パーソナライズされたエクスペリエンス vs A/B テスト: 異なるが、一緒にするとより良い

Instapage では、A/B テストとパーソナライゼーションの違いについて多くの質問を受けます。 そして、ページのパフォーマンスを最適化するという共通の目的を共有していると考えると、驚くことではありません。

しかし、これらは多くの高度なマーケティング戦略で重複していますが、この 2 つは大きく異なります。 それぞれ使う時と場所があります。

ただし、これは、最適化戦略においてこの 2 つを分離したままにする必要があるという意味ではありません。 すぐにわかるように、これらは一緒にするとより強力になります。

A/B テストとは何ですか? Instapage ではどのように機能しますか?

簡単に言えば、A/B テストは、設計の 2 つの異なるバージョンの有効性をテストする方法です。「A」バージョンまたは「コントロール」として知られる元のバージョンと、「コントロール」として知られる「B」バージョンです。変化。" それぞれに均等なトラフィックを誘導した後、達成しようとしている目標を達成するのにどちらがより効果的かを判断できます。

もちろん、それだけではありません。データを並べ替えたり、仮説を立てたり、統計的有意性を得るために制御する交絡変数があります (A/B テストの全体像については、完全なガイドをお読みください)。

多くの場合、投資する価値はありますが、A/B テストは長くて管理が難しいプロセスになる可能性があります。 幸いなことに、Instapage を使えば簡単に設定できます。

Instapage で A/B テストはどのように機能しますか?

多くの A/B テスト ツールでは、セットアップ プロセスが困難です。 ただし、Instapage を使用すると、直感的なセットアップ プロセスですぐに使い始めることができます。 外観は次のとおりです。

テストするページに移動します。 左側のサイドバーからアクセスできます。

それを選択し、右上の「デザインの編集」をクリックします。 ページに移動します。

ビルダーの左上隅にある [Create An A/B Test] をクリックします。

これにより、ページのバリエーションを作成するオプションが表示されます。 「新しいバリエーション」をクリックしてページの「B」バージョンを作成すると、ドロップダウンが表示され、そこから選択できます。

• A バージョンのカスタマイズ可能な複製を作成するための「新しいバリエーション」
• 新しいInstapageテンプレートを使用してBバージョンを構築する「テンプレートから選択」
• ビルダー外からページバリエーションをインポートする「バリエーションのインポート」

この時点で、すでにデータを調べて、テストのための仮説を立てているはずです。 Instapage で、「B」ページを調整して、それを反映させます。

「B」バリエーションでは、調整したい要素をクリックして編集し、必要な変更を加えます。 完了したら、必ず作業を保存し、ページの両方のバージョンをプレビューしてください。 何も問題がなければ、ダッシュボードに戻ります。

そこに移動したら、A/B テストを行っているページの横にある [Analytics] ボタンをクリックします。 ここで、A/B テストのトラフィック分割を設定できます (トラフィックの何パーセントが実行中の実験を参照するか)。

実験を実行する準備ができたら、ダッシュボードに戻り、ランディング ページを選択して [公開] をクリックします。

Instapageのパーソナライゼーションとは?

新しいソリューションは、体験がすべてです。 ユニークなエクスペリエンスを提供するには、UTM パラメータ、つまり Instapage 内のトラッキング コードを識別します。 そうすることで、広告主とマーケティング担当者は、1 対 1 のパーソナライズされたクリック後のランディング ページでコンバージョンを最大化できます。

パーソナライゼーションは、平均を見つけるのではなく、各トラフィック セグメントに最も関連性の高いページを提供することを目的としています。 A/B テストのようなランダム性に基づいて構築されているわけではなく、人口統計、行動、リファラーなどの要因に基づいてトラフィックをセグメント化し、それらの要因に合わせたページを提供することに依存しています。

