Google広告のA/Bテストについて、詳しく解説いたします。そもそもA/Bテストとはなになのか、A/Bテストを行う目的はなになのか、A/Bテストを行う時の注意点など、運用の詳細までを理解することができます。実際にGoogle広告のA/Bテストを行いたいと思った場合、Google広告のA/Bテストの設定方法についても解説しておりますのでぜひ参考にしてください。
本記事を最後まで読んでいただくことで、以下のようなことを理解できるようになります。
・A/Bテストとはどのようなものなのか理解できる
・A/Bテストを行うのはなぜなのか理解できる
・Google広告のA/Bテストを行う目的を確認できる
・A/Bテストを行うときの注意点が学べる
・Google広告のA/Bテストの設定方法が画像付きでわかる
そもそもA/Bテストとは？
A/Bテストとは、バナー・広告文・Webサイト（LP）などを最適化するために実施するテストの一つです。
Aパターン：何も変更してないモノ
Bパターン：特定の要素を変更したモノ
例えばこのようにAパターン、Bパターンと作成した上で、ランダムにユーザーにGoogle広告を表示させてどちらの成果が良かったのか判断することができます。その上で、良いモノを残すことでパフォーマンスが向上して、Google広告自体の成果が良くなります。
※3つ以上のパターンでテストをする場合でも広告運用界隈では、「A/Bテスト」と言います。（この場合、人によっては多変量テストと言うケースもあるので把握しておきましょう）
さまざまなケースでA/Bテストを行い、成果の良かったものを残し続けることによって最適化されて、成果が右肩上がりに良くなっていくので、A/Bテストは非常にオススメです。しかしながら、A/Bテストは進め方を間違えてしまうと思うような結果を残すことができません。Google広告のA/Bテストで、正しい進め方・押さえるべきポイントについて詳しく解説するので、しっかりマスターしてください。
※2022年にGoogle広告のA/Bテストが変更されたので、今回は最新情報でお届けします。
Google広告のA/Bテストを行うポイント
Google広告のA/Bテストでよく行われるテストは以下です。
・入札戦略のA/Bテスト
・遷移先ウェブサイト（LP）のA/Bテスト
・広告文を含めたクリエイティブのA/Bテスト
・キーワードの追加、除外によるA/Bテスト
・キーワードのマッチタイプ変更によるA/Bテスト
Google広告でA/Bテストを行う場合、どのような項目をどの程度改善したいのか、事前に決めたうえで改善を行いましょう。ここではポイントを押さえて解説いたします。
どんな指標を改善したいのか明確にしておく
A/Bテストをスタートする前に、どの項目を改善したいのか明確にしておく必要があります。一番見ないといけないポイントは売上・利益に貢献したかどうかですが、すぐに判断できるものではありません。そこでポイントとして押さえて置くべき項目をまとめたので、ご確認ください。
・クリック率（CTR）
・平均クリック単価（CPC）
・インプレッション数
・コンバージョン率（CVR）
・コンバージョン単価（CPA）
この5つの指標のどの部分を改善したいのか、明確にしておく必要があります。もちろんこの中だとCPA（コンバージョン単価）が最優先だと思いますが、場合によってはインプレッション数などになることもあるでしょう。ここには正解はないので、自社で決めた項目の増減がA/Bテストを行うことによってどうなったか確認をしましょう。
A/Bテストを行うときの3つの注意点
A/Bテストは闇雲に行ってしまうのは絶対にNGです。しっかり仮説を立てて、実施・効果検証して、A/Bテストを行いましょう。Google広告でA/Bテストを行うときの注意点を3つにまとました。
①テスト項目以外は同一であること
よくやりがちなA/Bテストのミスは以下です。
・同じ期間で比較していない
・変更した要素が複数あって、効果検証できない
A/Bテストを行う際に、変更したトリガーは1つにして、それ以外は全く同一にしてください。ではないと、どの変更が成果パフォーマンス向上に寄与したのかが判断できないからです。
例えば、遷移先のLPを変更した場合、LP以外の要素は何一つ変更しないことによってどちらのLPがいいのかを判断することができます。このようにA/Bテストで検証を行う場合、1つのテストに対して「変更項目は1つ」と覚えておいてください。
