LPのABテストのやり方｜成果が出やすい要素・必要なサンプル数・注意点とツール比較【2026年版】

LPを改善する上でABテストを実施することは欠かせません。なぜなら、実行した改善施策が本当に有効であったのかどうかを確認する必要があるからです。

LPを改善することで、CPAを引き下げることが可能です。つまり、より少ない広告費でより多くの問い合わせや注文を得ることが可能となるのです。

本記事では、以下のような事柄について解説しています。

そもそも、ABテストとは何か？
LPのどの要素をABテストすれば成果は出やすいのか
LPを改善するための具体的なステップについて
LPの改善に役立つABテストツールの比較

LPを改善して高い成果を得るのに、ぜひ参考にしてください。

注記: 本記事は2023年公開の記事を2026年9月16日に更新しました。旧版では「Google Optimizeが2023年9月30日に終了する」と予定として書いていましたが、同サービスはすでに終了しています。また、ツール比較表の「改善案作成」「ノーコード編集」「運用代行」の一部が各社公式サイトの記載と異なっていたため訂正しました（SiTestは改善案の提示機能あり、DLPOはビジュアルエディターとABテスト代行あり、Dejamはコンサルティングあり）。「各パターン1,000PV以上」という目安は、必要な数がコンバージョン率と見込む改善幅で大きく変わるため、考え方を書き直しました。

記事のポイント

ABテストでLPのCVRを改善できる仕組みと目的
誤った判断を防ぐABテスト実施時の注意点5つ
成果が出やすいファーストビュー・CTA・フォームの改善法
ヒートマップを活用したLP課題の発見から検証までの手順
LPのABテストに使えるツール4選の機能比較

ABテストとは？その必要性と効果
ABテストにおける注意点5つ
LPの成果を最大化するためのサイト改善実践法
LPのABテストに使えるツール4選
よくある質問
まとめ

ABテストとは？その必要性と効果

ABテストは、特定のページや広告などの2つのバリエーション（A版とB版）を用意し、同時に配信することで、どちらがユーザーにとって効果的かを測定する実験手法です。

検証対象はヘッドライン、画像、CTAボタンなど様々で、改善したい指標に合わせてテスト内容を設計します。

ABテストとは何を目的に行なうか？

ABテストの主要な目的は、CTR（クリック率）や離脱率の改善、コンバージョン率（CVR）の向上などのKPIを最適化することで成果を最大化することです。

特に、ユーザーの反応を客観的に測定し、最適なコンテンツやデザインを提供するために用います。

ベンチマークした指標に対する改善策が有効かどうかの仮説検証を行うことで、具体的なパフォーマンスの改善とビジネス成果への貢献が可能になります。

ABテストにおける注意点5つ

ABテストは非常に有効なテスト方法である一方で、正しい条件で行わないと信頼性のある結果が得られません。以下はABテストを行う際の注意点です。

1つのテストパターンで1要素のみを変更する

要素というのは、色、大きさ、配置、文言などが挙げられます。複数の要素を一度に変更してしまうと、正しい因果関係の特定が困難になるため、1つの要素のみに焦点をあてるべきです。

例えば、CTAの色と配置を変更してCVRが改善したとして、色変更による影響なのか、配置変更による影響なのか特定できません。仮に、両方が好影響をもたらしたとしても、それぞれの要素がどれだけの効果をもたらしたのかわからないので、別のLPへ転用する際の参考情報とするのは難しいでしょう。

同じ期間で比較を行なう

期間が異なるとトレンドなどの外部要因の影響を受けるため、正しい結果が得られなくなるため、同じ期間で比較することが重要です。

ABテストの比較は同じ期間の中で行なう必要があります。

長期間だけでなく、短期間での比較においても外部要因の影響を受けることがあるためです。

例えば、夏に実施した結果と冬に実施した結果とで比較しても、それぞれの時期でのトレンドが異なるので単純比較できません。このような長期間の差があるテストだけでなく、週末と平日、祝日と通常日、キャンペーン期間と通常営業期間など、微細な要因でも結果に大きな影響を及ぼすことがあります。

