ASOにおけるA/Bテスト：基礎から応用まで

A/Bテストをアプリストア最適化（ASO）に正しく適用すると、コンバージョン率が2桁上昇する可能性があり、アプリストアページの訪問者をインストールに結びつけることができます。しかし、多くのマーケターは、適切な基盤が整っていないためA/Bテストに苦労しています。

このブログでは、ASOにおけるA/Bテストの基礎を確認し、私がゲーム業界でASOマネージャーとして培ってきた主要な戦略について掘り下げていきます。これらは、私が最新のウェビナーでA/Bテストを超えて共有したヒントです。さらに、次回のテストで確実に結果を出すためのA/Bテストチェックリストをダウンロードすることもできます。

主なポイント

• A/Bテストはアプリストアアセットのバリエーションを比較してインストール数を増やします。
• タップ前（アイコン、タイトル）とタップ後（スクリーンショット、動画）の要素をテストします。
• 1回のテストで1つの変更に焦点を当て、明確なユーザー行動仮説と結びつけます。
• 信頼できる週単位のデータを得るため、少なくとも7日間テストを実施します。
• 有料トラフィックとオーガニックトラフィックを混ぜるとA/Bテストの結果が歪む可能性があります。
• テスト結果の信頼性を確認するため、統計的有意性に達する必要があります。
• AppTweakを使用してテストをプレビューし、競合他社のA/B戦略を監視します。

ASOにおけるA/Bテストとは？

ASOにおけるA/Bテストとは、アプリのページ上の要素（スクリーンショットやアイコンなど）の2つ（またはそれ以上）のバージョンをテストして、どちらがストア訪問者により魅力的かを確認することです。

テストの各バージョンをストアトラフィックのどれだけの割合に表示するかはコントロールできますが、訪問者の意図や年齢、性別などの人口統計学的要因といったユーザーの種類は選択できません。

テスト結果を比較することで、どのバージョンがアプリのインストール数を増やす可能性が高いかを判断できます。

A/Bテストを見ることができるストアトラフィックには以下が含まれます：

• エクスプロア（Google Play）またはブラウズ（App Store）タブを閲覧する訪問者。
• 検索結果を通じてアプリを見つけた訪問者。
• テスト期間中にアプリページを訪れた全ての訪問者。

ASOにおいてA/Bテストが重要な理由

A/Bテストを行うことで、推測ではなく、データに基づいたスマートな意思決定が可能になります。規模が大きくなると、3-5%のコンバージョン率の向上でも大きな影響を与えることができます。

A/Bテストはアプリのコンバージョン率を向上させ、インストール速度を改善することで間接的にオーガニックな可視性を高めることができます。また、新機能やクリエイティブをテストするのにも適しています。多くのASOマネージャーは、ユーザーインターフェースの更新や季節的なクリエイティブへの反応を確認したり、大きなリリース前にクリエイティブの変更を検証したりするために使用しています。

つまり、モバイルアプリのASOのA/Bテストは、パフォーマンスを改善するか、重要な学びを得るべきであり、推測作業を排除します。

ASOで何をA/Bテストするか？

App StoreとGoogle Playの両方で、ユーザーがアプリについてもっと知るためにタップする前に見る要素をテストすることで、アプリの最初の印象を向上させることができます。

テストすべきタップ前の要素：

• アプリアイコン：形状、色、視覚的スタイル、ブランドの強調
• アプリタイトル/名前とサブタイトル：長さ、明確さ、キーワードの含有（Google Playではカスタムストアリスティングを通じてのみ）
• スクリーンショット：テキストオーバーレイ、背景色、順序、レイアウト。
• プロモーション動画：サムネイル、ペース、テキストオーバーレイ、視覚的スタイル

これらの要素は検索結果に表示されるため、ユーザーがアプリストアリスティングを表示するかどうかに影響を与え、タップスルー率（TTR）とコンバージョン率（CVR）に最大の影響を与えます。

タップ後（ページ）のテストすべき要素：
（ほとんどはGoogle Playのストアリスティング実験でテスト可能）

• スクリーンショット：順序、レイアウト、テキストオーバーレイ、背景色
• 長い説明(文)：メッセージ構造、キーワード密度、機能の順序（Google Playのみ）
• フィーチャーグラフィック：背景色/コントラスト、テキストの有無、メッセージ、CTA（Google Playのみ）
• プロモーション動画/プレビュー：サムネイル、長さ、メッセージ、機能の順序、CTA

