ウェブページやアプリ画面の2つのバージョンを、同じようなユーザー層に表示し、結果を比較します。A/Bテストとは、このような管理された実験のことです。例えば、バージョンAには緑色のボタン、バージョンBには青色のボタンがあるとします。クリック数、登録数、購入数が多いバージョンが勝者とされ、多くの場合、新しいデフォルトとして採用されます。

この手法は統計的原理に基づいています。トラフィックはランダムに分割され、2つのグループが比較可能になります。実際の差異とランダムな変動を区別するには、十分なデータを収集する必要があります。テストでは、見出し、画像、レイアウト、価格表示、またはユーザーフロー全体を検証できます。目標は、推測に頼るのではなく、実際にユーザーの行動を促す要因に関する証拠を得ることです。

A/Bテストは、フィードバックループが速く、コストも比較的低いため、デジタルマーケティングや製品開発において広く利用されています。ただし、長期的な観察が必要な課題や、多数の変数間の複雑な相互作用を伴う課題にはあまり適していません。しかし、適切に適用すれば、設計上の決定を測定可能な仮説へと変換し、コンバージョン率とユーザーエクスペリエンスを着実に向上させることができます。