無料A/Bテスト計算ツール

A/Bテストは、さまざまな業界でそれぞれ異なる目的で活用されています。マーケティングや広告の専門家は、ウェブサイトのデザイン、オンラインオファー、見出し、メール、商品説明などにおいて、最適な選択肢を判断するためにA/Bテストを活用しています。

A/Bテストは、2つの異なるバリエーションのコンバージョン率を比較し、どちらかがより高い統計的有意性を持つかを確認することで計算されます。A/Bテストを計算する際に考慮すべき主要な要素は、z-スコア、P値、サンプルサイズ、信頼区間、および信頼スコアです。

A/Bテストの統計的有意性は、理想的には95%、最低でも90%を下回らないようにする必要があります。それ以外の場合、テストは成功とは言えません。

必要なサンプルサイズは、A/Bテストの内容と測定対象によって異なります。特定のA/Bテストに必要な最小サンプルサイズを決定するために、計算を実行する必要があります。

A/Bテストにおいて、統計的有意性は、実験のコントロールグループとテストグループの差が偶然や誤差によるものではないことを保証します。統計的有意性が高いほど、グループ間の差が正確である可能性が高くなります。つまり、統計的有意性は帰無仮説が正しい確率を測る指標です。

統計的有意性の計算式は次のとおりです：

χ2= ∑(O−E)2/E

z スコアは、特定の値が標準偏差からどれだけ離れているかを示す統計的測定値です。簡単に言えば、z スコアは、テストしたデータポイントが平均値からどれだけ離れているかを示します。

P値とは、テストグループ間に差がなく、示された改善が完全に偶然によるものである確率を表します。

帰無仮説とは、2つのデータセット間に関連性がないという基準となる仮定を指します。

テストの統計的検出力とは、テストグループ間で統計的な差を検出し、帰無仮説から効果的に逸脱できる確率のことです。

片側検定では、一方（のみ）の平均値が他方の平均値より大きいか小さいかを判定できます。両側検定では、2つの平均値が互いに異なるかどうかを判定できます。

A/B信頼度スコアは、A/Bテストの成功の妥当性を評価します。一般的に、95%以上のスコアが理想的です。

以下の手順に従って、A/Bテストを実行できます。

• A バリアントの訪問者数とコンバージョン数を入力します。
• B バリアントの訪問者数とコンバージョン数を入力します。
• テストの信頼区間を決定します。
• 結果を計算・分析し、共有できます。

ゼロから作成するか、既製のテンプレートを選択することで、Jotformで独自のA/Bテストを作成できます。さまざまなA/Bテストフォームを作成・カスタマイズして、オーディエンスにとってどちらがより効果的かを確認しましょう。

はい、Jotformのドラッグ&ドロップ作成ツールを使って、A/Bテストフォームを自由にカスタマイズできます。フォーム項目の追加や削除、文言の変更、ブランドアセットや画像のアップロード、フォントやカラーの選択など、ニーズに合わせてさまざまなカスタマイズが可能です。