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リスティング広告のA/Bテスト完全ガイド｜設定方法・成果を上げる活用法を徹底解説

2025.07.17

リスティング広告を運用していると「本当にこの広告が最適なのか？」と感じることはありませんか？広告のパフォーマンスを正確に見極め、改善するためには、A/Bテストの実施が非常に効果的です。
本記事では、以下の点を中心にご紹介します。

リスティング広告のA/Bテストで比較できる要素
媒体ごとのA/Bテストの設定・実施方法
A/Bテストを行う際の注意点

リスティング広告の効果を最大化するためのA/Bテストの手法と活用方法について理解するためにもご参考いただけますと幸いです。
ぜひ最後までお読みください。

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リスティング広告のA/Bテストとは

リスティング広告のパフォーマンスを向上させるためには、さまざまな要素の検証が欠かせません。A/Bテストは、その検証を効率的かつ正確に行うための手法として活用されており、広告運用者にとっては欠かせない存在となっています。ここでは、リスティング広告におけるA/Bテストの概要と、基本的な設定方法について解説します。

リスティング広告のA/Bテストは管理画面上で設定できる

リスティング広告におけるA/Bテストは、Google広告やYahoo!広告などの管理画面から手軽に設定できます。従来は外部ツールやタグ設定などが必要だった時代もありますが、現在では各広告媒体がA/Bテスト機能を内蔵しているため、比較的簡単にテストを実施できるようになっています。Google広告であれば「下書きとテスト」機能、Yahoo!広告であれば「広告グループ内での比較」など、媒体によって設定方法は異なりますが、いずれも画面上で完結するため、初心者でも取り組みやすい点が魅力です。テストでは、広告文やタイトル、リンク先LP（ランディングページ）などを比較でき、仮説検証を通じて成果向上を狙えます。

リスティング広告のA/Bテストでは何が比較できる？

リスティング広告の成果を改善するためには、クリック率やコンバージョン率に影響を与える要素を一つずつ検証していくことが重要です。A/Bテストでは、下記のような要素を変更・比較することで、どの要素が成果に最も寄与しているかを明らかにできます。

タイトル（見出し）

検索結果に表示される広告タイトルは、ユーザーの注目を集める最初のポイントです。訴求の切り口を変えることで、クリック率に大きな差が出ることもあります。

例

パターンA：「今だけ限定！〇〇％オフ」
パターンB：「〇〇で失敗しない方法とは？」

数値的なインセンティブと課題解決型のアプローチなど、異なる視点での比較が有効です。

広告文（ディスクリプション）

広告文は、商品やサービスの魅力を伝える重要な要素です。文言の違いによって、ユーザーの関心や行動は大きく変わります。ベネフィットの伝え方や言い回しの工夫をテストしましょう。

例

「多くの方に選ばれています」 → 社会的証明による訴求
「24時間いつでも対応」 → 利便性を強調した訴求

細かな表現の違いがコンバージョン率に影響するため、仮説に基づいた比較がカギとなります。

リンク先ページ（ランディングページ）

クリック後に遷移するページの構成や内容も、成果に直結する重要な要素です。広告の内容とリンク先の情報に一貫性があるか、導線は明確か、CTA（行動喚起）は分かりやすいかなど、複数の観点から改善が可能です。

主な比較ポイント

ファーストビューの見せ方
ボタンの配置や文言
ページ構成や色使い

たとえば、ボタンの位置を上部に変えただけで申込数が増えたケースもあります。LPの最適化は広告の価値を引き出す鍵となります。

A/Bテストは、これらの要素を一度に変更するのではなく、1回のテストにつき1要素のみ変更することが原則です。どの変更がどの結果をもたらしたのかを正確に把握するためにも、テスト設計は慎重に行いましょう。また、Google広告のレスポンシブ検索広告や、Meta広告・ディスプレイ広告といった画像や動画が含まれる広告でも、A/Bテストは重要です。
たとえば画像の背景色、CTAボタンの位置、動画の長さなどの違いによって、クリック率や視認率が大きく変わることがあります。媒体のフォーマットに応じて、「テキスト要素」以外も柔軟にテスト対象に含める視点を持つことが、成果最大化の鍵になります。

