AIによるABテストの自動化

AIによるABテストの自動化とは？詳しく解説

WEBサイトの改善のためにABテストを実施したとしても、必ずしも運用にかかる負担と成果は比例するとは限りません。
逆に負担ばかりが増えてしまい、肝心の効果はあまり見らないと言った事も。

人的リソースの軽減には、ツールによる自動化が有効的です。

ABテストのプロセスをAIで自動化

ABテストの基本サイクルは下記ですが、1回で終わりではなく、一連の流れを繰り返すことがサイトの成長に繋がります。

まず改善したい対象ページを選定し、課題を明確にします。
その上でどのような変更によってユーザー行動に態度変容を促せるのか仮説を立てます。
テスト内容とパターンを作成し、目標や期間を設定してテストを実施し、各種数値をウォッチします。
終了後に、最もパフォーマンスの高かったパターンを採用します。

そして、実際はこのほかに、セグメントごとのテストパターンの作成や、パーソナライズ設定、テスト配信のトラフィックの割り当てを調節したり、終了後の最適化作業など細かな作業が必要になります。

ツールを使用することで、これらの作業のうち数値的に判断できるものは自動化できる場合があります。
また、テストをスタートしたあとに自動で配分を変更したり、終了後の設定を自動化するなどで、「人の手によるところはテスト設計まで」の状態にできれば、人件費も削減できます。

また、ツールによってはAI技術によるキャッチコピーの自動生成など、クリエイティブ面もツールに任せてしまえるものもあります。

AIによるABテストの自動化のメリット

生産性の向上

ABテストではテスト内容を考えたり、テストそのものに時間がかかる、テスト期間中はパフォーマンスが低下してしまうなど、様々なデメリットがありますが、こうしたデメリットをAIが解消することができます。

AIは膨大な量となる各種データを、リアルタイムに分析し最適化。収益を追いかけながらの配信バリエーションを継続することができるだけでなく、さまざまなセグメントと効果的なメッセージの組み合わせの予測・発見もできるなど、ABテストにかかる時間や労力の削減、効果化を図ることができます。

人件費・コストの削減

人が行っていた作業をAIツールに置き換えることで、人件費の削減が期待できるだけでなく、労働力不足の現場ではその解消になります。また、AIがもつ特徴を活かした面倒な仕事や、膨大なデータ分析を任せることで、他の主要な仕事に集中して取り組めるようになります。

クリエイティブにも活用

近年のAI技術の進歩により、テスト工数の自動化だけでなく、設計そのものも一部AIが担える時代がきています。

キャッチコピーなどの長くない文章は、言い回しの組み合わせ数に限りがあるので、ツールによってはそれをAIが自動で生成・選択し、ユーザーに刺さりやすいコピーをテストしてくれる機能があります。
AI技術は発達産業ですので、今後のアップデートで精度が高まったり、より効果的・効率的なABテストを実行できるようになるかもしれません。

AIによるABテストの自動化が有効なケース

AIは条件や内容の異なる大量のデータを扱うことに長けているので、WEBサイトの各種分析データの取り扱いにピッタリです。

ユーザー属性情報によるスコアリングや、スコアによるセグメントの決定と各テストパターンの作成、結果の学習と反映、継続的な作業など、ABテストの実行で必要なプロセスを自動でおこないます。

また、人手不足の現場ではAIは大きな戦力となります。人が行っていた作業をAIに置き換えることで、少ない人数でPDCAが回せるようになります。担当者ひとりとあとはAIがテストを実施する、というマーケティングスタイルも可能になるでしょう。

AIの注意点

AIツールに膨大な情報を扱わせるため、外部からのハッキングによる情報漏洩リスクなどのセキュリティ面には十分な対策が必要になるでしょう。

直接的に個人情報を特定できるものはもちろん、第三者データや行動データなども貴重な資料となりますので、データ運用については人的教育も必須です。

まとめ

AIでプロセスを自動化すれば、ABテストの運用にかかる作業負担を軽減し、テスト・検証・改善を繰り返すPDCAサイクルをスムーズに進めてくれます。

本格的なABテストを実行するためには、テストの目的や、自社のサイト性質、流入ユーザーに合わせて適切な機能が必要です。

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