来月、株式会社翔泳社様の主催する『MarkeZine Day 2010 次世代ウェブマーケターのためのスキルアップセミナー』に、セミナー講師として参加させていただくことになりました。
コンバージョン率の改善と、GWO の活用についてです。
以前も、同じようなセミナーを行ったのですが、今回はもっと参加者とのコミュニケーション
を交えながら、より分かりやすい内容にしようと思います。
このブログ購読者に会える、絶好のチャンスだと考えています。是非、参加の申し込みをご検討ください。
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Website Optimizer を導入すると SEO に悪影響があるの！？
先日、Website Optimizer に関するセミナーを行ったのですが、その際に参加者の方から下記のようなご質問を頂きました。
Google Website Optimizer を導入した場合、SEO のランキングに影響することはありませんか？
答えから言うと、Website Optimizer を導入した場合でも、オリジナルページ（オリジナルコンテンツ）のクローリングは、導入前と同様に行われるので、それ自体が SEO に悪影響になることはありません。
もちろん、それは Google だけではなく、Yahoo の SEO も同様です。
それから AdWordsに関しても、 リンク先のページの品質スコアにも影響することはありません。
一つだけ SEO に関して懸念するべき点
があるとするなら、オリジナルページ + 新しいテストページを用意して A/B テストを行った場合に、新しいテストページに被リンクが付いたりするケースです。
通常、A/B テストの新しいテストページへ行くためには、ユーザーはオリジナルページから振り分けられなければ行けません。
でも、ユーザーが新しいテストページをみた後に、そのページをブックマークしたりリンクを貼ったりすると、検索エンジンのロボットにクローリングされたりインデックスされたりする可能性が高くなるだけではなく、若しかしたらそのリンクを辿って、直接テストページをみてしまうユーザーもでてくる可能性もあります。
この場合、直接テストページをみたユーザーに関しては、テストのデータとして集計されないので、Website Optimizer のテストに不公平なデータを与えることはありません。
ただ、テストページに被リンクが付いた場合、テストを終了したときにそのファイルにリダイレクトをかける作業が必要です。
※ Website Optimizer の管理画面で、勝ち残ったページをこれから使用するページに指定して、それぞれのページのコードをそのまま放置しておけば、自動的にリダイレクトされる仕組みにはなっていますが、そうではなく、テストをしていた時のコードを全て取り除いて、勝ち残ったページをオリジナルページのファイルと書き換えるという作業をした時には、自身でリダイレクトを設定する必要が出てくる可能性があるという意味です。
多変量テストの場合は、同一ページで行われるので、このような問題は生じませんが、A/B テストをやる場合で被リンクがつくようなケースは覚えておいた方が良いかもしれません。
Analytics や AdWords のコンバージョン率に比べ Website Optimizer のコンバージョン率が良いのは何故！？
先日、下記のような質問を受けました。
Website Optimizer で集計されるコンバージョン率と、Analytics でみるコンバージョン率に差があるのですが、どうしてでしょうか？
解析ツールを複数利用している方であれば、Analytics や Website Optimizer に限らず、解析ツールによってデータが違うという経験をしたことがある方も少なくないハズです。
これは、解析ツールによってデータの収集方法が違うので、このような現象が起こります。
Analytics と Website Optimizer のコンバージョン率の計算方法には、下記のような相違点があります。
[Analytics のコンバージョン率] = [コンバージョン数] / [訪問数]
[Website Optimizer のコンバージョン率] = [コンバージョン数] / [訪問者数]
