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title: "A/B/nテストのベストプラクティス"
slug: "best-practices-for-a-b-n-testing"
abstract: "A/B/nテストのベストプラクティスに従い、明確な目標や仮説の定義、テストするコンポーネントの選択、変数を1つずつテストする、訪問者をランダムに配分するなど。"
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# A/B/nテストのベストプラクティス

[A/B/nテストコンポーネント](https://doc.sitecore.com/sai/ja/users/sitecoreai/a-b-n-testing.html "A/B/n testing")で最適な結果を得るためには、ベストプラクティスに従うことをお勧めします。これらのガイドラインは、信頼性の高い結果を持つA/B/nテストを作成する上で重要です。

## 明確な目標と仮説を定義してください

各テストごとに [、具体的な目標を明確に定義](https://doc.sitecore.com/sai/ja/users/sitecoreai/a-b-n-testing/a-b-n-test-hypothesis-and-goal.html "A/B/n test hypothesis and goal")し、成功を測るための主要業績評価指標を特定し、各バリアントに対して検証可能な仮説を立てましょう。例えば、*コール・トゥ・アクションボタンの色を青から赤に変更するとページビューが10%増加*すると仮定します。このアプローチにより、導入する各変更の影響が測定可能で、指標と直接結びつくことが保証されます。

## 適切な部品を選んでテストします

ユーザー体験やコンバージョンへの影響を考慮してテストしたいコンポーネントを決めましょう。基本的に、ページ内やサイト全体で [何でもテスト](https://doc.sitecore.com/sai/ja/users/sitecoreai/a-b-n-testing/components-to-a-b-n-test-on-your-website.html "Components to A/B/n test on your website") できます。まずはコール・トゥ・アクションボタンのような重要な要素に注目し、その後フッターリンクのような重要でない要素に注力しましょう。この戦略により、最も重要な改善点が迅速に対応されます。

さらに、ページやサイトでテストする際は以下のガイドラインを考慮してください。

-   サイト全体のテスト - ナビゲーションメニューやサイト全体のバナーなど、ユーザー体験全体に影響を与える要素に焦点を当てます。変更がランディング、ブラウジング、チェックアウトなどユーザージャーニーのさまざまな段階にどのように影響するかを評価します。
-   ページ固有のテスト - 見出し、画像、ボタンなど、単一のページ内のローカライズされた要素に焦点を当てます。テストする変更がその特定のページに文脈的に関連していることを確認しましょう。

## 一度に一つの変数をテストしてください

A/B/n検定を行う際は、一度に一つの変数だけを検証することが重要です。この方法により結果が明確になり、結論を曖昧にする重複効果を防げます。

同じページで同時に実行できるA/B/nテストの数に厳密な制限はありませんが、複数のコンポーネントを同時にテストすると、どの変更がパフォーマンス向上につながったかを特定するのが難しくなります。変数を分離して個別にテストすることで、より信頼性の高い結果が得られます。

同じページで複数のA/B/nテストを行い、矛盾する変更を同時に行うと、訪問者を混乱させ、結果を歪めてしまうことがあります。一度に一つの変数をテストすることに集中し、訪問者露出を慎重に管理して信頼できる結果を確保しましょう。

## 訪問者をランダムかつ均等に配分する

バイアスを防ぐために、訪問者を異なるバリアントにランダムに割り当ててください。割り当てられたトラフィックを各バリアントに割り当て、それぞれにランダムな訪問者のサンプリングを割り当てます。すべてのバリアントに均等にトラフィックを分配するオプションがあります。この方法はテスト結果の整合性と信頼性を維持するのに役立ちます。

## 統計的有意性を確保する

[統計的有意性](https://doc.sitecore.com/sai/ja/users/sitecoreai/a-b-n-testing/test-metrics-and-calculations.html#UUID-624b8fe2-527e-ceb7-c93c-3c27fccd6487_section-idm234348227821768 "Statistical significance")を確保するためには、十分なデータを集め正確な結論を出すために十分な時間のテストを行うことが不可欠です。以下の点を考慮してください:

-   十分な検査期間 - 通常は1週間以下の十分な期間、日々や行動の変動を考慮して検査を実施します。
-   [最小サンプルサイズ](https://doc.sitecore.com/sai/ja/users/sitecoreai/a-b-n-testing/test-metrics-and-calculations.html#minimum-sample-size "Minimum sample size") - 必要なサンプルサイズを計算し、各バリアントの必要な訪問数に達するまでテストを実施します。このサイズを決定する際には、業界の標準、顧客基盤の規模、サイトのトラフィック、季節性などの要素を考慮してください。
-   [信頼レベル](https://doc.sitecore.com/sai/ja/users/sitecoreai/a-b-n-testing/get-started-with-a-b-n-testing/configure-a-b-n-test-settings.html#edit-the-advanced-options "Edit the advanced options") - 95%のような高い信頼レベルを目指し、結果が統計的に有意であることを保証します。

## ドキュメントテスト記録

すべてのテストについて、その範囲や実施された変更点を含め、詳細な記録を残しましょう。この記録保持は、後から重複の可能性を特定するのに役立ちます。これらの記録から得られた洞察を活用して、今後のテストを参考にし、最適化し続けましょう。