Google が日没を最適化した後に前進する方法

最近、Google オプティマイズが 2023 年に撤退するというニュースによってデジタル環境が激震し、この人気の A/B/n テスト プラットフォームの時代の終わりが告げられました。 Web サイトの所有者やマーケティング担当者として、最適化の取り組みにどのような影響があり、今後何が待ち受けているのかについて疑問を抱くのは自然なことです。

幸いなことに、Google オプティマイズの終了は、効果的な A/B/n テストを実施してコンバージョンを促進する能力の終わりを意味するものではありません。 実際、これは戦略を再評価し、代替ソリューションを検討し、最適化の取り組みを新たな高みに推し進める機会となります。 Google オプティマイズの代替案やテスト戦略はたくさんあります。

このブログ投稿では、Web サイトのパフォーマンスを最大化するために A/B/n テスト戦略が不可欠である理由を詳しく説明します。 また、ベスト プラクティスを使用して最初の A/B/n テストを設定する方法についてのステップバイステップ ガイドも提供します。

Google オプティマイズとは何ですか?

Google オプティマイズとは一体何ですか? Google Optimize は、Google が提供する Web 最適化ツールで、ユーザーが Web サイトをテストして最適化し、パフォーマンスとユーザー エクスペリエンスを向上させることができます。 Google オプティマイズを使用すると、マーケティング担当者は、見出し、画像、ボタン、レイアウトなどのウェブサイトのコンテンツのさまざまなバリエーションを作成し、それらを相互にテストして、コンバージョン、エンゲージメント、その他の定義された指標の点でどのバリエーションがより優れたパフォーマンスを発揮するかを判断できます。 このデータ主導のアプローチは、マーケティング担当者が Web サイトのデザインとコンテンツについて情報に基づいた意思決定を行い、ユーザーの満足度を向上させ、ビジネス目標を達成するのに役立ちます。

ただし、残念ながら、このツールは 2023 年 9 月 30 日に廃止されます。

では、Google オプティマイズが実験用の主なツールだった場合、今何ができるでしょうか?

A/B/n テスト戦略が必要な理由

Google オプティマイズの廃止に伴い、ウェブサイトの A/B/n テスト戦略を作成して実装することがさらに重要になります。 A/B/N テストは、Web サイト最適化計画を成功させるための重要な要素です。 これにより、データに基づいた意思決定を行い、加えられた変更の影響を最大化することができます。 A/B/n テスト戦略が必要な主な理由は次のとおりです。

推測を減らす:テストを行わないと、マーケティング上の意思決定は仮定と当て推量に依存することになります。さまざまなバリエーションをテストすることで、各要素がユーザーの行動や好みにどのような影響を与えるかについての具体的なデータを収集できます。 このデータ主導のアプローチにより推測が排除され、視聴者の心に本当に響くものについての貴重な洞察が得られます。

ユーザー エクスペリエンスの向上: A/B/n テストを使用すると、さまざまなデザイン要素、レイアウト、ユーザー フローを試して、最高のユーザー エクスペリエンスを提供する組み合わせを特定できます。これらの要素をテストして改良することで、訪問者にとってシームレスで魅力的なエクスペリエンスを作成でき、満足度の向上、訪問期間の延長、コンバージョンの可能性の向上につながります。

継続的改善のサイクルを確立する: A/B/n テストは継続的なプロセスであり、Web サイトを継続的に改良し、最適化することができます。これにより、1 回限りの再設計に頼るのではなく、リアルタイムのデータに基づいて段階的な変更を加えることができます。 テストを通じて継続的に改善する文化を受け入れることで、競合他社に先んじて Web サイトのパフォーマンスを継続的に向上させることができます。

A/B/n テストを設定する方法

ステップ 1: 目標と変数を定義する

A/B/n テストの目的を明確に定義することから始めます。 ウェブサイトまたはコンバージョンファネルのどの具体的な側面を改善したいと考えていますか? 明確な目標を設定すると、努力に集中し、テストの影響を正確に測定することができます。 次に、A/B/n 実験でテストする特定の要素を決定します。 これには、見出し、CTA ボタンなどが含まれる場合があります。

