ウェブサイトのパフォーマンス向上やコンバージョン率の改善を図るために A/B テストは欠かせない要素です。
無料で利用できる A/B テストツールとして、多くのユーザーが利用してきた「 Google オプティマイズ」もその一つで、手軽にウェブサイトの最適化を行うことができました。
しかし、Google はこのサービスを２０２３年９月に終了したため、この記事では、 Google オプティマイズの代替えとなる A/B テストツールの候補をご紹介します。
惜しまれつつも終了した「 Google オプティマイズ」
惜しまれつつも２０２３年９月３０日をもって、サービスが終了してしまった「 Google オプティマイズ」。無償版に限らず、有償版の「 Google オプティマイズ360」も同時にサービス終了となりました。
Google のプロダクトとして、「 Google オプティマイズ」の代替えとなる A/B テストツールは計画されていないようです。
過去に「 Google オプティマイズ」を利用していて、今後 A/B テストを行いたい場合は、代替えの A/B テストツールを検討する必要があります。
代替え候補となる GA4のサードパーティ A/B テストツール
この記事の執筆時点（２０２３年４月）では、Google Analytics 4（以下、GA4 ） は、以下にご紹介する A/B テストツールと連携しているため、現実的な代替え候補の最上位に挙げられると言えます。
※なお、すべてのユーザーが A/B テストツールと GA4 を連携できるように、Google は API の公開を予定しているとのことです
AB Tasty
ノーコードで A/B テスト・複数ページテスト・多変量テスト・リダイレクトテストを実装できる「AB Tasty」。
テスト結果をもとに ROI（投資収益率）まで追跡することも可能です。
ユーザー体験を最適化するために、AI 機能が導入されており、データの洞察から分析まで一気通貫して行える A/B テストツールです。
日本語のインターフェイスにも対応しているため、日本のユーザーにとって使いやすい A/B テストツールです。
画像引用：https://www.abtasty.com/
参考：ABテストツール「AB Tasty」日本公式サイト｜株式会社ギャプライズ
Optimizely
PC・モバイル・タブレット、全てのデバイスに対応し、A/B テスト・多変量テスト・複数ページテストが行える「Optimizely」。
統計的に必要な正確性を担保した「信頼性」と、テスト結果の「スピード」を両立しています。
コーディングの経験がなくても、ビジュアルエディタを使用してテストを実行することができます。
先述の「AB Tasty」同様に、日本語のインターフェイスにも対応しています。
画像引用：https://www.optimizely.com/
参考：Optimizely正規代理店ギャプライズ｜No.1ABテストツール
VWO（Visual Website Optimizer）
ABテスト・多変量テスト・スプリット URL テストの他にも、ヒートマップ・WEB接客・アンケート収集などの機能が利用できる「VWO」。
コーディング知識不要で、ビジュアルエディタから直感的に操作することができる A/B テストツールです。
当記事でご紹介している３つの A/B テストツールの中で、記事執筆時点（２０２３年４月）で唯一、無料利用の範囲（50,000PV／月まで）が設けられているため、規模が小さめのウェブサイトの場合には非常に助かります。
そのため、費用面では他の A/B テストツールに比べて導入ハードルが比較的低いというメリットがある一方で、インターフェースは（記事執筆時点では）日本語に対応していません。英語に抵抗がある方は、先述の「AB Tasty」や「Optimizely」を検討するべきと言えます。
画像引用：https://vwo.com/
参考：VWO正規代理店ギャプライズ | A/Bテストツール – Visual Website Optimizer(VWO)
A/Bテストツール利用時のベストプラクティス
A/B テストツールを導入しても、正しく使いこなさなければ効果を最大限に引き出すことはできません。ここでは、A/B テストを効果的に運用するためのベストプラクティスを紹介します。
これらのポイントを押さえることでテストの成功率を高め、データに基づいた意思決定が可能になります。
テストの設定と目標の明確化
A/Bテストを実施する際には、最初に明確な目標を設定することが不可欠です。例えば、コンバージョン率の改善、クリック率の向上、またはユーザーの滞在時間の増加など、具体的な KPI を定めましょう。
目標を設定することで、テストの成功や失敗を客観的に評価できるようになり、結果に基づいた改善策を導き出すことができます。また、テストする要素を1つに絞ることで、変更が結果に与える影響を正確に測定できます。
テスト結果の解釈と改善方法
A/Bテストが完了したら、データの解釈が重要です。単純に勝者バージョンを導入するだけでなく、結果の裏にあるユーザー行動の傾向を理解することが求められます。
また、統計的に有意な結果が得られるまで十分な期間テストを続けることが大切です。テスト期間が短すぎると、ランダムな変動が大きく影響し、誤った結論に達してしまう可能性があります。
結果をもとに、継続的に改善を繰り返すことが成功の鍵となります。
データに基づいた意思決定の重要性
A/B テストの結果を基にしたデータドリブンな意思決定は、感覚や経験に頼った判断よりも正確で、長期的な成功につながります。
データに基づく意思決定の重要性をチーム全体で共有し、結果を細かく分析して次のテストや改善策に反映させましょう。
また、定期的にテストを行い、常に最新のデータに基づいたサイト改善を進めることで、長期的な成果を得ることができます。
まとめ
いかかでしたでしょうか？ 今回は、惜しまれながらもサービス終了となる「 Google オプティマイズ」の代替え候補となる A/B テストツールについてご紹介しました。
ご紹介した代替え候補のツールは、 A/B テスト以外にも機能があるため、検討する際には、使用目的に合っているツールなのかどうか、しっかりと考慮する必要があります。
また、各ツールにはそれぞれの強みがあり、企業のニーズに合わせて最適な選択をすることが重要です。
導入時期を見極めながら、目的に沿ったツールを選定できるように、最新情報にアンテナを張っておくことも重要ですね。
当社 Strategy Code.では、A/B テストツールの導入支援や運用サポートを通じて、顧客の成長をサポートしています。これからのウェブ最適化に向け、ぜひご相談ください。
