Googleオプティマイズが突然の終了。乗り換え先のA/Bテストツールはどう選ぶ？

A/Bテストを成果につなげる方法をご存知ですか？手っ取り早く知りたいという方に向けて、要点をまとめた資料をご用意しました。

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突然のGoogleオプティマイズ終了

Googleオプティマイズは、複数のパターンの成果を比較して検証するA/Bテストツールです。無料版の「Googleオプティマイズ」と有料版の「Googleオプティマイズ360」がありますが、そのどちらも2023年9月30日をもって終了すると公式のヘルプページで発表がありました。

2023 年 9 月 30 日を過ぎると、Google オプティマイズとオプティマイズ 360 はご利用いただけなくなります。この日までは引き続きテストとパーソナライズを実施可能です。当日に実施中のテストとパーソナライズはこの日にすべて終了します。

Googleの公式ヘルプより引用

まだ数か月あるとはいえ、突然の発表に驚いたマーケターも多いのではないでしょうか。2023年9月30日を過ぎると過去のデータにもアクセスできなくなるので、Googleはそれまでにデータをエクスポートしておくことを推奨しています。なお、アプリ版の分析ツール「Firebase A/B Testing」は引き続きサポートは継続されます。

Googleオプティマイズが終了する理由は？

公式のヘルプページには、少ないながらも終了の理由について書かれています。これを読み解く限り、今後Googleアナリティクス 4（以下GA4）に投資するために既存のGoogleオプティマイズを終了するということのようです。

オプティマイズは長年利用されてきたツールですが、お客様がテストのために必要としている機能とサービスを十分に備えていません。そのため、お客様にとってより効果的なソリューションに投資することにいたしました。

Googleの公式ヘルプより引用

現在これ以上の情報はありませんが、GA4には広告向けのユーザーセグメントをAIが自動で生成する機能が存在します。サイトの最適化についても、AIがかかわってくる可能性があるのかもしれません。GA4については、従来のユニバーサルアナリティクスも今年の7月1日に終了することが発表されています。

Googleオプティマイズの乗り換え先を探す考え方

とはいえ、未来の話とは別に「今」必要な代替のツールを探さなければなりません。Googleオプティマイズと似たことができるツールは多数存在しますが、ツールを探す際の方針が必要です。

そもそもA/Bテストを実施する目的は何か？

Googleオプティマイズは、A/Bテストを行うツールです。A/Bテストとは、仮説をもとに複数パターンをテストして、成果が良いパターンを見つけるための手法です。

A/Bテストというと「ボタンの色は赤か、青か」といったテストをイメージする人もいるかもしれません。しかしこれは手段のひとつであって、目的ではありません。本来の目的は「ユーザーの体験を向上したい」「ユーザーにより興味を持ってもらいたい」といったことのはずです。

これまでGoogleオプティマイズが無料で利用できたので、A/Bテストについてあまり議論をせず実施していたケースも少なくないのではないでしょうか。これを機に「何のためにやるのか」「何を得たいのか」を一度見直しましょう。

A/Bテストの3つのメリット

A/Bテストは意外と歴史が古く、1900年代前半にダイレクトメールにクーポンを付けて「どのパターンの反応が良いか」をテストしたのが始まりと言われています。A/Bテストには、次の3つのメリットがあります。

• 施策の効果の有無が数値でわかる
• 仮説検証のサイクルを簡単に回せる
• ユーザーの理解が深まる

最も重要なのは、施策の効果の有無を数値で判断できることです。例えば広告のクリエイティブやサイトのメニューなどを変更した場合、変更前と変更後を比較しても、時期による別の要因が関係するかもしれません。A/Bテストは「同条件・同一期間で実施する」のが鉄則です。A/Bテストを行うことで、どのパターンの成果がどれくらいだったかを、主観ではなく数値で判断できるようになります。

また、仮説検証のサイクルを簡単に回せるのもメリットです。取り組んだ改善施策が、必ずうまくいくとは限りません。試行錯誤の回数を増やして、仮説検証のサイクルを回すほど施策の精度は上がっていきます。A/Bテストを行うことで、素早く改善のサイクルを回すことができます。

