皆さんは、Facebook広告を使用したことがあるでしょうか。Facebook広告とは、Facebook、Messenger、Instagram、Audience Networkに配信される広告のことです。Facebook広告は、低コストで多くのユーザーに配信できます。
また、広告フォーマットが多く、うまく組み合わせることで、効果的なFacebook広告を作成できます。しかし、その反面、Facebook広告は、作成時の設定項目が複数あります。もし、設定を適当に選んでしまうと、広告の効果が出にくい場合があります。
そこで、適切な設定を考える上で役に立つのがFacebook広告のA/Bテストです。A/Bテストを行うと、広告の内容や出稿方法などの変化に対しての広告の効果が客観的に分かります。A/Bテストを上手に活用できれば、広告の改善点が分かり、最適なFacebook広告を作ることができます。本記事では、このA/Bテストの実施方法と結果の見方などを解説していきます。
Facebook広告のA/Bテスト機能について
Facebook広告には、「A/Bテスト機能」があります。Facebook広告の場合は、Aパターン(基準とする広告)の広告と内容を変更したBパターン(比較対象の広告)の広告を同時に配信して、効果に変化があるかどうかを検証します。
Facebook広告を変更した場合のユーザーからの評価が知りたいときや、2種類の広告を作成した際どちらがより効果的か確認したい場合は、このテストが活用できます。
A/Bテスト機能を正しく使えば、Facebook広告の修正すべきポイントが分かってきます。この項目では、「A/Bテスト機能」の概要と、活用方法について詳しく解説していきます。
Facebook広告のA/Bテスト機能の概要
Facebook広告のA/Bテストでは、クリエイティブ、オーディエンス、配置を変更して、広告の効果を比較することができます。
テストは、次のような手順で行います。最初に、テストする項目を選択します。なお、この項目は変数と呼ばれます。
すると、設定されたFacebook広告が均等に表示されるように予算が割り当てられ、実際に広告が配信されます。そして、各変数のパフォーマンスが測定されます。
テストできる項目には、以下のようなものがあります。
- クリエイティブ
- オーディエンス
- 配置
- 商品セット
他にも、複数の変数を使用してテストを行うこともできます。つまり、A/Bテストを用いれば、Facebook広告の内容や出稿方法などを変えた場合に、効果があったかどうかを比較することが可能となるのです。そして、比較した結果を分析すれば、どこを改善するべきかが分かってきます。
どんな時にFacebook広告のA/Bテスト機能を使うべきか
A/Bテスト機能は、次のようなケースで使用すると良いでしょう。
- 広告の客観的な評価を調べたい時
- 2パターンの広告を比較したい時
- 広告の変更点による評価を調べたい時
Facebook広告のA/Bテスト機能は、同じタイミングで広告を配信できるので、広告同士の比較に向いています。特に、同じ広告に1つだけ変更を加えたものと元の広告を比較すれば、変更点による効果の差が明確になります。
例えば、オーディエンスの設定を一方は30代の女性で、もう一方は、40代の女性と設定して、それ以外の条件は一致させたとします。この状態でA/Bテストを行えば、結果の違いの原因は、オーディエンスの設定にあると推定できます。
このように、A/Bテストの結果を分析すれば、どちらがユーザーの求めている広告か分かるでしょう。
Facebook広告でA/Bテストを行うメリット
Facebook広告でA/Bテストを行うメリットは、以下の3つが挙げられます。
- 効果的な広告かどうかが分かる
- 広告のどこを改善すべきかが分かる
- 最適な広告を素早く作れる
この項目では、これらのメリットについて詳しく解説していきます。
効果的な広告かどうかが分かる
Facebook広告のA/Bテストを行うと、広告を見たユーザーの反応が客観的に分かります。具体的には、効果の高かった広告セットや、テストの信頼度、単価などを確認することができます。
信頼度とは、もう一度A/Bテストを行った場合に同じ結果になる確率のことです。つまり、信頼度が高ければ、テスト結果の精度も高いと言えます。1つの目安としては、70%以上あると良いでしょう。
単価とは、広告で得られた結果の平均単価のことです。これらの結果を分析すれば、効果的な広告かどうかが分かるはずです。
広告のどこを改善すべきかが分かる
A/Bテストを実施すれば、効果の高い広告と低い広告があることが分かります。例えば、クリエイティブの画像を変更した広告の効果が低かったのなら、画像の変更はすべきではなかったと分かります。