もう少し分かりやすく説明すると…
あなたのサイトに訪問した人が、1 週間後に再度サイトを訪れ、コンバージョンを記録した場合を例にとってお話しします。
Analytics の場合
訪問数は 2 であるのに対し、コンバージョン数は 1 なので、コンバージョン率は 50% になります。
Website Optimizer の場合
同じ人が同じサイトをみているので、訪問者数は 1 のままで、コンバージョン数は 1 なので、コンバージョン率は 100% になります。
つまり、Website Optimizer の場合は、一度そのサイトを訪れれば、その後リピートして訪問しても、1 ユーザーとしてカウントされます。
Website Optimizer のテスト期間中は、同じ人であれば必ず同じパターンのテストページをみることになりますし、そのデータをもとにコンバージョン率を計算しないことには、テスト結果にも変な影響が出てきてしまいます。
この違いを知った上でデータをみると、それぞれのデータの使い方にも違いをもたらすことが出来ますよね。
畳屋さんのコンバージョン率が 6.7 倍になった、驚きの成功事例
畳の張替サービスで、おそらく業界ナンバーワンの老舗 株式会社 TTN コーポレーション が運営する、個人客向けの畳張替サービス 三条たたみ のサイト改善を引き受けさせて頂きました。
結果は…
コンバージョン率 1.42% → 9.56%
改善率 573%（コンバージョン率 6.7 倍）
過去に例をみない驚きの改善率を記録したので、皆さんにもシェアしたいと思います。（正直、これほどの改善率になるとは予想外でした…）
まずは、細かいことを話す前に、改善前と改善後のサイトをご覧ください。
改善点がたくさんありページ全体を変更する必要があったので、今回は Website Optimizer の ABテストを使用したところ、573% という改善率（コンバージョン率 6.7 倍）を記録しました。
サイト＆テストの詳細
| 改善ページ | Top ページ |
| コンバージョンの定義 | HPから見積もりをしてもらう |
| コンバージョンページ | 見積もりフォーム入力後の、ありがとうございましたのページ |
| 集客方法 | SEO / PPC |
| ユーザーの特徴 | ホームページに訪れる以前に、DM / CM などで会社の存在を認知しているユーザーが多い。 比較的、年齢層の高いユーザーが多い。 |
| サービスの特徴 | 厳しい品質管理と、高品質な畳 業界トップの規模（対応エリアが広い） マスコミに多数出ている |
| 最も人気のあるサービス | 畳 / 襖の張替え |
以上を踏まえたうえで、何に気を付けて、具体的に何をどう改善したのかを説明します。
選択肢を少なくした
担当者の方と話した時には、メインサービスは畳 / 襖の張替えで、それが8割以上を占めるというお話しを頂いていたのですが、改善前のページをみると、
- キャンペーンへの誘導
- イ草のラグマットへの誘導
- 障子のページへの誘導
- 網戸のページへの誘導
これらがメインサービスと同じくらい主張していました。
いろんなサービスや試みをやっているのを紹介したい、目的の違うユーザーを一人でも逃がしたくない、という気持ちは分かるのですが、メインのサービスが消えてしまうようでは、あまり意味がありません。
その理由から、余計なバナーを無くし、さらに思い切って左にあったメニューも削除しました。
分かりやすいヘッドライン
旧ページは、ISO / QMS のロゴと、『国際基準の品質管理体制 ISO9001（国際品質保証）認証取得』という説明が、ヘッドライン（一番目立つ部分）にありました。
恐らく、この認証を受けていることはとてもスゴイことなのだとは思いますが、言葉が難しすぎてユーザーには伝わりません。業界の人なら分かるのかもしれませんが、ロゴをみても一般のユーザーには、何のことやら…
そこで、ヘッドラインを単刀直入に『からだにやさしい畳』と変更し、赤ちゃんにもやさしいという担当者様の声をそのまま反映させた形で、分かりやすいイメージを作りました。
もちろん、ヘッドライン（その下にある三行の簡単な文章）を読みやすくするように、イメージを主張しすぎないように注意を払っています。
目的のアクションを最も目立たせる
