ABテストとは？
えーびーてすと
ABテストとは、Webページや広告などの要素を2パターン用意してユーザーに振り分け、どちらが目標指標を改善するかを統計的に検証する手法です。
ABテスト（A/B testing）は、比較したい要素のバリエーション（AとB）を同時期にランダムなユーザーグループへ表示し、コンバージョン率・クリック率・滞在時間などの指標を統計的に比較する実験手法です。「スプリットテスト」とも呼ばれます。
基本的な実施手順は以下の通りです。
- 改善したい目標指標を定める（例：ボタンのクリック率）
- 現行版（A）と変更案（B）を用意する
- ユーザーをランダムに2グループに振り分ける
- 十分なサンプル数と期間を確保してデータを収集する
- 統計的有意差を検定し、勝者を判定・本番適用する
テスト対象としてよく試みられる要素には、見出しのコピー・ボタンの色やテキスト・画像の種類・フォームの項目数・価格表示の方法などがあります。変更は一度に一要素ずつにとどめることで、効果の原因を明確に特定できます。
ABテストが重要視される理由は、「直感や経験による改善策が実際には逆効果になることがある」ためです。データに基づいた意思決定（データドリブン）の基本ツールとして、ECサイト・SaaSサービス・メールマーケティング・広告クリエイティブなど幅広い領域で活用されています。なお、複数要素を同時に変更する場合は多変量テスト（MVT）という手法が用いられます。
使い方・例文
ネットショップが購入ボタンの文言を「カートに入れる」と「今すぐ購入する」の2種類で試したところ、後者のクリック率が統計的に高かったため本番適用した、というのがABテストの典型的な活用例です。
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