8月 2, 2023
A/B テストは、アプリを長期的に成長させ、持続的に収益を増加させるための重要なツールです。A/B テストにより、ユーザーがどのようにコンバージョンに至っているかを理解し、成長の鍵となる以下のような情報に対するインサイトを得ることができます：
では、この重要な最適化テクニックをどのように取り入れたらいいのでしょうか？この記事では、成長と継続率を促進することが証明されている A/B テストのヒントと戦略、さらに AppLovin MAX で A/B テストを構築する方法を説明します。
A/B テストでは、オーディエンスを2つ（またはそれ以上）のグループに分け、それらのグループに配信するコンテンツフロー内の変数を変更し、その変更がテストグループに与える影響を観察することができます。
データを活用することで、データ主導の意思決定を行い、ユーザーの体験を改善するとともに、新規ユーザーの獲得を促進し、アプリのマネタイズを向上させることが可能になります。
A/B テストを行う場所は主に次の2つです：
MAX は、アプリ内テストで広告収益を最適化するためのツールを提供します。これにより、以下に対するテストが可能になります。
ユーザー獲得/アプリストア最適化（ASO）
A/B テストでは、複数のアプリストア戦略をテストすることで、既存ユーザーへのサービスを向上させ、より効果的にマネタイズを行い、結果に基づいて新規ユーザーの獲得方法を決定することができます。これには、アプリストアのアプリのページに使用される画像、スクリーンショット、説明文など、さまざまな要素が含まれます。このページは、複数の要素をテストして、ユーザーにアプリをインストールしてもらうのに必要な要素を導き出すのに役立ちます。
上記のとおり、テストするオプションや要素が数多くある中で、特に注目すべき最も重要な要素は何でしょうか？A/B テストで最もよくテストされている要素を紹介します：
継続率：iOS・Android のアプリ継続率に関するこれらのレポートによると、30日目の平均継続率はそれぞれ4.13%、2.6%となっています。アプリにおいて離脱は避けて通れないものですが、この数字は厳しいように見えても、ここで重要なのは、これだけの割合のアプリが効果的な取り組みに成功しているということです。
あるユーザーがアプリをダウンロードした後、以下のうちいずれかをテストして、何がユーザーがアプリを利用し続ける理由になっているかを調べることができます。
収益化：収益化をアプリ内広告で、アプリ内課金で、またはその両方で行うかにかかわらず、A/B テストを実施して収益化戦略を最適化することができます。以下にいくつか例を挙げます。
オンボーディング：オンボーディングプロセスは、合理化され、わかりやすく、スムーズである必要があります。A/B テストを行うことで、ユーザーがつまづきやすいポイントを把握できるほか、上手くいったところをさらに改善することができます。ユーザーが満足している部分を理解したうえでオンボーディングを最適化することで、ユーザーがアプリを継続的に利用してくれるようになります。以下のポイントを参考に A/B テストを行って、オンボーディングの体験を向上させましょう。
一般的に、1〜4週間あれば有意義なデータが十分に得られます。上限は4週間程度とするべきでしょう。なぜ4週間かというと、A/B テストは厳密に制御された環境ではなく、予測できない要因（突然の障害、予期せぬ傾向など）が突然発生し、データに影響を与える可能性があるためです。データ収集の時間は十分に設ける必要がありますが、想定外の外部要因によってデータが汚染されるリスクがあるほど長期に設定しないことが重要です。
Nielsen Norman Group によると、統計的有意性とは、観察された結果が、根本的な原因なしにランダムに発生した可能性がある確率のことです。この数値が5%より小さければ、有意な発見とみなされます。例えば、A ボタンと B ボタンの2色をテストし、それぞれのクリック数（コンバージョン率）を計測した結果、B ボタンのコンバージョン率が有意に高かった場合、すべてのユーザーのコンバージョン率は B ボタンの方が高くなると95%確信することができます。
MAXで初めて A/B テストを作成する場合は、以下の手順に沿って行ってください。
A/B テストが作成できたところで、何のテストから始めたらいいのでしょうか？また、効果的なテスト方法にはどのようなものがあるのでしょうか？
テストしたいものを決める：ほぼあらゆるものをテスト・分析の対象にできますが、仮定を立てることから始めるのがいいでしょう。
1回につき1つの変更をテストする：A/B テストでは複数の変更を加えることができる一方で（多変量テスト）、まずは1つの変更を試してみるのが賢明です。これにより、結果を改善させている（あるいはマイナスの影響を与えている）要因を特定しやすくなります。
今すぐ MAX で A/B テストを開始し、ユーザーのエンゲージメントと維持率を向上させましょう。