そのため、正確な結果の解釈をするためには同じ条件下での比較が不可欠です。

十分なサンプル数（コンバージョン数）を確保する

母数が小さいページでテストを行なうと、差が出ても偶然なのか判断できません。

**必要なサンプル数は「PV数」ではなく、元のCVRと、どれだけの改善を見込むかで決まります。**目安として、有意水準5％・検出力80％で判定する場合の1パターンあたりの必要訪問者数は次のとおりです。

元のCVR	見込む改善幅（相対）	1パターンあたりの必要訪問者数（目安）
2％	20％改善（2.0％→2.4％）	約21,000人
2％	50％改善（2.0％→3.0％）	約3,800人
5％	20％改善（5.0％→6.0％）	約8,200人

※二つの比率の差の検定（両側）で概算した値です。ツールによって計算方法が異なります。

**CVRが低いLPで小さな改善を検証しようとすると、1パターンあたり数万人の訪問者が必要になります。**流入が少ないLPでは、文言の細かい違いより、ファーストビューの訴求を大きく変えるなど、差が出やすい変更からテストするのが現実的です。

期間は日数で決めず、計算したサンプル数に達するまで続けます。曜日による変動を均すため、最低でも1週間単位で区切ってください。

流入などLP外部の条件も統一させる

ABテストは1要素を比較するテスト方法です。

内部の変更する要素を1つに絞り、他の要素を変更しないようにするのと同じように、外部の要素も変更がない状態にする必要があります。

外部の要素というのは、例えばリスティング広告ならタイトルやメタ情報、バナー広告ならサムネイルなどです。

ABテストを実施する目的をはっきりさせる

ABテストを実施するのは、施策を実施して成果の改善を狙ったものではありますが、一度の施策で成果が出ることは中々ありません。そこで、仮説を持って施策を立てることで「当たりをつける」必要があります。

ABテストはその仮説の検証でもある訳です。

仮説というのは、どの指標を改善したいのか、どの要素を変更するとその指標が改善すると考えられるのかを考えて施策を立てるということです。なんとなくの要素変更では、インパクトの大きい課題へのアプローチが難しく、かなりの時間をかけてしまうことでしょう。

成果に繋げるためにはテストを実施する目的を明確にし、施策を打ちながらPDCAを回し続けることで改善に繋がります。

LPの成果を最大化するためのサイト改善実践法

LPの成果を最大化するには、正しいステップでサイト改善を行なう必要があります。

離脱率やCTR、CVRなどといったLPの主要な指標を最適化するためには、何度も改善するための取り組みを繰り返す必要があるので、サイト改善のプロセスを型化することで効率的に改善することができます。

LPの課題を設定する

LPの中でも見るべき指標は多数ある。どの指標を改善することがLPの成果の改善に繋がるかを正しく見極めることが、生産性高く改善を行なうためのポイントです。

ヒートマップ分析でデータに基づいて分析する

ヒートマップを利用すると、ユーザーの行動データを視覚的に分析できます。 LPの中のどこがクリックされているのか、見られていないのかがわかるため、課題が明確にわかりやすいです。

ヒートマップ分析では、基本的には以下のようなことがわかります。

どこがクリックされたか
どこがよく読まれているか
各時点ごとの滞在率

ものによっては、ボタンなどといったクリックイベントごとの計測をしているツールもあります。

データに基づいて判断することで、ユーザーのニーズに対してLPの問題点がどこにあるのかを特定しましょう。

インパクトの大きい課題に集中する

ヒートマップを通じて課題を洗い出したら、どの課題がLPのパフォーマンスを最も大きく改善するか特定することが重要です。

例えば、特定のボタンへのクリック率（CTR）が低い場合や、特定のセクションでの離脱率が高い場合などによって、最も効果的な改善策は変わってきます。例えばCTAボタンのクリック率が低い場合は、気付かれやすくしたり、CTAをより魅力的な訴求に変える必要があります。一方で、離脱率が高い場合は、ユーザーがそれ以上読むことで何を得られるのかを明確にしつつ、それをユーザーニーズに添ったものにする必要があります。

課題を完全には特定することはできないかもしれませんが、闇雲に施策を打っていても効果が出るのに時間がかなりかかってしまうため、ある程度は絞り込む必要があります。

変更要素を定番の3箇所から絞り込む

どの要素を変更するか決定する際、全くの0ベースから検討を進める訳ではありません。実は、LPの改善においてどの要素を変更するとインパクトが出やすいのかは既にある程度は定番化しています。