A/Bテストで得られる3つの成果とは？広告改善に直結する具体効果を解説

A/Bテストは、広告運用の精度を高めるための有効な手法です。特にリスティング広告においては、限られた予算の中で最大限の成果を出すために、効果的なクリエイティブやランディングページの発見が重要となります。ここでは、A/Bテストを実施することで得られる具体的なメリットをご紹介します。

同期間・同条件での比較により高精度な効果検証ができる

リスティング広告のA/Bテストでは、同一の配信条件・期間で異なるパターンを同時に比較できるため、外部要因による影響を最小限に抑えながら精度の高い効果検証が可能になります。たとえば、季節性や競合の動向、検索ボリュームの変化といった要素は、時期が異なるだけで数値に影響を与えることがありますが、A/Bテストではそれらの変動要因を揃えて検証できるため、純粋なクリエイティブの差を明らかにしやすくなります。

1～2週間程度の短いサイクルで成果の改善を見込める

A/Bテストは、数週間という短いサイクルでテストと改善を繰り返せるため、PDCAの回転を早めることができます。特に、広告運用においてスピード感を持って改善を進めることは、コストの最適化にも直結します。たとえば、初期段階でテストにより効果の低いパターンを早期に除外し、より成果の高いパターンに集中投下することで、無駄な広告費を削減し、効率の良い運用につなげられます。

少ない工数で運用の改善ポイントを把握できる

A/Bテストは、一部の要素だけを差し替えるシンプルな設定で運用できるため、運用工数を抑えながら改善のヒントを得られます。タイトルや広告文、リンク先LPなど、変更箇所を最小限に絞って実施することで、何が成果に影響を与えているのかが明確になりやすくなります。これにより、担当者は限られたリソースの中でも効率的に仮説を検証し、広告のパフォーマンスを改善するための指針を得られます。

A/Bテストの成果比較イメージ

成果がどのように改善されるかを把握するには、具体的なパターンごとの数値比較も参考になります。以下は仮の例ですが、実務でのA/Bテスト結果を表形式でまとめておくと、改善サイクルを効率的に回す助けになります。

【A/Bテストの成果比較イメージ】

テスト要素	Aパターン	Bパターン	改善指標（例）
タイトル文	「今だけ限定！」	「〇〇で失敗しない方法」	CTR +12%
広告文	「多数の実績あり」	「初回無料相談実施中」	CVR +18%
LP構成	1カラム・CTA上部	2カラム・CTA下部	CVR -5%

数値は仮の例です。実際には十分な配信量・検証期間を確保し、統計的な有意差をもとに判断しましょう。

こちらの記事では、リスティング広告全体のメリットについてより詳しくご紹介しています。ぜひ併せてご覧ください。

https://owned.co.jp/column/listing-ads-benefits

リスティング広告の媒体ごとのA/Bテスト設定、実施手順

A/Bテストの実施は、広告媒体ごとに設定手順が異なるため、それぞれの仕様に沿って正確に設定することが求められます。ここでは、Google広告とYahoo!広告におけるA/Bテストの具体的な設定・実施方法を順を追って解説します。

Google広告とYahoo!広告の運用手順の違いについては、以下の記事でも詳しく解説しています。あわせて参考にしてください。

https://owned.co.jp/column/ads/listingads-structure

Googleのリスティング広告のA/Bテスト設定方法

Google広告では、「下書きとテスト」という機能を使って、A/Bテストを実施することができます。この機能により、既存のキャンペーンを複製して特定の要素を変更し、効果を比較することが可能です。