ステップ 2: 仮説を立てる

テスト変数の各バリエーションがユーザーの行動やパフォーマンスにどのような影響を与えるかについて仮説を立てます。 これらの仮説は予測の基礎として機能し、テスト結果の解釈に役立ちます。

ステップ 3: テスト バリエーションの作成とトラフィックの割り当て

A/B/n テスト ツールまたはプラットフォームを使用して、テスト要素のバリエーションを作成します。 各バリエーションが単一の個別の方法で他のバリエーションと異なることを確認し、パフォーマンスの変化をテスト対象の特定の要素に正確に帰すことができます。 次に、A/B/n テストの各バリエーションに対するトラフィックの割り当てを決定します。 割り当てはすべてのバリエーションに均等に分散できます。

ステップ 4: テストの起動と監視

A/B/n テストを開始し、その進行状況を監視します。 テスト結果を定期的に確認し、実験の精度や完全性に影響を与える可能性のある技術的な問題や異常がないか確認してください。 意味のある量のデータを収集するために、テストを実行するのに十分な時間を確保してください。

ステップ 5: 結果の分析と解釈

テストが統計的に有意に達するか、所定の期間実行されたら、結果を分析します。 定義された目標に対して各バリエーションのパフォーマンスを比較し、観察された差異の統計的有意性を評価します。 仮説に照らして結果を解釈し、実用的な洞察を引き出します。

ステップ 6: 勝てるバリエーションを実装する

1 つのバリエーションが他のバリエーションよりも大幅に優れている場合は、最も優れたバリエーションを Web サイトに実装します。 テストから得られた洞察を適用して、データに基づいた意思決定と改善を行います。 ヒント: 明確な勝者が現れない場合は、追加の洞察を得るためにテストを繰り返すか、さらなる実験を実施することを検討してください。

A/B/n テストのベスト プラクティス

A/B/n テストの設定方法がわかったので、次は、A/B/n テストの能力を次のレベルに引き上げる、CRO に焦点を当てたヒントとコツに注目してみましょう。

大きく考え、小さく始めてください。一度にすべてを解決しようとしないでください。代わりに、学習につながる小さな変更を加え、その学習を繰り返します。 調査結果に基づいてさらにテストを構築します。

十分なトラフィックがあることを確認します。統計的な有意性を確保するには、十分な大きさのサンプル サイズを使用します。トラフィックの少ないページでのテストでは、勝者を決定するのに時間がかかり、大多数のユーザーのエクスペリエンスについての正確な学習や洞察は得られません。

テストする予定のページごとに優先順位を付けたロードマップを作成します。最初の学習を得るためにページの最も大胆で最も影響力のある要素を決定し、実装の容易さと主要な指標への潜在的な影響に基づいて追加のテストに優先順位を付けます。テストのロードマップには、テストの取り組みを順調に進めるために、仮説、テストのアイデア、目標、望ましい学習内容、および具体的な開始日を含める必要があります。

ヒート マップやその他のユーザー行動分析ツールを使用して、訪問者がランディング ページとどのようにやり取りしているかを理解します。スクロールせずに見える範囲の上と下に何を配置するかをテストすると、特に特定のオーディエンスやマイクロ オーディエンスに対して、コンバージョン率に大きな影響を与える可能性があります。人々が探索している要素と無視している要素が、完全に最適化されたランディング ページを作成する鍵となります。

• ここにヒントがあります。ユーザーが一貫してスクロールせずに見える範囲を越えてスクロールし、上をクリックしないことに気付いた場合、それは、スクロールせずに見える範囲に十分な情報を提供していないことを示す重要な指標です。

Google オプティマイズが終了した後でも、A/B/n テストの重要性と、それがウェブサイトのパフォーマンスを最適化する方法について、より深く理解できました。 時代の終わりは不確実性をもたらすかもしれませんが、成長と探求の機会ももたらすということを忘れないでください。 A/B/n テストの取り組みに着手するときは、A/B/n テストの構造、テスト戦略の価値、テストの設定、ベスト プラクティスについてこれまでに共有した洞察をもう一度参照してください。

最適化は継続的なプロセスであることを忘れないでください。適切な考え方と自由に使えるツールがあれば、驚くべき洞察を発見し、大幅な改善を推進することができます。 Google オプティマイズの代替手段として Instapage を試すことに興味がある場合は、 14 日間のトライアルに登録してください。

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