そのため、これから定番の要素を紹介し、それがどのような指標にインパクトを与えるのかを解説します。それらについて理解を深めることで、より成果を上げやすくなるでしょう。

ファーストビュー

ファーストビューは、ページを訪れたすべてのユーザーに表示される部分です。そのため、改善によるインパクトが特に大きく、直帰率が高い場合は、ここを最優先で見直すべきです。

ファーストビューと言っても単一の要素を指すわけではなく、ページの中でユーザーの目に最初に入るパートを総じてこのように呼ぶため、以下の要素があると言えるでしょう。

メインビジュアル
訴求文言
CTAボタン

ファーストビューの中のこれらの要素のデザイン、色遣い、配置などを変えていく必要があります。その際、以下の項目のようなことが十分な水準になっているかを検討してみましょう。

ユーザーのニーズと訴求が一致しているか
LPを読むことでユーザーが何を得られるか伝わるか
一目でLPの目的やメッセージが明確に伝わっているか
デザインがごちゃごちゃとしていないか
CVがユーザーにとって魅力的なものに設定されているか

これらを改善することで直帰率が低下し、ユーザーが何を得られるのか高い期待感を持ってLPを読み進めるようになる可能性が上がるため、滞在時間の長期化にもつながる可能性があります。

/dejam/blog/article0242/

CTAボタン

CTAボタンは、ユーザーにアクションを促す直接的な要素です。そのため、このボタンの改善・検証することにより、大きなインパクトが得られると期待できます。

ただし、ユーザー視点でコンバージョンの内容や訴求が魅力的になっていない場合、単にボタンデザインを変更するだけになってしまいます。魅力的でないものをどんなにボタンの色や配色などを変更したからといって、成果が上がるようには当然ならないでしょう。

もし、デザインの変更を何度もABテストしているにも関わらず結果が得られないという場合は、そもそもコンバージョンの内容やハードルが高いのか、十分に低くなっているかなどについて見直してみるのも良いでしょう。

例えば、自社が提供するサービスや製品などの単価や、ターゲットが個人なのか、法人なのかなどによってもコンバージョンのハードルは大きく変わってきます。こういった点について再検討してみましょう。

入力フォーム

入力フォームは、ユーザーにとってコンバージョンの最終ステップです。

フォームにたどり着いたユーザーは、既にサービスや商品への興味を示しているので、この段階での離脱はフォームの最適化に課題があることを意味します。

したがって、フォームの最適化においては、特にユーザーのストレスを軽減するための工夫が求められます。特に、一度フォームを入力しかけているユーザーは、コンバージョンをするつもりがあったにも関わらず、それを上回る入力ストレスなどにより離脱してしまっているということです。

検討すべきこととしては、入力項目の数や明確さが適切になっているか、エラーメッセージがわかりやすくなっているかなどがキーとなります。

このようなフォームの最適化を「EFO（Entry Form Optimization）」とも言います。

/dejam/blog/article0242/

変更要素を作成し、テストを実行する

LPのテストパターンの変更要素を特定したら、次は実際にデザインやコンテンツを作成する段階に移ります。

このステップでは、実際に作成したテストパターンがLPの訪問者に与える印象を大きく左右し、施策立案した際に狙った効果を実現できるかどうかにかかっているため、注意深く進める必要があります。

参考となるデザイン案を集める

テストパターンの変更要素に対して、どのようなデザインが効果的かを考える際には、参考となるデザインを集めることが有効です。

優れた競合のLPや、他業界で成果を出していると考えられるLPのデザインを参考にすることで、効果的なテストパターンのアイディアを得ることができます。

実際、考え出した施策を本当に有効にするためには、効果的なデザインにする必要があります。しかし、この工程でかなりの時間がかかるという方も多いようです。

多くの施策を実施していく上では、改善施策やデザインについてインプットするためのルーチンや決まった方法を確保しておくと良いでしょう。

自社のトンマナに合わせて編集する

集めたデザイン案は、そのまま適用するのではなく、自社のブランドイメージやトンマナに合わせて編集する必要があります。

しかし、あまりにもブランドカラーやデザインに溶け込みすぎると、CTAボタンなどの重要な要素が目立たなくなることがあるため、適切なアクセントを持たせることも考慮すると良いでしょう。

