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  • 最終更新日:2017年02月23日

多変量テストとは?

定義済みの多変量テスト

多変量テストは、複数の変数を変更した場合の仮説をテストするための手法です。 多変量テストの目的は、すべての可能な組み合わせから、最適なバリエーションの組み合わせを決定することです。

ウェブサイトとモバイルアプリは、変更が可能な要素の組み合わせで構成されています。 多変量テストは、写真や見出しを同時に変更して、複数の要素を変更します。 たとえば、画像の 3 つのバリエーションと見出しの 2 つのバリエーションにより、6 つのバージョンのコンテンツが作成され、優勢なバリエーションを判断するために同時にテストされます。

テストする見出しと画像。

多変量テストにおけるバリエーションの合計数は常に次のようになります。

[要素 A のバリエーションの数] × [要素 B のバリエーションの数] … = [バリエーションの合計数]

以下の例では、見出しと画像を組み合わせてテストしています。1 つの要素に対して 1 つのベースラインと 1 つのバリエーションがあり、この実験用に合計で 4 つのバリエーションが生成されています。

見出しと画像の組み合わせ。

多変量テストを実行するプロセスは、A/B スプリットテストによく似ていますが、A/B テストでは 1 つの変数のみをテストするという点が異なります。A/B テストでは、1 つの変数をテストして、1 つの変数に対する変更の影響を判断します。多変量テストでは、複数の変数を同時にテストすることで、最終的な目標を改善する理想的な組み合わせを見つけます。

多変量テストのメリット

多変量テストは、同じページにある複数の要素を同時に変更して、サインアップ、クリック、フォーム記入、共有などの 1 つのコンバージョン目標を改善する際に役立ちます。 多変量テストを適切に実施すれば、同じ目標を持つ同じページで、複数の A/B テストを繰り返し実行する必要がなくなります。 さらに多変量テストでは、より短い時間により多くのバリエーション数でテストを同時に実行します。

多変量テストの制約

多変量テストを実行する際の最大の課題は、有意な結果を得るために必要な訪問者のトラフィック量です。要因に完全に依存するテストであるという性質上、1 つのテスト内のバリエーション数があっという間に増えることがあります。バリエーション数の多いテストの場合、各バリエーションに対して割り当てられるトラフィックが少なくなります。A/B テストでは、実験のトラフィックは半分に分割されます。つまり、トラフィックの 50 パーセントが各バリエーションを訪問します。多変量テストでは、トラフィックは 4 分の 1、6 分の 1、8 分の 1、またはさらに小さいセグメントに分割されるため、各バリエーションへのトラフィック量は単純な A/B テストの場合よりもはるかに小さくなります。

多変量テストを実行する前に、統計的に有意な結果を得るために各バリエーションに必要になるトラフィックのサンプルサイズを見積もります。テストするページのトラフィックが少ない場合は、多変量テストではなく、A/B テストを使用することを検討してください。

多変量テストのもう 1 つの課題は、テスト対象の変数の中に、コンバージョン目標に対して測定できる影響を及ぼさないものが一つでもある場合です。 たとえば、ランディングページにある画像のバリエーションはコンバージョン目標に影響を及ぼさず、見出しの変更は影響を及ぼす場合、多変量テストよりも A/B テストの方がより効果が高くなります。

多変量テストの例

多変量テストの一般的な例

  • ウェブページ上のテキストと、視覚的な要素の同時テスト
  • テキストと CTA ボタンの色の同時テスト
  • フォームフィールドの数と CTA テキストの同時テスト

ウェブサイト最適化の手法として多変量テストを使用すると、訪問者やユーザーのデータを集めて、複雑な顧客行動に関する詳細な知見を得ることができます。多変量テストで明らかになったデータによって、ウェブサイト最適化について判断に迷うことはなくなります。継続的にテストを行い、優勢なバリエーションを実装し、テストから得た知見を何度も検討し直すことが、コンバージョン率の大幅な増大につながります。

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