②少ないデータ量で判断しない
A/Bテストを行う場合、一定量のデータ量を持って判断するようにしてください。ここで注意点としては、少ないデータ量で〇✕をつけないことです。
A/Bテストの判断基準は、予算などによって異なるので多少前後することはあるかと思いますが、筆者の推奨は「2週間」です。なぜなら、Google広告のAIによる機械学習が1～2週間と言われているからです。
1週間で判断するのは早すぎますし、1ヶ月様子を見ておくと成果面で苦しくなるケースが多いです。したがって、2週間は設定を変えずに判断するようにしてください。
※ただし、あまりにも成果が悪いようであれば無駄にお金を使ってしまうことになるので、その場合は即停止しましょう
③勝つ確率95％以上で終了
まず、A/Bテストを行う上で心得ておかないといけない点で申し上げると、「スタート時に立てた仮説通りにいかない」ことです。実際に思った通りにいかないことはザラです。
そして、Google広告のAI学習でも同じことが言えます。筆者の推奨はA/Bテストの結果、「95％以上の勝算がある」場合はそのA/Bテストで出た結果を本番環境でも使うことをオススメしております。しかしながら、勝つ確率が95％以上だったとしても実際に本番環境でリリースをしてみると、成果が下がってコンバージョン単価（CPA）が下がってしまうことがあります。逆に言うと、勝率60％などでそのA/Bテストの結果をもとに実行すると、最悪の結果になってしまうことがあります。
したがって、A/Bテストはなるべく高い勝率（推奨は95％以上）のケースで本番に反映させる、その上でもA/Bテストの結果がすべて正しいとは思わない。この点を十分に理解したうえでA/Bテストを利用するようにしましょう。
Google広告のA/Bテストの設定方法
ではGoogle広告のA/Bテストについてここまで理解できたところで、最後にGoogle広告のA/Bテストの設定方法について手順ごとに説明いたします。（わかりやすように、画像付きで解説します）
今回は、LPやクリエイティブなどのA/Bテストを行うことができるカスタムテストについて、紹介します！
STEP①カスタムテスト
Google広告の管理画面から「テスト」→「カスタムテスト」を選択。左上の「+」マークをタップ
STEP②キャンペーン選択
この中で、どのようなテストをしたいのか自社にあったものを選択。
※今回は、カスタムテストの「検索」を例に解説します
STEP③テスト名と説明文
テスト名と説明（任意）を入力して、該当するキャンペーンを選択してください
STEP④テスト目標と分配比率
このA/Bテストを行う目標と、指定したキャンペーンに対する予算をいくら使うのかを選択。
STEP⑤テスト期間と同期の有効
最後に、テスト期間を何時から何時までに設定するのか、同期の有効（選択した元のキャンペーンで行った変更を自動的に適用するかどうか）を設定したら完了です。
まとめ
今回、Google広告のA/Bテストについて解説しましたが、勉強になりましたでしょうか。Google広告を含めた広告運用において、A/Bテストは必ず行うべきです。A/Bテストは、目的を事前に設定して、一定のデータ量があったうえで判断しないと間違った結果になってしまうことがあります。今回の記事を通じて、進め方や押さえるべきポイントについて理解した上でA/Bテストを実施しましょう。
A/Bテストは、一時的に行っただけではダメです。A/Bテストを繰り返して継続させることで自社にあった運用を見つけ出すことができます。仮説通りに進まない前提で進めましょう。Google広告のA/Bテストは2022年に少しリニューアルしました。Google社もA/Bテストに重要性を感じているからこそのアップデートだと思います。
Google広告のA/Bテストを含めて、仮説を導き出すためには広告運用の経験と知識が必要です。もし、Google広告のA/Bテストを含めた運用が上手くいっていない、これから始めようかと考えているが上手くいく自信がないといった場合は、ぜひマイチームスにお任せください。Google広告のA/Bテストの豊富な経験はもちろん、Google広告を成功に導くことができます。インハウス化支援でも広告運用でもあなたの会社にあったサービスを提供させていただきます。