A/Bテストを行うことで、結果的にユーザーの理解も深まります。在宅中心の生活になりさまざまなサービスのオンライン化が進んでいますが、オンラインでは相手の顔や様子が見えません。ユーザーが何を考えているのか、どう感じているのかを知るための努力が必要です。A/Bテストをくり返すことで、ユーザー心理の理解を深めるための材料にもなります。

A/Bテストを具体的な成果につなげていくためには、基本的なプロセスを正しく理解した上で、PDCAを回し続ける必要があります。7万回のA/Bテスト実績から勝ちパターンの見つけ方を解説した資料を公開中です。そちらもご参照ください。

A/Bテストを実施できる主なツール

A/Bテストはサイト改善に欠かせないツールで、多くの専用ツールがあります。その中でもGoogleオプティマイズは無料で利用できることもあり、多くのマーケターに利用されていました。ここでは、代表的なツールをいくつかご紹介します。

Optimizely

世界で高いシェアを誇る代表的なツールが「Optimizely」です。A/Bテストの機能も充実しており、外部ツールとの連携も可能です。海外のツールに不安がある場合でも、ツールは日本語に対応しており、日本の代理店もあるのでそこまで大きな障害ではありません。

高度なA/Bテストを実施したい場合や、他ツールとも連携して本格的に施策に取り組みたい場合には有力な候補です。しかし、これまで無料のGoogleオプティマイズを利用していたところからの代替としては、少しハードルが高いかもしれません。

Optimizelyが向いている方

• 有料版のGoogleオプティマイズ360の代替ツールを探している方
• 他ツールと連携して高度なA/Bテストを実施したい方

DLPO

国内のLPO（ランディングページ最適化）ツールとして高いシェアを誇るのが「DLPO」です。DLPOはその名のとおりランディングページを最適化するためのA/Bテスト機能を豊富に備えていることが特徴です。

Web広告は、通常リンク先のランディングページとセットで運用・改善を回していきます。広告のランディングページをA/Bテストしたい場合は、目的に合致したツールでしょう。

DLPOが向いている方

• 広告施策の一環としてランディングページ最適化を図りたい方
• AIを活用した広告クリエイティブの配信を活用したい方

Sprocket

「Sprocket」は、ポップアップやサイト内の埋め込みを利用してA/Bテストを行うCRO（コンバージョン率最適化）プラットフォームです。サイト全体のデザインを比較するような目的には不向きですが、システム上の都合でサイトの改善が難しい場合でも、サイトに手を加えることなくスピーディーに仮説を検証できるのが強みです。

また、専任のコンサルタントが仮説の立案から施策の実施・検証までを行います。70,000回のA/Bテスト実施実績があり、さまざまな業態・サイトにおける改善の知見やユーザー心理をメソッドとして蓄積しています。「A/Bテストはやりたいが、まだ明確な課題や仮説の準備ができていない」「どこから優先して行えばいいかわからない」という場合にも、コンサルタントが有効なA/Bテストの施策をご提案いたします。

GoogleオプティマイズとSprocketの機能比較表は、以下のとおりです。

Sprocketが向いている方

• ユーザー心理をもとに商品ページやカート、フォームなどのサイト改善を図りたい方
• サイトに大きな手を入れずに素早く仮説検証のサイクルを回したい方

Sprocketは、法人向けのIT製品レビューサイト「ITreview」の「ABテスト」カテゴリーにて最高位の「Leader」を受賞しています。Googleオプティマイズとの機能比較も含めた検討資料を、以下よりダウンロードいただけます。

この機会に「A/Bテストを実施する目的は何か」を見直そう

Googleオプティマイズ終了のニュースで「急いで代替のツールを探さなければ」という人もいるでしょう。しかし「機能としてA/Bテストができる」ツールは多々ありますが、何を目的としたツールなのか、それが自社の目的に合っているのかはしっかりと見極める必要があります。

どんなに高機能なツールでも、使いこなせなければ意味がありません。Sprocketはユーザー心理の理解を深め、企業と顧客が長期的な関係性を築いていくことをミッションとして掲げています。ユーザーのオンラインでの体験向上、関係性構築を目的とし、そのためにA/Bテストが必要であれば、各業界に精通したコンサルタントにご相談ください。

また、些細な表現の違いでも、ユーザーの反応は大きく変わってきます。注意を引く見せ方・訴求のポイントを、クイズ形式で解説した資料も公開中です。