新しいオファリングにより、マーケティング担当者は次のことが可能になります。

• ポスト クリック ランディング ページの独自のページ エクスペリエンスをいくつでも作成できます
• 特定のオーディエンスにエクスペリエンスを関連付ける (現在は UTM パラメーターに基づく)
• 適切な視聴者に適切なエクスペリエンスをリアルタイムで提供する
• どのエクスペリエンスにも関連付けられていないオーディエンスに対して、デフォルトのエクスペリエンスに自動的にフォールバックします
• ページのエクスペリエンスをリアルタイムで追加または削除する
• ページ エクスペリエンスのバリエーションを作成して、特定のオーディエンス内でテストを分割する
• オーディエンス レベルで指標を追跡することにより、パフォーマンスの高いオーディエンスを特定します

パーソナライゼーションを使用すると、マーケティング担当者は、ポスト クリック ランディング ページのターゲット ユーザーごとに独自のエクスペリエンスを数分で大規模に作成して最適化し、1 対 1 のパーソナライゼーションを実現できます。

パーソナライズされたエクスペリエンスと A/B テストの違い

[公開] をクリックすると、A/B テストが開始されます。 仕組みは次のとおりです。Instapage でトラフィック分割を 50/50 に設定した場合、訪問者の 50% がコントロールにアクセスし、50% がバリエーションにアクセスします。

ただし、誰がどこに到着するかは完全にランダムです。 これは、最適化ツールとしての A/B テストの長所と短所の両方です。 ランダム性により、実験が一方向または他方向に歪むことはありませんが、平均して最もパフォーマンスの高いページを見つけることしかできません。

役に立たないのは、各訪問者に対して最もパフォーマンスの高いページを見つけることです。 たとえば、一部の訪問者はデザイン A を好みますが、他の訪問者はそうではなく、決して変換しない可能性があります。

ただし、テストの終了時にデザイン「A」のコンバージョン率が最も高かった場合は、デザイン「A」を実行します。 大多数が改宗する中間地点を見つけましたが、依然としてトラフィックの大部分を占める少数派を無視しています。

A/B テストの例

あるセーター会社の架空の A/B テスト ランの例を考えてみましょう。これは、ヒーロー イメージの最もコンバージョン率の高いセーターの色を見つけることを目的としています。

青バージョンを見たユーザーのコンバージョン率は急上昇します。 緑のセーターも悪くない。 赤はパフォーマンスが最も悪いです。 従来の A/B テストでは、これらの結果を基に、勝利した青いセーターの画像をすべてのユーザーに表示する可能性があります。これは、ユーザーをコンバージョンに導く可能性が最も高いためです。

ユーザーの 60% が青いセーターを好み、35% が緑、5% が赤だとします。 そのため、大多数を対象に最適化したとしても、40% の訪問者はヒーロー イメージにすぐに惹きつけられず、サイトから直帰する危険があります。

パーソナライゼーションは、平均を求めるのではなく、各トラフィック セグメント (赤いセーターを好む人には赤、緑は緑など) に最も関連性の高いページを提供することで、40% の「マイノリティ」を無視しています。

A/B テスト vs パーソナライゼーション: 仮説の例

おそらく、この 2 つの違いを最もよく表しているのは、Bound Engagement のブログ投稿の Harsha Kalapala です。

二人の男がバーに足を踏み入れる。 彼らをアレックスとベンと呼びましょう。 A/B テストを使用しているバーで、アレックスにはワイン リストが、ベンにはビール リストが与えられます。 バーは、アレックスまたはベンが飲み物を購入するか、手ぶらで出かけるかを追跡し、結果をワインまたはビールリストの有効性に帰します。