これらの要素はページ上のコンバージョン率（CVR）に影響を与え、ユーザーがアプリをダウンロードする最後の「後押し」となります。これらの要素がアプリが提供するものと一致していることを確認することが重要です。それがユーザーの期待に影響を与え、最終的にリテンションに影響を与えるからです。

例えば、Nikeはスクリーンショットの背景色をテストし、明るい青色の背景の方が薄い色よりも良い結果を示すことを発見しました。

有力な仮説：スクリーンショットでより明るく、コントラストの高い背景を使用すれば、訪問者はページにより良く関与し、アプリをダウンロードする可能性が高まる。

テストした変数：スクリーンショットの背景色

なぜこれをテストするのか？ 視覚的に魅力的なデザインは注目を集め、主要機能をより良く強調し、ユーザーをコンバージョンへと導くことができます。

ASOの取り組みにおけるA/Bテストのベストプラクティス

A/Bテストは、何か改善点を学ぶ為か、アプリのパフォーマンスを向上させる為に使われるべきです。ASOの専門家でも、テストの信頼性を損なう小さなミスを犯すことがあります。以下の重要な原則に従えば、次のA/Bテストの信頼性が高まります。

一度に1つの変数をテストする

1つの要素—アプリのタイトル、説明文、スクリーンショット、価格設定など—を選び、その変数に単一の変更を加えた際のユーザー行動の変化を予測します。

複数の要素を同時にテストすると、実際にどの要素が結果に影響を与えたのか判断が難しくなり、明確な結論が得られません。1つの明確な変更を加えてその影響を分離することで、テストが再現しやすく、学びやすいものになります。

ユーザー行動に関連した明確な仮説を立てる

A/Bテストにおいても科学的手法は健在です。変更がユーザー行動に影響を与えるはずの理由について、明確な理論から始めましょう。そうでなければ、「試行錯誤のエラー」の領域に陥ってしまいます。

Nikeの仮説の例に戻りましょう：スクリーンショットでより明るい背景を使用すれば、ユーザーは検索の検索結果でアプリに気付きやすくなり、インストール数の増加につながる。

上記のような良い仮説は、期待される結果（インストール数の増加）と、それが示すオーディエンスについてのインサイト（コントラストの高いスクリーンショットに惹かれる）を説明するものです。そうすることで、テストが失敗しても少なくとも何かしらの改善点を学ぶことができます。

ターゲットオーディエンスを意識する

テストのオーディエンスが広ければ広いほど、ベースラインを上回るためにはクリエイティブの変更がより大衆的な訴求力を持つ必要があります。特定の言語、国、またはトラフィックセグメントに範囲を限定することで、より効果的にテストを行うことができます。

例えば、当社のAppTweakのクライアントの場合、大胆でテキストの多いスクリーンショットが欧米市場では好評でしたが、日本では期待を下回る結果となりました。日本のユーザーは、クリーンでミニマリストなデザインを好む傾向があります。

そのため、私たちは日本市場向けにスクリーンショットをローカライズし、シンプルなデザインで1枚につき1つの明確なメッセージに焦点を当てることを推奨しました。その結果、コンバージョンが顕著に向上しました。このように、文化的期待に合わせてクリエイティブをローカライズすることを軽視しないでください。

テストは最低7日間実施する

ユーザーの行動は平日と週末で異なります。2、3日で早期にテストを終了すると、トラフィック、インストール数、またはコンバージョンパターンの一時的な変動により、誤解を招く結果となる可能性があります。

7日未満で実施されたテストでは、1週間が経過すると逆転する「短期的なポジティブ効果」が多く見られます。そのため、最低でも7日間、トラフィックに余裕があれば14日間テストを実施することをお勧めします。バリアント毎で、テスト期間を一定に保ってください。最も重要なのは、2日後に一方のバリアントが「勝利」しているように見えても、早期に終了しないことです。