設定を確認してテスト実行する

ABテストを実行する際、どの程度のユーザーをテストパターンに振り分けるかを設定する必要があります。

振り分けは通常50:50にします。月間の流入数と、前述の「十分なサンプル数を確保する」で見積もった必要訪問者数から、テスト期間を逆算してください。テスト開始後は、各パターンの訪問者数が設定した比率どおりに振り分けられているかも確認します（大きく偏っている場合は計測や振り分けの不具合を疑います）。

結果を振り返り、更なる改善に繋げる

ABテストを実施した後、その結果をどのように活用するかが重要です。

指標が向上した場合でも、向上しなかった場合でも、結果の背後にある要因を理解し、それを次のステップへと繋げることが求められます。

結果の数値に差があるか確認する

ABテストの結果、実際に指標に差が出たのかを確認することが第一に行なうべきことです。特に、その差が統計的に有意であるかどうかを詳しく見極めることで、結果の信頼性を判断します。

統計などについて知識がない場合は、その判断をするのは非常に難しいでしょう。そこで、「WEBSITE PLANET」という無料のサイトを利用して統計的に有意か判断させるのも良いでしょう。

ただし、こちらの分析も完全に統計的な有意性を判断できる訳ではないので、本格的に統計分析をしたい場合はt検定について調べてみると良いでしょう。

要因を分析する

テスト結果で有意な差が確認された場合、その背景となっている要因について分析します。

結果が期待通りに向上した場合でも、逆に悪化した場合でも、その背後にある要因を探ることで次回の施策に役立てることができるからです。

具体的には、元々立てていた仮説と照らし合わせてヒートマップ分析をするなどが考えられます。つまり、どの要素をどのように変更すれば、どの指標が改善するか考えてみた結果、実際にはどうなったのかをヒートマップでデータを参考にして振り返るのです。

指標が改善しても、元々考えていたのとは別の要因で改善しているケースが稀にあります。そのため、必ず要因を分析するようにしましょう。

テストを次の改善に活かす

ABテストの結果は、次回のLPの改善施策のための大切なノウハウとして活かすべきです。

特に、結果が予想と異なった場合、どの要素を再検討すべきか、または変更の方法をどのように修正すべきかを検討します。この際、ユーザーのニーズやLP上での行動を改めて分析し、より適切な施策を計画します。

LPのABテストに使えるツール4選

多くのマーケティング担当者が利用していた無料の「Google Optimize」は2023年9月30日に提供を終了しました。現在LPのABテストを行うには、有料ツールか、無料プランのあるツールを使うことになります。

ここでは、LPのABテストに使える国内の主要ツールを4つ紹介します。

まずは、機能面などにおいて、どのような違いがあるのか表で比較してみましょう。

ツール名	ABテスト	多変量テスト	ヒートマップ分析	改善案の提示	ノーコード編集	運用代行・コンサル	無料プラン
Dejam	○（3種類）	×	○（5種類）	○（AIによる改善提案）	○	○（コンサルティング）	×（無料トライアルあり）
Ptengine	○（Experience）	公式サイトに記載なし	○（Insight）	公式サイトに記載なし	○	公式サイトに記載なし	○（月間3,000PV）
DLPO	○	○	外部ツールと連携	公式サイトに記載なし	○（ビジュアルエディター）	○（ABテスト代行・LPOコンサルティング）	公式サイトに記載なし
SiTest	○	公式サイトに記載なし	○	○（AIによる改善案の提示）	○	○（UI/UXコンサルティング）	○（月間3,000PV・1ドメイン）

※2026年9月8日〜16日に各社公式サイトを確認した内容です。「公式サイトに記載なし」は、同時点で該当機能の記載を確認できなかったことを示すもので、非搭載を断定するものではありません。

Dejam

DejamはABテスト、ヒートマップ分析、ポップアップ表示など、LPの改善や分析に必要な機能が一通り揃っているLPOツールです。

特に注目すべきは、AIが改善案を提案する機能と、チャットで指示した変更をAIがコードとして実装する機能（バイブコーディング）がある点です。ABテストはデザイン変更・リダイレクト・ポップアップの3種類に対応しています。