1.下書きとテストを作成

まず、既存のキャンペーンから下書きを作成します。Google広告の管理画面で該当キャンペーンを選択し、「下書きの作成」をクリックします。

2.キャンペーン選択

テスト対象となる元のキャンペーンを選択します。ここでは、変更する前のベースとなるキャンペーンが必要です。

3.テスト名と説明文

作成した下書きに名前と説明文を入力します。テスト内容が分かるように記載しておくと管理がしやすくなります。

4.広告変更

下書き内でA/Bテストしたい要素を変更します。タイトルや広告文、LPのURLなどを変更対象とするケースが多いです。

5.要素選択

数の変更点がある場合は、テストの焦点が曖昧にならないよう、1つまたは少数の要素に絞って設定します。

6.適用

変更内容を保存し、下書きとして適用します。これでテストに必要な準備が整います。

7.キャンペーンテスト作成

「下書きとテスト」メニューから、テストの作成を進めます。元のキャンペーンと下書きを比較対象として設定します。

8.下書き反映

テスト用のキャンペーンを作成する際に、先ほどの下書きをテストとして反映させます。

9.テスト期間、テストの分配比率

テストを行う期間と、元のキャンペーンとテストキャンペーンの分配比率（例：50%ずつ）を設定します。

10.最終確認

すべての設定内容を確認し、問題なければテストを開始します。以降は自動的に配信が行われ、結果が蓄積されていきます。

Yahoo!のリスティング広告のA/Bテスト設定方法

Yahoo!広告では、Google広告のような専用機能はありませんが、広告グループや広告コピーを活用することで、実質的なA/Bテストを行うことができます。

1.広告コピー

既存の広告をコピーし、テストしたい要素を変更します。タイトルや説明文の一部を変更し、別パターンの広告を作成します。

2.広告グループ選択

同じ広告グループ内に異なるパターンの広告を配置することで、同一条件下での表示が可能になります。広告グループを分ける場合は、配信条件の統一を意識する必要があります。

3.広告出稿

テスト用の広告を出稿し、一定期間配信を行います。広告配信のパフォーマンスを比較することで、どのパターンがより効果的かを分析できます。明確なテスト目的と評価指標を事前に定めておくと、結果の解釈がしやすくなります。

リスティング広告の媒体ごとのA/Bテスト結果の確認方法

A/Bテストの成果を最大限に活かすには、テスト結果を正しく把握し、次の施策に反映させることが不可欠です。各媒体では、専用の管理画面や指標を使って結果の比較・分析が可能です。ここでは、Google広告とYahoo!広告それぞれにおけるA/Bテスト結果の確認方法をご紹介します。

Googleのリスティング広告のA/Bテスト結果の確認方法

Google広告の「下書きとテスト」機能を使ったA/Bテストでは、結果確認も同じ管理画面上で行えます。設定後にデータが蓄積されていくため、一定期間の配信が完了した後、統計的な違いを確認する流れとなります。

1.キャンペーンテスト立ち上げ

テスト期間が終了または十分なデータが集まったタイミングで、管理画面の「キャンペーンテスト」タブから各パターンの成果を確認できます。ここでは、クリック率（CTR）、コンバージョン率（CVR）、インプレッション数、費用などが一覧で比較可能です。

2.分析と適用

パフォーマンスを比較し、明確に優れた結果が出ているパターンを選定したら、テストパターンを正式なキャンペーンとして採用するかを決定します。画面上から「テスト結果を適用」することで、テスト中の構成をそのまま本番キャンペーンに反映させることができます。ここで重要なのは、統計的な有意差があるかどうかを確認し、拙速な判断を避けることです。