アプリストア間で同じ結果を期待しない

Google PlayとApp Storeではアプリページの表示が異なり、ストアトラフィックの動向も異なります。そのため、ユーザーインターフェースやトラフィックの違いを考慮せずに、一方のストアで観察された結果が両方のストアに当てはまると考えるのは間違いです。

信頼できる結果を得るためには、両方のストアに直接適用できると考える正当な理由がない限り、App StoreとGoogle Playの両方でアセットをテストしてください。

トラフィックソースを監視する

異なるトラフィックソースでは、行動パターンが大きく異なる可能性があります。テスト中に有料ユーザー獲得キャンペーンを実施している場合、このトラフィックはオーガニックユーザーとは異なる行動を示す可能性があります。

例えば、有料ユーザーは異なる期待や動機を持って訪れることがあります。テストグループでこの2つを混ぜると、歪んだ結果や誤解を招く結論につながる可能性があります。可能な場合は、テストをセグメント化するか、有料トラフィックとオーガニックトラフィックを分離して、結果が実際のパフォーマンスを反映していることを確認してください。

統計的信頼性を使用する

統計的有意性に達することは、結果が信頼できるものか、それともただのノイズなのかを知る上で重要です。

Google Playはデフォルトで90%の信頼度を設定していますが、これはリスクの低い実験には適しています。しかし、新しいアイコンやフィーチャーグラフィックなど、パフォーマンスに大きな影響を与える可能性のある変更をテストする場合は、95%または98%の信頼度を目指してください。

より高いしきい値は偽陽性のリスクを減らし、勝利したバリエーションを大規模に適用する際の信頼性を高めます。信頼性を高めるためのさらなるヒントについては、Google PlayでのA/Bテストを改善する方法をお読みください。

これらのA/Bテストのベストプラクティスは参考になりましたか？もしそうであれば、私たちのASO向けA/Bテスト：必須チェックリストをダウンロードして、これらの知見を持ち帰ることができます。

初めてのA/Bテストの公開（App StoreとGoogle Play）

仮説を立てたら、以下の簡単な手順をフォローしてください：

1. ストアのコンソールに移動し、A/Bテストのタブまたはページを見つけます（Google Playの場合は「ストアリスティング実験」ページ、App Storeの場合は「プロダクトページ最適化」タブ）。
2. 「テスト/実験を作成」をクリックし、指示をフォローしてください。

テストを公開する前に、いくつかのパラメータを設定する必要があります。以下が最も重要なものです：

• オリジナルページの代わりにバリアントの1つを表示するトラフィックの割合（%）を選択します。AppTweakでは、最も正確な結果を得るために、オリジナルページと異なるバリアント間でトラフィックを均等に分割することをお勧めします。
• テスト期間の見積もり。 この参考設定により、A/Bテストが決定的な結果を出すと予想される時期を見積もることができ、期待が現実的であったかどうかを理解することができます。見積もられたテスト期間が終了しても、A/Bテストは終了しません。
• テストするアセットの選択。 前述の通り、テストの影響をより良く測定するために、一度に1つの要素に焦点を当てることをお勧めします。

Google Playでのストアリスティング実験

ストアリスティング実験は、Google PlayでのASO向けA/Bテストツールとして最も広く使用されているものの1つです。これにより、アプリストアアセットの異なるバージョンを実際のトラフィックでテストし、どのバージョンが最高のコンバージョン率を生み出すかを測定することができます。

Google Play コンソールで、ストアリスティングセクションに移動し、「実験」をクリックして新しいテストを作成します。最大3つのバリアントを現在のデフォルトリスティングに対してテストでき、必要な期間だけ実験を実行できます—選択しない限り、固定の終了日はありません。

注意：ストアリスティング実験は、アプリのメインストアリスティングにのみ適用されます。現時点では、カスタムストアリスティングで実験を実行することはできません。

Google Playでは、ストアリスティングのほとんどのアセット—アイコン、プロモーションビデオ、フィーチャーグラフィック、スクリーンショットなどのクリエイティブ、および短い説明文と長い説明文をテストできます。アプリのタイトル、価格設定、およびカスタムストアリスティングのバリエーションはテストできません。

Google PlayでのA/Bテストでは以下が可能です：

• アプリページに最も影響を与える要素を特定する。
• 言語や地域に基づいて、ターゲット市場に響くものを学ぶ。
• 得られたinsightsにより、アプリのコンバージョン率を潜在的に向上させる。
• 時間の経過とともに季節性の影響やクリエイティブの疲労を発見する。

