングルなどに置き換えてください）という疑問に直面します。A/Bテストは、このような疑問に答え、異なる仮説を検証し、最終的に結果を改善する方法を提供します。

2. 構造

   私のように、いくつかの最適化があまりに場当たり的であったり、手持ちのデータに反応的であったり、あるいは見かけ倒しであったりすると感じているのであれば、A/Bテストは、より構造を強化するのに役立つアプローチである。A/Bテストは、パフォーマンスの「足がかり」（実証済みの仮説）を作り、見栄えの良い変更ではなく、最もインパクトのある最適化の機会を見つけることに集中するのに役立ちます。

3. コミュニケーションと関与

   代理店やインハウスのスペシャリストであれば、クライアントや経営幹部とのコミュニケーションやエンゲージメントの問題を経験したことがあるはずだ。A/Bテストは、透明性、認知度、エンゲージメントの別のレイヤーを提供するため、これらの問題の一部を解決するのに役立ちます。何よりも、「代わりに緑色のボタンをテストしましたか？）

何をA/Bテストできるのか？

PPCキャンペーンで何をA/Bテストするかを決めることは非常に重要です。改善すれば結果に最も大きな影響を与える要素から始めることをお勧めします。

1. クリエイティブ

   例：レイアウト、配色、モデル対モデルなし、短編動画対長編動画、UGC対自社資産。

2. オファー

   例：送料無料対割引、無料ボーナス対希少性、無料トライアル対フリーミアム、保証対保証なし、ウェビナー対電子書籍。

3. 広告掲載

   例を挙げよう：Facebook対Instagram、モバイル対デスクトップ、検索対検索パートナー。

4. 広告コピー

   例長文対短文、箇条書き対段落、「無料」対「無料でない」、ベネフィット対権威。

5. ターゲティング

   例：新しいキーワード、ナローターゲティングとブロード、ルックライクとコールド、古いリマーケティングオーディエンスと若いオーディエンス、フレーズマッチキーワードとブロード、ナローロケーションターゲティングとブロード。

6. キャンペーン/広告タイプ

   例DSAと通常の検索キャンペーン、動的リマーケティングキャンペーンと通常のリマーケティング、リード広告とメッセンジャー広告など。

7. 予算配分

   例：キャンペーン1対キャンペーン2、リマーケティング対アクイジション、パフォーマンスマックス対ショッピングなど。

8. ランディングページ

   例：レイアウト、画像と動画の比較、キーワードの動的挿入、見出し、フォーム、社会的証明、広告とランディングページのメッセージの一致。

9. 入札戦略

   例コンバージョンの最大化 vs. コンバージョン価値の最大化、目標CPA上限、目標ROAS目標、最高ボリューム vs. 最高バリュー。

10. キャンペーン構成

    例を挙げよう：例：広範な（または葉隠）構造vs.きめ細かな、よりダイナミック/自動化されたキャンペーンvs.少ない、ベストパフォーマーvs.低パフォーマー、SKAGs.

PPCキャンペーンのA/Bテスト方法

A/Bテストの設定

A/Bテストを行うアイデアのリストができたら、次は仮説を立て、アプローチとツールを決める番だ。

仮説

仮説とは、実験で検証しようとしている仮説のことです。広告コピーの修正、広告クリエイティブの変更、ターゲティングの拡大など、変更を加えることで期待される効果を表現します。仮説を構成するために、私はクレイグ・サリバンのHypothesis Kit V4を参照するのが好きだ：

1. データ／調査／観察に基づく
2. と考える
3. に対して
4. インパクト）を引き起こすだろう。
5. メートル）を見ればわかる。
6. これは顧客、パートナー、あるいは我々のビジネスにとって良いことだろう（から）。

アプローチ

ここで、テストのアプローチ方法を決めます。A/Bテストにするのか？A/B/n？シーケンシャル？A/Bテストのツール、予算、結果に影響するため、最初からこれを特定することが重要です。上述したように、過去のデータがなく、仮説が観察に基づいている場合は、A/B/nテストから始めることをお勧めします。しかし、特定のテストや広告プラットフォームでは、逐次テストアプローチ（Google広告の入札戦略など）に制限されます。

ツール

PPCのA/Bテストに関しては、スプレッドシートのダッシュボードがあなたの親友です。何から始めたらいいかわからない場合は、私の最新のダッシュボードをここで見つけることができます。四半期に数回テストを実施するだけであれば、手動で記入することをお勧めします。数回以上であれば、PPCデータを引き出すSupermetricsなどのツールを使って自動化することができます。