上記にもあるように、このサイトの目的は、見積もりをしてもらうというのがメイン目的です。
旧ページは、見積もりフォームへのリンクが、グレーという目立たないボタンでページの中盤にありました。
畳の張替えといわれれば、ある程度は想像のつくサービスなので、それほどたくさんの説明は無用だったのと、このサイトに訪れる前に何らかの情報を持っているユーザーが多いという理由から、見積もりへのボタンは、スクロールしなくてもみえるところに、赤色の大きなボタンに変更しました。
メディアの紹介
担当者様とお話ししたときに、ホームページ上で利用できるお客様の声は無いかと質問したところ、あっさり 『無いです！』 との返事が返ってきました。
ところが、この会社には、テレビに何度も取材された実績が多数あったのです。
旧ページにも、テキストでの説明があったのですが、実際の動画が Youtube 上にアップされていたので、それをスクロールしたところに紹介しました。
もちろん、ヘッドライン下にある三行の簡単な文章にも、テレビに何度も取材されたことを伝えています。
以上…
改善点は非常にシンプルで、基本的にはこの 4 点だけです。
以前公開したブログの記事、LPO 対策で最も重要な 7 項目 にある改善点を幾つか実践しただけです。（今回に関しては、テスト案を作成する前に、そのレベルではないと判断できたので、難しいウェブ解析もあまり行いませんでした。）
その結果がこれです。
※ 実際には、オリジナルページに加えテストページを 2 つ準備して、3 バージョンでテストを実施したのですが、勝ち残らなかったパターンについての説明は、省略させて頂きました。
今回は、差が大きかったので早期にテストが終了したという印象です。
今回のテストを実施させて頂いた、株式会社 TTN コーポレーションのウェブ担当者様から非常にありがたい、お礼の声を頂いております。
改善案のホームページサンプルをみた時は、『コンバージョン率が少しは良くなるのかな？』と思っていたのですが、結果を見て驚きです（笑）
見やすく、わかりやすいページ構成になっており、『今まで自分がやってきた内容がお客様に情報の押し売りになっていたのではないか？』と反省させられました。
成約が格段に増えて売上に直接影響してきました。
初めて問い合わせをしたメールの時から、メールの返信も素早い対応で的確な答えが帰って来ていましたので安心してお願い出来る会社だと思っておりました。
実際、依頼してみて的確なアドバイスと素早い対応で、思った通りだったのでお願いして本当に良かったと思っています。
株式会社 TTN コーポレーション
浅尾 誠様
私のサイトでも、同じことができますか？
今回のお客様は、前回 3 社限定で募集した、成果報酬型ウェブサイトオプティマイザー導入に申し込んで頂いた方です。
実際にやってみてかなり面白かったので、前回と同様に 3 社限定で成果報酬型ウェブサイトオプティマイザー導入支援を行いたいと思います。
- 分析
- 改善案のご提案
- デザイン / 文章
- ページ作成
- ウェブサイト オプティマイザー導入
- テスト結果のレポート
上記の作業を全て弊社が行います。（コンバージョン率が改善されなければ、料金は一切発生いたしません。）
ご興味のある方は、下記のリンクよりお申込みください。
ウェブサイトオプティマイザー導入支援に申し込む
※ 2010 年 3 月 25 日をもちまして、申し込みを締め切らさせて頂きました。通常のコンサルティングのお申込みはこちらをどうぞ…
Website Optimizer を使った時、テスト期間はどれくらい必要ですか？
セミナーをやると、『Website Optimizer を使った時、テスト期間はどれくらい必要ですか？』という質問を、よく頂きます。（先日のセミナーでも、同じ質問を受けました…）
Website Optimizer を設定した後、データが溜まりはじめると、下記のようなレポート画面を見ることができます。
この例では、オリジナルページとは別に、2 つのパターンを用意して、ABテストを行っています。
それぞれのパターンにある “バーの幅” が、コンバージョン率の分散（コンバージョン率のブレ幅）を表しています。