この機能を活用することで、現状分析から施策策定、変更要素の作成、効果検証までのLP改善に必要なプロセスを一元管理で効率的に行なうことが可能です。

また、ノーコードエディターで画像や文言を編集できるため、エンジニアやデザイナーの協力を待たなくても施策を進めることが可能です。改善業務をまとめて任せたい場合は、ツールとコンサルティングをセットにしたプランもあります。料金はオプティマイズプラン月額3万円〜（PV数に応じた従量課金）です。

施策を少しでも前に進めやすくしたいという方にとって最適なツールであると言えるでしょう。

公式サイト：https://leango.co.jp/dejam/

Ptengine

Ptengineは、ヒートマップやアクセス解析の「Insight」と、ABテスト・ポップアップ・ノーコードのページ編集の「Experience」の2製品で構成されたツールです。

セグメントに応じてコンテンツを出し分けることもできます。無料プラン（月間3,000PV）から始められ、有料のGrowthプランは月額6,578円〜（税込・月払い）です。

公式サイト：https://www.ptengine.jp/

DLPO

DLPOはABテストに特化したツールとして知られています。

特に多変量テストやパーソナライズ機能が充実しており、より細かいABテストが行えるのが特徴です。

また、ABテスト代行やLPOコンサルティングなどの支援サービスも提供しています。料金は初期費用20万円＋月額10万円〜と公式サイトに記載されています。ヒートマップは外部のヒートマップツールと連携して分析する構成です。インハウスでの運用ではなく、アウトソースを検討していきたい方にとってもDLPOは良い選択肢となりうるでしょう。

公式サイト：https://dlpo.jp/

SiTest

SiTestはヒートマップ・セッションリプレイ・ABテストのほか、EFO、パーソナライズ、AIによる改善案の提示などを持つオールインワン型のツールです。

月間3,000PV・1ドメインまで使えるフリープラン（期間制限なし）があり、有料のエンタープライズプランは個別見積もりです。

公式サイト：https://sitest.jp/tools/

/dejam/blog/article0206/

/dejam/blog/article0209/

/dejam/blog/article0205/

よくある質問

Q. LPはABテストで本当に改善しますか？

A. 改善します。ただし本記事の注意点5つを外すと成果につながりません。とくに、十分なサンプル数を確保することと、変更箇所を絞ることが前提になります。

Q. どの要素をテストすると効果が出やすいですか？

A. ファーストビューのキャッチコピーとCTAです。すべての訪問者が通る箇所であり、変更の影響が最も広く及びます。

Q. テストの期間はどのくらい必要ですか？

A. 必要なコンバージョン数が溜まるまでで、日数では決められません。流入の少ないページでは、期間を区切るより到達したコンバージョン数で判断してください。

Q. LPのABテストには何PV必要ですか？

A. 元のCVRと見込む改善幅で変わります。有意水準5％・検出力80％の場合、CVR2％のLPで20％の改善（2.0％→2.4％）を検証するには1パターンあたり約21,000人、50％の改善（2.0％→3.0％）なら約3,800人が目安です。流入が少ない場合は、差が大きく出やすい変更からテストしてください。

Q. Google Optimizeの代わりに無料でABテストはできますか？

A. Google Optimizeは2023年9月30日に終了しています。PtengineやSiTestには無料プランがありますが、計測できるPV数に上限があります（いずれも月間3,000PV、2026年9月時点）。

まとめ

LPを改善するためには有効性の高い改善施策を積み重ねる必要があります。そのためには、ABテストを通してどの施策にどれだけの効果があったのかを検証する必要があります。

また、LPを改善する上では「分析→施策検討→テストパターン作成→検証」というプロセスで進める必要があります。ヒートマップで分析をし、施策を検討したら実際のテストパターンを作成し、ABテストによってその効果を検証するのです。

しかし、実際には施策の検討やテストパターンの作成でかなりの時間を要する方は少なくありません。効果的なアウトプットをするためのインプットをどのように確保するのかは重要です。仮に分析と仮説が適切であったとしても、そこに正しく則った施策やテストパターンを作成できなければ、効果を得ることはできないからです。

ABテストツールを選ぶ際は、単にテストを配信できるかだけでなく、ヒートマップ分析や改善施策の確保ができるツールを選択することで、LPをより効果的に改善していくことができるようになります。

LPの成果を最大化し、より少ない広告費でより多くの成果を得る参考にしてください。