パーソナライゼーションを使用しているバーでは、バーテンダーはアレックスが醸造所を設立したことを知っているため、彼にビールのリストを渡します。 バーテンダーはベンを知らないかもしれませんが、紫色の歯をしているので、バーテンダーはベンにワインリストを渡します。 アレックスとベンの両方が飲み物を購入するのは、バーテンダーがそれぞれが探していたものを提供したからです。 ここでは、醸造所のオーナーと歯が紫色の人という 2 つのオーディエンス セグメントがあります。 A/B テスト バーでは、一方または両方が不適切に提供される可能性があります。 パーソナライゼーション バーでは、特定されたニーズに基づいて各訪問者にサービスが提供されます。

この例では、A/B テスト バーは、ビール リストとワイン リストのどちらが人々をそこに留めるのに効果的かのみを学習します。 そして、ビールリストは人々をバーに留めるのにより効果的かもしれませんが、ワインリストが効果的でないという意味ではありません.

A/B テストの助けを借りて、必要なすべてを最適化できますが、ますます優れた平均ページを作成することで、真に最適なパフォーマンスに到達することは決してありません.

同時に、重要な識別情報に基づいてパーソナライズすることはできますが、すべての情報を把握しているわけではありません。

それで、解決策は何ですか？ 2つを一緒に使用します。

A/B テストを行ってパーソナライズされたエクスペリエンスを作成する必要がある理由

パーソナライゼーションと A/B テストは異なる場合がありますが、それは、最適なユーザー エクスペリエンスの提供という共通の目標を達成するために一緒に使用してはならないという意味ではありません。 その方法を決定するために、基本的な仮説を見てみましょう。

あなたは、男性と女性が混在する全国規模のジム チェーンを運営しています。 現在、あなたは 1 年間のメンバーシップに新年の特典を提供しているため、それを宣伝するための広告とランディング ページを作成します。

これで、年齢や性別などの要素を使用して、すぐにパーソナライズを開始できます。

• 18～34歳の男性
• 35～55歳の男性
• 18～34歳の女性
• 35～55歳の女性

しかし、これは自分自身を先取りすることになります。 一般的なランディング ページが効果的かどうかさえわかりません。 セグメント化されたトラフィックの促進をすぐに開始するには、最適な一般的な設計が既に作成されていると想定することになります。

まず、すべての潜在的な見込み客に対して A/B または A/B/C テストを実行します。すべての年齢の男性と女性に、大幅に異なるデザインを見せます。 次に、テストの最後に、それらの中で最も平均的な基本ページがどれかがわかります。

その後、年齢、性別、場所などによるパーソナライズを自由に開始できます。トラフィックを特定のセグメントに分割し、これらのセグメント内で A/B テストを行います。 例えば：

• 18 ～ 34 歳の男性:カジュアルなコピーとプロのコピーを比較してみてください。
• 35 歳から 55 歳の男性:年配の男性と女性、若い男性が主人公の画像で運動している画像をテストできます。
• 18 歳から 34 歳の女性:若い女性の視聴者に人気のあるマシンでワークアウトしている女性のビデオと、デフォルトのページをテストすることができます。
• 35 歳から 55 歳の女性:変更前と変更後の写真とデフォルトのヒーロー画像で、変化を強調することができます。

最初の A/B テストの後にセグメント化することで、すべての見込み客からの反応に基づいて強力なデザインであることがわかっているページから始めます。 次に、パーソナライゼーションのレベルを上げて関連性を高めることで、それをより強力にします。

パーソナライズされたエクスペリエンスを作成する際のベスト プラクティス

上記の最適化プロセスをグラフィック形式にすると、次のようになります。

Instapage を使用してベスト プラクティスを使用してプロセスを完了する方法は次のとおりです。

ベースページを作成する

このプロセスの最初のステップは、ビルダーでベース ページを作成することです。 オーディエンスに関係なく、ランディング ページは社会的証明、有用なメディア、1:1 のコンバージョン率など、非常に具体的な説得力のある要素で作成されることを忘れないでください。 設計するときは、このことを念頭に置いてください。

