【PDCA】A/Bテストツールの使い方
A/Bテストは広告のパフォーマンスを上げるために非常に重要な手法です。ただ自分でやるにはハードルが高く、混乱しやすい欠点があります。
その点、Meta広告では専用のA/Bテストメニューが用意されています。ぜひ是非活用して広告パフォーマンスを高めてください。
A/Bテストの設定の流れ
A/Bテストは「テスト」というツールを使います。
【 A/Bテストツール『テスト』の開き方 】
左の三本線（ハンバーガーメニュー）から「テスト」
(※)従来の画面でも必ずどこかにある
開いたら必ず広告アカウントを確認
(※)この習慣がミスを防ぐ
「新しいテストを作成」
A/Bテストのブロックにある「開始する」
テストしたい対象を選択
キャンペーン単位でA/B テストする場合、キャンペーン内のすべての広告セットおよび広告の平均値で比較される
広告セット単位でA/B テストする場合、広告セット内のすべての広告の平均値で比較される
広告単位ではA/Bテストできません。
広告単位でテストしたい場合は「1つの広告セットに対し1つの広告」の関係にして、広告セットをA/Bテストしてください。
広告セットと広告を1対1にして広告セットを比較する
キャンペーンもしくは広告セットの枠をクリックすると設定可能な候補がリストアップされるので選択
キャンペーン名が長いとクリックしても選択できない場合があります。その場合、折り返した2行目あたりをクリックすると選択できます。
さらに企画対象の候補を選択
追加したい場合は「別のキャンペーンをテストする」
A/Bテストは最大5つまで同時にテストできます。
テスト期間を設定
勝者が確定したらテストを終了したい場合は「オン」
A/Bテストを広告配信先の切り分け手段として利用できます。
A/Bテスト設定すると広告配信先は完全に切り分けられます。なぜなら、同じ人に何度も広告が流れると1度目と2度目で反応は変わってしまい、正確にテストできなくなるからです。テストを正確に行うために、テスト期間中は同じ人に複数の広告セットが配信されることはありません。
この仕様を利用して広告配信先の重複配信を避けることができます。
重複を避けたい先にA/Bテストを設定同時に
同時に、「テスト終了日＝広告配信終了日」にしておきましょう。
「勝者が確定してもテストを終了させない」かつ終了日を広告に合わせる
テスト名を入力
比較したい指標を選択
| 結果の単価 | 「パフォーマンスの目標」の達成単価(※1) |
| CPC(リンククリックの単価) | 広告にかかるクリックすべての単価 |
| リーチしたアカウントセンター内のアカウント1,000件当たりの単価 | CPMのこと |
| 購入の単価 | サイト内で販売した商品の単価 |
| カスタムコンバージョン | カスタムコンバージョンの発火した件数 |
| 標準イベント | 標準イベントの発火した件数 |
(※1)パフォーマンスの目標について詳しくは＞
指標は追加可能
指標を追加で選択
(※)可能な限り追加しておく
すべて設定したら「テスト詳細を確認」
設定内容を確認し「テストを作成」
結果を見るには
「結果を見る」
結果の一覧が表示される
A/Bテストの注意点
A/Bテストに既存の広告を組み込むと、機械学習に影響する可能性があります。
A/Bテストにかけると広告どうしのオーディエンスが重複しないように配信されます。
新規の広告であれば問題ないのですが、すでに好調な状態にある広告の場合、機械学習が進みオーディエンスの方向性も定まってきています。そんな中で急に A/Bテストに組み込まれると、オーディエンスに影響しないとも限りません。
このことについてはMeta社からは正式な報告はありませんが、経験則から可能性はあると考えています。
好調な広告は極力手を加えないのが無難でしょう。