ページ読み込み速度が重要だ、コアウェブバイタルが重要だ、ページスピードインサイトのスコアを改善した方がいいなどという情報を見たり聞いたり言われたりしたことはありますか？

または「どこどこが◯◯を改善していくら売上があがった」「◯◯がこれだけ下がると××がどれくらい上がる」のような事例を聞いたことがありますか？

それらの情報に出典が明記されている限り、おそらくそれは事実です。しかし、その情報だけで懐疑的な上司や同僚を説得し、自信を持ってページ読み込み速度改善のための新規予算を獲得し、実際に売上を向上させられるのでしょうか。

ページ読み込み速度の改善は急務であり、勝算もあるはずだ、しかし決定打が足りない。もし、そんなお悩みをお持ちであればこの記事が少しはお役に立つかもしれません。

ページスピードとコンバージョンの関係

ページスピードとコンバージョンには相関関係があることは確かです。例えば、あるECサイトの事例では、ページ読み込み時間が1秒遅くなるごとにコンバージョン率が7%下がったと報告されています。また、2017年のGoogleの調査によると、モバイルサイトの読み込み時間が1秒から10秒に増加すると、直帰率は123%増加するそうです。

このように、ページスピードの改善はコンバージョン率の向上につながる可能性が高いと言えます。しかし、ページスピードとコンバージョンの関係は単純ではありません。ユーザーがコンバージョンに至るまでには、ページスピード以外にも多くの要因が絡んでいます。

例えば、サイトのデザインやユーザビリティ、コンテンツの質、ブランド認知度などです。これらの要因によっては、ページスピードが多少遅くてもコンバージョンに大きな影響がない場合もあります。逆に、ページスピードを改善しても、他の要因が最適化されていなければ、期待したほどのコンバージョン改善は見込めないかもしれません。

つまり、ページスピード改善の効果を正しく把握するためには、他の要因の影響を可能な限り排除し、ページスピードの変化がコンバージョンにどの程度寄与したのかを見極める必要があるのです。そのための有効な方法の一つが、ABテストです。

ABテストの重要性

ABテストとは、2つの異なるバージョンのウェブページやアプリを用意し、ランダムに割り当てられたユーザーグループの反応を比較する手法です。ページスピード改善の文脈では、改善前のページをAグループ、改善後のページをBグループに見せ、それぞれのコンバージョン率などのKPIを比較します。

ABテストを行う最大のメリットは、ページスピードの変化が及ぼす影響を、他の要因と切り離して評価できる点にあります。ユーザーをランダムに割り当てることで、各グループのユーザー属性は平均的に等しくなります。つまり、グループ間で見られたKPIの差は、ページスピードの違いに起因すると考えられるわけです。

このように、ABテストはページスピード改善の効果検証に欠かせない手法と言えます。自社サイトの特性を考慮しつつ、適切な指標を設定してABテストを実施することで、ページスピード改善に確信を持って取り組むことができるでしょう。

ABテストを活用したページスピード改善の進め方

では、具体的にどのようにABテストを活用してページスピード改善を進めればよいのでしょうか。ここでは、Baqend社の記事も参考にしながら、基本的な進め方を説明します。

4-1. 仮説の立て方

まずは、ページスピード改善のための施策候補を列挙し、優先順位を付けます。その際、各施策によってどの程度のスピード改善が見込めるのか、数値で見積もっておくとよいでしょう。そして、それぞれの施策について「○○の改善によって、ページスピードがxx%改善し、コンバージョン率がyy%向上する」といった具合に、仮説を設定します。

4-2. テストの設計と実施方法

次に、ABテストの設計に移ります。テスト対象のページと、コントロール群のページを決定します。テストに必要なサンプル数は、統計的に有意な結果を得るために重要です。ツールを使って、必要サンプル数を算出しておきましょう。

テストの実施には、Google OptimizeやBaqend SpeedKitなどの各種ツールが利用できます。適切なツールを選定し、テストを実装・開始します。テストの期間は、サンプル数が集まるのに十分な長さを確保する必要があります。

4-3. 結果の分析と次のアクションにつなげる方法

テストが終了したら、集計されたデータを分析します。コンバージョン率など主要指標に統計的に有意な差があったかどうかを、カイ二乗検定などの手法で検定します。

有意差が認められた施策については、本番環境への適用を進めます。一方、有意差が見られなかった施策については、仮説の妥当性を再検討し、必要であれば代替案を考えます。

分析の際は、サンプル数が十分かどうか、データにエラーや異常値が含まれていないかなどにも注意を払います。結果の解釈を誤ると、せっかくのテストが無駄になってしまいます。

4-4. よくある落とし穴と回避方法

ABテストを適切に実施するには、いくつかの落とし穴に気をつける必要があります。

例えば、検定方法の選択を誤ると、本来有意でない差を有意だと判断してしまう可能性があります。データの前処理を十分に行わないと、異常値に引きずられて結果が歪んでしまうかもしれません。

また、結果の解釈を誤ると、実際には効果のない施策を採用してしまったり、逆に有効な施策を見逃してしまったりするリスクがあります。

このような落とし穴を回避するには、ABテストに関する正しい知識を身につけることが大切です。社内でABテストの専門家を育成したり、外部の専門家に相談したりするのも一案でしょう。

※出典: A Page Speed A/B Test: How It’s Done Right!(Baqend社)

ギャプライズソリューションの活用方法

ここまで、ABテストを活用したページスピード改善の進め方を説明してきました。しかし、実際にテストを設計・実装し、結果を分析するとなると、専門的な知識とリソースが必要になります。

そこで、頼りになるのがギャプライズギャプライズのソリューションです。世界水準のマーケティングテクノロジーを活用したCX分析・改善ツールに加え、専門スタッフによる手厚いサポートが強みです。

例えば、ABテストの設計では、お客様のウェブサイトの特性を踏まえて最適な指標とサンプル数をご提案します。テストの実装も代行いたします。

また、Baqend社のSpeedKitとの連携により、JavaScriptやCSSの最適化、画像の遅延読み込みなどのページスピード改善施策をノーコードで実現が可能です。実装前後の比較検証もシームレスに行えます。

分析フェーズでは、統計解析のプロフェッショナルがデータを多角的に分析することができ、単なる数値の羅列ではなく、施策につなげやすいインサイトをご提供します。

ABテストの進め方に不安を感じている方、リソース不足でページスピード改善が遅れている方は、ぜひ一度ギャプライズにご相談ください。

まとめ

ページスピードの改善は、ウェブサイトのコンバージョン率を高める有力な施策の一つです。ただし、その効果を適切に検証し、PDCAサイクルを回していくためには、ABテストが不可欠です。

ABテストを通じて、ページスピード改善の有効性に確信を持てれば、社内の理解も得やすくなります。大胆な施策にチャレンジできるようになるかもしれません。

とはいえ、ABテストの実施には課題も多いのが実情です。その課題を解決し、ページスピード改善を加速させるのが、ギャプライズのソリューションです。

ページスピード改善による売上向上を実現したい。そんな展望をお持ちなら、ぜひ一度お問い合わせください。最適なソリューションをご提案させていただきます。