A/Bテストの開始

テストの開始方法は、テストする要素や選択した広告プラットフォームによって異なります。つまり、適切なA/Bテストは、予算とトラフィックの広がりをコントロールできない限り（Facebook広告の広告セット予算最適化キャンペーンやABOなど）、同じキャンペーンや広告グループで実施すべきではありません。

私がよく使うテストセットアップを紹介しよう：

• Facebook/Instagram/Pinterest/LinkedIn：ネイティブA/Bテスト機能、新広告セット、新キャンペーン、順次開始。
• グーグル／マイクロソフト：ネイティブキャンペーンの実験機能、広告コピーのA/Bテスト機能、均等な広告ローテーション機能、順次ローンチ。

データの分析

あなたは仮説を立て、テストを設定し、それを実行させた。次はどうする？

ダッシュボードに記入し、あなたのテストが期待された上昇をもたらしたかどうか、サンプルサイズが十分大きかったかどうか、結果が統計的に有意であるかどうか、またはテストがより高い有意性に達するにはもっと時間が必要かどうかを確認します。

サンプル・サイズや 信頼度／有意性の計算には、電卓を使うと便利です。

明確な勝者がいる場合は、結論を出し、PPC設定に導入するためのアクションプランを準備する。

PPCのA/Bテストを試す5つのアイデア

1.オファーテスト

PPCの成果を最大化するためには、さまざまなオファーをテストすることの影響を過小評価してはいけません。私の経験では、これは結果に最も大きな変化をもたらします。

これには、希少性（限定供給と考えてください）、緊急性、ボーナス、保証、または割引を含めることができます。

利用可能な場合は、ネイティブ広告コピーのテスト機能を使用して、バリアントごとのサンプルサイズとトラフィック分割をより確実にコントロールすることを忘れないでください（Google広告の「広告バリエーション」実験タイプなど）。

2.ランディングページのテスト

"待てよ、これはPPCテストの実践ガイドではないのか？"。私の経験では、ランディングページはPPCの成功に最も貢献する要素の一つです。ランディングページが十分に最適化されていなければ、広告がどんなに優れていても、結果は限定的です。

最大のコンバージョン率アップのためには、レイアウトとフォームのテストから始めることをお勧めします。例えば、このクレジットカード会社では、フォームを最適化した後、コンバージョン率が17％上昇しました。

次に、広告からコンバージョンまでの流れを改善するために、広告とメッセージのマッチングや見出しのテストを検討する。

3.クリエイティブテスト

ニールセンによると、広告クリエイティブの質は売上増の49%に貢献し、広告効果の最も重要なドライバーである。私がFacebookやTikTokのようなクリエイティブ第一のチャンネルで、高頻度でクリエイティブテストを行うことを常に推奨しているのはこのためだ。私のクライアントがわずか6ヶ月で予約件数を54％増加させたのも、クリエイティブの質が大きく寄与している。

最大のアップリフトには、レイアウト変更、メッセージング、UGCコンテンツをテストすることをお勧めする。

4.ターゲットテスト

ターゲティングテストは、最も高い可能性を秘めたアップリフトのために試してみることをお勧めするもう一つのアイデアです。何をA/Bテストできるか」のセクションで述べたように、新しいキーワード、狭いターゲティング対広いターゲティング、そっくりさん対保存されたオーディエンスなどが含まれます。

例えば、ロングテールキーワードキャンペーンとショートテールキーワードキャンペーンを別々にテストし、予算コントロールの改善とCPAの削減が可能かどうかを確認することができます。

そのためには、RankTrackerのKeyword Finderのようなツールを使うことをお勧めする。

5.入札試験

入札戦略のA/Bテストは、PPCの結果を最適化する強力な方法です。これにより、現在の入札額が高すぎるのか低すぎるのか、最も価値の高い顧客に対して最適化しているのかそうでないのか、最も高いコンバージョン数（質）対最も高いコンバージョン価値（量）を目指すのがベストなのかを明らかにすることができます。

例えば、ターゲットCPAの上限を30～50％上げて、コンバージョンにつながるクリックを逃していないかどうかをテストしたり、ターゲットROASを25％下げて、競合の多い期間（ブラックフライデーなど）に大量のコンバージョンを生み出すことができます。