Yahoo!のリスティング広告のA/Bテスト結果の確認方法

Yahoo!広告の場合、広告コピーを用いたテストでは、広告管理画面のレポート機能を使って結果を比較します。管理画面の「広告」タブや「レポート機能」を活用し、各広告の表示回数、クリック数、クリック率、コンバージョンなどを確認できます。
パフォーマンスの高低を把握する際には、配信ボリュームに偏りがないかにも注意を払いながら、一定の表示回数やクリック数が確保された状態で判断することがポイントです。また、Yahoo!広告では自動最適化がかかることがあるため、短期間での比較では偏りが出る可能性があり、数日間〜1週間程度の配信データを見て判断するのが望ましいです。

リスティング広告のA/Bテストを実施する際に気を付けるべきポイント3選

A/Bテストは効果検証に優れた手法ではあるものの、実施方法や予算配分を誤ると本来得られるはずの成果を逃してしまう可能性もあります。ここでは、リスティング広告でA/Bテストを行う際に気をつけるべき代表的な注意点を解説します。

予算が分散することで短期的な成果を低下させてしまう可能性がある

A/Bテストでは複数のパターンに予算を分配して配信するため、1パターンあたりの配信量が減ることになります。これにより、短期間では広告全体のパフォーマンスが低下してしまうこともあります。特に限られた予算で運用している場合、予算が分散されることで十分なクリック数やコンバージョン数が得られず、結果として全体の成果を損なうリスクもあるため注意が必要です。

検証方法を間違えると仮説も見誤る

A/Bテストでは、1つの仮説に対して検証対象を絞り込むことが重要です。たとえば、タイトルと広告文、リンク先LPを同時に変更してしまうと、どの要素が成果に影響したのかが不明確になります。また、テスト期間が短すぎたり、データ数が不十分な状態で判断してしまうと、統計的に信頼できる結果を得られず、誤った仮説で運用を進めてしまうことにもなりかねません。

少額の予算ではA/Bテストとして機能しない可能性がある

テストに必要なデータ量が確保できなければ、正確な効果測定は行えません。少額の広告予算でテストを行った場合、十分なインプレッション数やクリック数、コンバージョン数が得られず、信頼性のあるデータとして扱えないことがあります。結果として、どのパターンが優れているかを正確に判断できず、意味のある改善につながらない可能性があるため、一定以上のテスト予算と配信量を確保することが推奨されます。

リスティング広告のA/Bテストの結果をより効果的に活用するには？

A/Bテストは、リスティング広告の効果を検証し、最適な訴求軸や広告文を見極めるために欠かせない手法です。

ここでは、A/Bテストの成果を正しく分析し、運用に活かすためのポイント

セールスポイント別にテストして成果を比較
広告出稿時期を考慮して結果を判断
LPの遷移先による成果の違いを検証
A/Bテストの優先順位をつける
テスト内容は一切変更しない

について解説します。

セールスポイント別にテストして成果を比較

A/Bテストでは、自社の訴求ポイント（セールスポイント）ごとに広告を分けて成果を比較することで、効果的な訴求軸を明確化できます。

【プログラミングスクールのA/Bテストパターン例】

テストパターン	訴求ポイント	結果（仮）
Aパターン	「最短でスキル習得」	CVR：3.5%
Bパターン	「業界最安級の料金」	CVR：2.1%

広告出稿時期を考慮して結果を判断

広告が出稿された時期的要因（例：ボーナス時期、年末年始など）によっては、一時的にコンバージョンが増えることがあります。テスト結果を正確に評価するには、以下の視点が重要です。

季節要因や外部イベントがない期間でテストする
異なる時期で実施したテスト同士は単純比較しない
出稿期間はテスト条件として記録しておく

LPの遷移先による成果の違いを検証

広告からのリンク先が異なると、CV内容や単価に影響が出ることがあります。

【LPリンク先の比較例】

リンク先	メリット	想定される成果
商品詳細ページ	コンバージョンしやすい	購入率向上が期待できる
カテゴリーページ	関連商品が目に入る	客単価向上が期待できる

広告の目的に応じて最適なリンク先を選定し、LPごとのA/Bテストを行うことが効果的です。