逆に、変更した方の効果が高かったのなら、その結果を利用して、さらに効果的な広告の作成ができるでしょう。その際、修正する点を1つだけにしておけば、再度A/Bテストを行った場合、改善すべき箇所がより分かりやすくなります。
最適な広告を素早く作れる
A/Bテストの結果を分析して、広告の内容や出稿方法などを改善し、再度A/Bテストを行うというサイクルを繰り返すことで、最適な広告を作成することができます。
A/Bテストを実施すれば、ユーザーの感覚が理解できるようになります。したがって、ユーザー視点に立った広告作りをするためには、A/Bテストは非常に有用と言えるでしょう。客観的なデータに基づいて改善点を見つけ、時間を無駄に費やすことなく広告を修正していきましょう。
Facebook広告のA/Bテスト、その設定と実施手順
この項目では、Facebook広告マネージャでのA/Bテストの設定と実施手順を説明していきます。A/Bテストは、正しいやり方で実施しないと、正しい結果が得られません。自己流でやらずに、当項目をよく読んでからA/Bテストを行いましょう。
テストする広告セットのキャンペーン作成
A/Bテストでは、キャンペーンや広告セットをテストできます。キャンペーンとは、広告を配信する目的についての設定を行う階層のことで、広告セットとは、自社で作成したFacebook広告をどのように配信するかを指定するもののことです。
ここでは、広告セットでのA/Bテストについて解説していきます。まずは、広告マネージャの「広告セット」から「複製」をクリックします。「A/Bテスト」を選択したら、「テストの設定へ進む」をクリックしましょう。
テスト変数を設定
テスト変数の設定をしていきます。「新しいバージョンを作成」か、「既存の広告を比較」のどちらかを選択してください。「新しいバージョンを作成」を選択後に「スタート」をクリックします。
続いて、変化させる項目である「変数」とA/Bテスト対象となる「広告」を選択し、「次へ」ボタンをクリックします。
テストの期間や主な指標の設定
「テスト期間」や「主な指標」などを設定します。
選択した「主な指標」により「テストの推定パワー」が表示される場合があります。
Facebookによると、推定パワーを80%以上にすることが推奨されています。
設定が完了したら「キャンペーンを複製」をクリックしましょう。
A/Bテストの結果の確認方法
この項目では、A/Bテストの結果の確認方法について解説していきます。A/Bテストの結果は、広告マネージャやメールで確認することができます。
また、A/Bテストの結果には、信頼度や単価や消化金額(広告掲載期間中に使った費用)などが記載されています。このような記載の意味についても併せて解説します。
広告マネージャから結果を見る
PCの場合、次のように操作します。広告マネージャから、「キャンペーン」「広告セット」「広告」のどれかを選択し、「チャートを見る」をクリックすると広告のパフォーマンスが表示されます。そして、広告マネージャでは、効果の高い広告セットや各広告セット結果の単価、信頼度などを見ることができます。
一方で、スマホの場合は、次の通りです。広告マネージャにアクセスし、メニューを開きます。メニュー内の「テスト」をクリックし、「分析」を押します。そして、実施したA/Bテストの「レポートを見る」を選びましょう。
メールで結果を見る
A/Bテストの結果は、メールでも見ることができます。メールで確認するには、次のように設定します。まず、広告マネージャで「アカウント設定」をクリックします。
次に、「広告のお知らせメールセクション」で、チェックボックスをクリックしてください。A/Bテストが完了すると結果が記載されたメールが届きます。
メールには以下の内容が書かれています。
- 効果の高い広告セットと、信頼度
- A/Bテストの設定
- 広告でキャンペーン目的に関連する結果を得た回数、単価、消化金額の内訳
- テスト広告の予算配分
- 広告マネージャでキャンペーンの詳細を確認するためのリンク
A/Bテストの結果の見方
A/Bテストの結果では、効果の高い広告セットや各広告セット結果の平均単価、信頼度が確認できます。この中で特に注意するべきものは信頼度です。
もし、信頼度が低い場合は、正しい結果を得るために、再度テストを行う必要があります。信頼度が75%を超えていた場合は、変数の数によらず、テストした変数が広告のパフォーマンスにおいて重要な要素だと考えられます。2件以上の広告をテストして、信頼度が75%未満の場合は、以下のように判断します。
・2件の広告をテストした場合
信頼度が65%以上のとき、テストした変数の結果は信頼できます。
・3件の広告をテストした場合
信頼度が40%以上のとき、テストした変数の結果は信頼できます。