App Storeプロダクトページ最適化

プロダクトページ最適化（PPO）は、iOS コンバージョン率におけるページ要素の異なる影響を理解するためのASO実践者向けの有用なツールです。AppleはiOS 15でPPOを導入し、PPOバリアントはiOS 15以降のApp Storeユーザーにのみ表示されます。

Appleでは、PPOでクリエイティブアセット（アイコン、プレビュービデオ、スクリーンショット）を最大90日間テストすることができます。最大3つのバリアントをオリジナルバージョンに対してテストできます。1つのアプリにつき同時に実行できるテストは1つだけですが、アプリがサポートするすべての言語でローカライズされたテストを実行できます。

プロダクトページ最適化を使用してApp Storeアセットを最適化する方法について学びましょう。

A/Bテストを開始する前に、何をテストしたいのか、なぜテストしたいのかをよく考えてください。スクリーンショットの刷新が最優先事項となる場合もあれば、アプリのプレビュー動画を追加すべきかどうかが主な懸念事項となる場合もあります。ブランドや製品のどの要素がストアトラフィックにとって最も重要であるか、そしてそれに応じてアプリを際立たせる方法を評価してください。

A/BテストとAppTweakによるその先の展開

A/Bテストを適切に構成し、公開する方法について説明しましたので、ここではAppTweakを使用してA/Bテストを次のレベルに引き上げる方法について説明します。

1. 競合他社のA/Bテストをスパイする

AppTweakでは、競合他社が実施したA/Bテストをスパイできる機能を開発しました。これにより、競合他社がA/Bテストをどのくらいの頻度で、どのくらいの期間実行しているか、アプリページのどの要素を最も頻繁にテストしているか、テストでどのような変更を導入しているかなど、貴重な情報を得ることができます。

AppTweakのタイムラインで競合他社がA/Bテストしているメタデータ要素を見つけてください。詳細については、記事「競合他社のA/Bテストをスパイする」をご覧ください。

2. 公開前にA/Bテストがどのように表示されるかを確認する

A/Bテストを公開する前に、公開後にどのように表示されるかを再確認せずに公開するリスクを冒さないでください。AppTweakのAppページプレビューを使用して、新しいクリエイティブをアップロードしてください。アプリページがライトモードとダークモードの両方でどのように表示されるかを即座に確認でき、テストを台無しにする可能性のある予期せぬ事態や間違いを回避できます。

3. インクリメンタリティ分析でA/Bテストを超える

A/Bテストは直接的な影響を測定しますが、季節性、有料獲得の変化、オーガニックアルゴリズムの変更などの外部要因を常にアカウントするわけではありません。

バリエーションが短期間良好なパフォーマンスを示したからといって、それが常に最良の長期的な選択肢であるとは限りません。これらのテストのうち、どのテストが仮説に最適であるかを検討してください。

• A/Bテストは、「「どのアイコンがより高いコンバージョン率を促進したか？」」など、直接的な変更を比較するのに最適です。
• インクリメンタルテスト は、パフォーマンスの向上を本当に変更が引き起こしたのか、それとも有料キャンペーンや市場トレンドなどの他の要因が影響したのかを判断します。これを行うには、AppTweakの インクリメンタリティ分析を使用できます。

マーケティングにおけるインクリメンタリティとは？を読んで詳細をご覧ください。

結論

適切に行われた場合、モバイルアプリのA/Bテストは、ASOツールキットの効果的なツールとなり得ます。これにより、推測を排除し、ユーザーに本当に響くものを見つけ、アプリストア全体でより高いコンバージョン率を促進するのに役立ちます。

しかし、成功の鍵はテストの実行方法にあります。一度に1つの変数をテストし、明確な仮説を持ち、可能であればトラフィックをセグメント化し、統計的信頼性に達するのに十分な時間を確保することを忘れないでください。これらのA/Bテストのベストプラクティスとツールを使用して、よりスマートにテストし、アプリの成長を拡大してください。

最後に、競合他社をスパイして優位に立ちたい場合は、今すぐAppTweakを探索し始めてください！

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