A/Bテストはユーザーの声

どんなに時間をかけ、手のこんだバナー広告を作っても、ユーザーにきちんと届かなければ意味がありません。

そこで重要になるのが「広告のA/Bテスト」です。

A/Bテストを行うと、どの特徴の広告が一番効果的なのかを把握し、改善することができます。A/Bテストが示す数字は、定量的に知ることができる「ユーザーの声」といえることでしょう。Yahoo!アプリのA/Bテスト成功事例を元に、広告出稿に役立つ、効果的なバナーを作るポイントを紹介します。

検証の概要

1. コピーテスト

  1. バナーのコピーをテスト
  2. (①のテストで1位のデザインで)コピーのテスト
  3. (①のテストで1位のデザインで)コピーの言い換えをテスト

2. デザインテスト ※「1.コピーテスト」で1番のバナー

  1. バナーの大きさをテスト
  2. バナーの色合いをテスト
  3. ランディングページとバナーの関係性をテスト
  4. バナーの背景をテスト(写真×イラスト)
  5. バナーの背景をテスト(人物×風景)
  6. バナーの背景をテスト(男性×女性)
  7. (⑥のテストで1位の女性で)バナーの背景をテスト(女性のポーズ)

1. 商材のPRポイントは何か

サービスの「特徴」を記載してA/Bテスト

1枚目のバナー画像 地域設定をすることで、都道府県のタブでニュースが読める。 2枚目のバナー画像 Yahoo!ニュースの公式アプリである 3枚目のバナー画像 重要なニュースや防災速報がプッシュ通知で届く 4枚目のバナー画像 時間のない人でも、トッピクスに目を通せば重要なニュースがわかる
A/Bテストの結果、「都道府県別ニュースが読める」ことに関するバナーがダウンロード率の高い結果になりました。

「同一デザイン」でA/Bテスト

都道府県別の要素ではなく、デザインが良かったたから選ばれたのではないかどうかを、同一デザインでもA/Bテスト。同じデザインでも「都道府県別ニュース」に関するバナーがダウンロード率の高い結果となりました。

訴求の「言い換え」でA/Bテスト

「都道府県別ニュース」が効果的なことは分かったので、ローカルニュースへの訴求を図る別の言葉「地元」とも比較しました。すると「地元」を入れた広告よりも「都道府県別」を入れたバナーのほうが強い結果となりました。

2. 効果の高いデザインはどれか

バナーの「大きさ」でA/Bテスト

A/Bテストの結果、小さいバナーより「大きいバナー」が、ダウンロード率の高い結果となりました。

バナーの「色合い」でA/Bテスト

同じデザイ飯野バナーを複数の色合いでA/Bテストした結果、「黄緑色」のバナーが、ダウンロード率の高い結果となりました。

「ランディングページ」との関連性でA/Bテスト

A/Bテストの結果、「ランディングページと同系統」のバナーがダウンロード率の高い結果となりました。

「イラスト」or「写真」でA/Bテスト

イラストと写真で比較したA/Bテストの結果は、「写真」のバナーが、ダウンロード率の高い結果となりました。

「風景」or「人物」でA/Bテスト

風景写真と人物写真で比較したA/Bテストの結果は、「人物写真」のバナーが、ダウンロード率の高い結果となりました。

「男性」or「女性」でA/Bテスト

男女の写真で比較したA/Bテストの結果は、「女性のデザイン」のバナーが、特にダウンロード率の高い結果となりました。

「スマートフォンを持っている」or「持っていない」でA/Bテスト

スマートフォンを持っている女性と持ってない女性の写真で比較したA/Bテストの結果は、「スマートフォンを持っている女性」のバナーが、特にダウンロード率の高い結果となりました。

一番効果が高かったのは…「スマートフォンを持つ女性写真」+「都道府県コピー」

2015年7月時点

3. バナーを更新し続ける

A/Bテストで1番になっても、効果は永久ではない

A/Bテストを勝ち抜いたバナーでも、時間の経過とともにダウンロード率は下がります。常にデザインのコピーを見直し、計画・実行・評価・改善のPDCAを回すことが重要です。

「女性+スマートフォン」に変わる新しいデザイン 「ご当地バナー」

「女性+スマートフォン」に代わる新たなデザインを探し、「都道府県別ニュース」のコピーに合わせた、ご当地バナーを作成しました。人気が高かったのは「広島県」「福岡県」「京都府」のバナー。特にアプリの利用者が増加したのは「京都府」をイメージし、舞妓さんの写真を使ったバナーという結果になりました。

まとめ

A/Bテストは「ユーザーの声」

バナー制作の3つのポイントは

  • 「A/Bテストで商材のPRポイントを探す」
  • 「A/Bテストで効果の高いデザインを探す」
  • 「PDCAを回し、バナーを更新し続ける」

A/Bテストは、どの要素が効果的に働いて数値が向上/低下したかが分かるように何回かのステップに分け、1テーマ1要素で検証していきましょう。

学んだ内容を広告運用に生かしましょう

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