・4件の広告をテストした場合
信頼度が35%以上のとき、テストした変数の結果は信頼できます。
・5件の広告をテストした場合
信頼度が30%以上のとき、テストした変数の結果は信頼できます。
結果に信頼度が表示されていない場合は、データをエクスポートすると「信頼性」の数字を確認できます。
Facebook広告の効果的なA/Bテストの実施方法
ここまでは、A/Bテストの実施方法と結果の見方についてご紹介してきました。しかし、やみくもにA/Bテストを行っても効果は期待できません。A/Bテストの実施には、コツがあります。この項目では、効果的なA/Bテストを行うためのコツを5つご紹介します。
実施する前に明確な仮説を立てる
A/Bテストは、広告の内容や出稿方法などの変化に対しての効果を見るために行われます。つまり、仮説を立てて、設定や内容を変化させた上で、A/Bテストを実施し、結果を比較して修正点を考えます。
もし、仮説を立てずに適当に設定や内容を変化させて、A/Bテストを実施したとしても、結果を見てすぐどの変更箇所が影響したのか見つけ出せるでしょうか。比較したり修正点を考えるのも、きっと難しいでしょう。したがって、A/Bテストを実施する際は、目的に沿った仮説を考えて変数を設定しましょう。
例えば、女性向けの商品だとしたら、オーディエンスを女性の年齢別に設定します。この場合のA/Bテストは、どの年齢層が商品に興味を持っているかをテストするといった目的のために行われており、明確な仮説に基づいたテストだと言えます。
なんとなく広告の設定や内容を変えて結果を比較しても分かることは少なく、あまり意味がないです。信頼性の高いテスト結果を得るためにも、必ず仮説を立ててからA/Bテストを行うようにしましょう。
オーディエンスが被らないよう気を配る
A/Bテストで高い信頼性を保つためには、多くのオーディエンスが必要です。なぜなら、たくさんのオーディエンスがいないと十分なデータが取れないためです。ですが、他で使用しているオーディエンスをA/Bテストでも使ってしまうと、テスト結果の質が低下することも考えられます。
信頼性の高いテスト結果を得るためにも、なるべく同じオーディエンスの設定をすることは避けてください。どうしてもオーディエンスの設定が被ってしまう場合は、設定の時期をずらして実施するようにしましょう。
信頼度の高いA/Bテストからしか、正しいユーザーのニーズは読み取れません。時間と費用を無駄にしないためにも、オーディエンスの設定に気を配りましょう。
変数を1つに絞る
Facebook広告のA/Bテストで設定する変数は、1つに絞ることをお勧めします。なぜなら、変数が1つなら、原因の特定が簡単だからです。変数が複数だと、どの変数が結果に影響したのかが分かりにくくなってしまいます。
例えば、オーディエンスと配置の両方を変更した広告で、A/Bテストを行ったとします。A/Bテストの結果が悪かったとしても、その原因がオーディエンスと配置のどちらにあるか判断できません。結局、原因を絞り込めず、再び、A/Bテストをする必要が出てきてしまいます。
このような事態が起こるのを避けるためにも、A/Bテストで設定する変数は1つに絞り込むようにしましょう。
実施期間はコンバージョンまでの期間を考慮する
A/Bテストの実施期間は1日から30日で指定できます。ユーザーが広告を操作し、その後に、サイトでの商品購入や、問い合わせなどに至ることをコンバージョンと呼びます。そして、クリックからコンバージョンまでには時間がかかります。
したがって、テストの実施期間は、コンバージョンまでにかかる期間よりも長くした方が良いでしょう。
テスト後に次の行動を起こす
A/Bテストの結果を踏まえて、改善点を考えて、次の行動を起こすことはとても重要です。仮説と検証、改善のサイクルをどんどん回すことで理想の広告を作成できます。テストのやりっぱなしや、改善点を考えるだけにならないように注意しましょう。
Facebook広告のABテストのメリットや手順まとめ
この記事では、Facebook広告でのA/Bテスト機能について解説してきました。A/Bテストを使えば、広告の内容や出稿方法などの変化に対しての広告の効果が客観的に確認できます。うまく活用できれば、広告の改善点が分かり、最適なFacebook広告を作ることができます。
さらに、変数を1つに絞れば、原因の特定も簡単です。仮説を立て、A/Bテストを実施し、得られた結果から、改善策を考え、実装するというサイクルを回せば、Facebook広告はどんどん良くなっていきます。
最初は難しく思われるかもしれませんが、A/Bテスト機能を使いこなすことができるようになれば、より良い広告を作成することも夢ではありません。コストパフォーマンスの高い広告を作成するために、ぜひA/Bテストを活用しましょう。