十分なデータが溜まっていないうちは分散も大きいので、上記のオリジナルのコンバージョン率を例に挙げるなら、実際のコンバージョン率は 1.32% であっても、そのデータ量だと ±0.9% のブレ幅を計算しなければいけないという判断のもと、バーの幅が広く表示されます。
オリジナルのコンバージョン率の可能性のうち、最も良いコンバージョン率は（1.32% + 0.9% = 2.22%）となり、バーの右端がそれを意味しています。
組み合わせ 1 のコンバージョン率にもブレ幅はあるのですが、バーの黄色く表示されている部分が、オリジナルのコンバージョンよりも、良くなる可能性を新しています。
つまり、現状では組み合わせ 1 が勝ちそうな傾向で、その反面、左寄りの組み合わせ 2 は、オリジナルより少し負けそうな傾向にあると言う事を表しています。
もちろん、今後の調子では、これが逆転する可能性もあります。
テストの終了
十分なデータが溜まると、勝ちパターンのバーが緑色になり、自動的に Website Optimizer から、テストが終了したことを知らせてくれます。
こうなれば、テストは終了です。
テスト期間はどれくらい必要か？
前置きが長くなってしまいましたが、本題はそれが終了になるまでにどれくらいの期間が必要なのかという事ですよね…
それは、
- データが溜まる早さ（データの量）
- どれだけ大きな違いが出てくるか（コンバージョン率の差）
この 2 つの要因によって、左右されます。
データの量
上記の “バーの長さ” にある説明の通り、同じコンバージョン率でも、データが少なければそのコンバージョン率にはバラつきがあります。
例えば、
5 / 100 （100 ビジターで、5 コンバージョン）のコンバージョン率は 5%
50 / 1000 （1000 ビジターで、50 コンバージョン）のコンバージョン率は 5%
コンバージョン率でいえば同じですが、コンバージョン数が 50 の方が、データに信頼性があります。（100 ビジターで、5 コンバージョンの 5% は、少しの偶然で 7% にもなれば、3% にもなる可能性が大きいという意味です。）
この考えからすると、ビジター数が多いサイトやコンバージョン数が多いサイトは、サンプルデータが短期間に大量に溜まりやすいので、テスト期間も短くなります。
それから、例えビジター数が多いサイトやコンバージョン数が多いサイトであったとしても、テストページの数が多い場合は、時間がかかることがあります。
上記のイメージでいえば、12 通りのテストページがあるので、それぞれのページに振り分けてコンバージョン数を測っていると、その分時間もかかります。
ですので、多変量テストでは組み合わせを考えるとパターンが大量になることがあるので、ページのビジターが多い方、コンバージョン数が多いサイトに向いているといわれるのが、その所以です。
コンバージョン率の差
テストページが少なく、十分なトラフィックを確保し、十分なコンバージョン数のサンプルデータを抽出できた場合でも、それぞれのテストページに “差” がでなければ、テストはいつまでたっても終わりません。
あまりにも細かすぎる変更で、どのバージョンも同じくらいのパフォーマンスなので、データが十分でも判断ができず、最終的に自分の判断で強制終了しなければいけないケースです。
コンバージョンアップ 101 の方法 – 16番目にも紹介しましたが、こういうことにならないためにも、勇敢に大きな変化を与えてみようと言っているのです。
逆に、大きな変化を与えると、
このように、短期間での少ないサンプルでもテスト終了となります。（この場合は、大負けしているテストですが…笑）
まとめ
ということで、ビジター数 / コンバージョン数 / テストの変化度合い によって、テストが終了するタイミングが異なります。（十分なデータが溜まったかどうかは、ツールが自動的に教えてくれます。）
ウェブサイト オプティマイザーを使ってテストをするときに気を付けることは、
- テストページ（組み合わせ）が、大きくなりすぎない – 大抵の場合は、複雑な多変量テストは必要なく、簡単な 2～3 ページの AB テストで十分です。（それによって、一つ一つの要因を検証していった方が、分析しやすい。）
- 大きな変化を与えること – はじめてそのページを見た人が、5 秒以内に違いを見つけられなければ、変化があるとは言い難い。
この 2 つを注意してみましょう。