次に、ページの非常に異なるバリエーションを 1 つまたは 2 つ作成します。 見出しを変更するだけではありません。 ボタンの色を単純に調整しないでください。 これらは、グローバルな最大値、つまりページの最適な一般的なバージョンを見つけることを目的とした、非常に異なるデザインである必要があります。

A/B テストを実行する

設計が完了したら、A/B テストを実行します。 上記の手順に従うことに加えて、適切な実験計画と実践を順守することが重要です。 A/B テストを実行する前に知っておくべきことの詳細については、この投稿をご覧ください。

A/B テストが完了すると、ページに最適な一般的なデザインが完成します。 これは、パーソナライズされたエクスペリエンスの出発点となります。

体験をパーソナライズする

Instapage では、新しいパーソナライゼーション ソリューションを使用してパーソナライズされたエクスペリエンスを簡単に作成できます。 サインインするときに任意のページをクリックすると、デフォルトのエクスペリエンスが表示されます。 たとえば、これは Journey Page のデフォルトのエクスペリエンスです。

ここでは、デフォルトのエクスペリエンスでゴールデン ゲート ブリッジの写真が表示されます。 余白のメニューを使用して、URL、統合、コンバージョン目標、SEO、ソーシャル情報、スクリプト、および GDPR を編集できます。

しかし、サンフランシスコとロンドンの両方でイベントがある場合はどうなるでしょうか? 青い「New Experience」ボタンをクリックすると、名前を付けることができるモジュールが開きます。

これは古いエクスペリエンスを置き換えるものではありませんが、対応するすべての設定で複製します。

ロンドンでの体験を作成するには、[デザインの編集] をクリックします。 これにより、自由にカスタマイズできるビルダーが表示されます。

エクスペリエンスの編集が完了したら、対象ユーザーを定義する必要があります。 London Journey エクスペリエンスの下で、[Audiences] タブをクリックすると、次のように表示されます。

パラメータを任意の順序で入力するだけで、必要に応じてパラメータを作成することもできます (すべてを使用する必要はありません)。 次に、[保存] をクリックすると、それらのパラメーターでタグ付けされた URL を通過するトラフィックのみが、作成したエクスペリエンスを表示します (URL パラメーターのしくみの詳細については、この記事を参照してください)。 プロスペクトがすべてのパラメーターに一致しない場合、デフォルトのエクスペリエンスが表示されます。

経験をテストする

ロンドン エクスペリエンスへの変更をテストし、そのオーディエンスとの関連性を向上させるために、ロンドン エクスペリエンスの A/B バリエーションを作成できるようになりました。 ロンドンの別の画像、見出し、長いコピー、または新しいレイアウトをすべてテストすることもできます。

これらのエクスペリエンスを相互に継続的にテストすることで、真のパーソナライゼーションにどんどん近づいていきます。 また、関連性が高まるにつれて、ROI が向上します。

A/B テストとパーソナライゼーションは一緒にするとより効果的です

まとめると、A/B テストとパーソナライゼーションは共通の目標を共有していますが、異なるということを覚えておくことが重要です。

• A/B テストは、最適な平均ページを見つけるのに役立ちます。 セグメント化する前に最適なデザインから始めることができるため、キャンペーンの作成を開始するのに最適な場所です。 セグメンテーションの後、特定のグループのパーソナライゼーションを強化できます。
• パーソナライゼーションは、最高のパフォーマンスを発揮するデザインを見つけた後に最適に機能します。 すべての見込み客にとって何がうまくいくかがわかったら、各グループにとって何がうまくいくかを調べ始めることができます。 それは、人口統計やサイコグラフィックスなどのアイデンティティ要因に基づいてパーソナライズするときです.

これらの各方法は、互いに独立して実行できます。 しかし、そうすべきでしょうか？ 最高のデザインと関連性を組み合わせて、可能な限り最も収益性の高いキャンペーンを構築したい場合は、そうではありません. 始める準備ができたら、今すぐ Instapage Personalization Demo を入手してください。