A/Bテストは、スプリットテストやバケットテストとも呼ばれ、単一の変数の2つのバージョンを比較して、どちらがより良いパフォーマンスを示すかを判断するユーザー体験研究方法です。これは、ウェブページ、アプリ、またはマーケティング要素の複数のバージョンを比較し、どれが顧客により受け入れられるかを確認するシンプルかつ効果的な方法です1。
本質的に、A/Bテストは2つのバージョン（AとB）をランダムに選ばれた顧客グループに表示し、事前に定義された成功指標に基づいて、どちらのバージョンがより良い結果をもたらすかを分析することです。
A/Bテストはデジタル環境の様々な要素に適用できます。以下は一般的な適用分野です1：
A/Bテストは、ウェブサイトにおける推測による最適化を排除し、データに基づいた決定を可能にします。A/Bテストが重要な主な理由は以下の通りです1：
典型的なA/Bテストでは、ウェブページやアプリ画面の2つのバージョンを作成します。バージョンAは通常、現在の、またはコントロールグループ用のバージョンであり、バージョンBはテストしたい修正を含みます。その後、トラフィックをこの2つのバージョンに分割し、ユーザーの反応を測定・分析します1。
例えば、Eコマースサイトで2つの異なる商品ページレイアウトをテストし、どちらがより多くの購入につながるかを確認できます。訪問者の半分は元のレイアウト（A）を見ることになり、残りの半分は新しいレイアウト（B）を見ることになります。統計的に有意な期間テストを実行した後、企業はどちらのバージョンがコンバージョン率の面でより良いパフォーマンスを示したかを判断できます1。
多くの企業がA/Bテストを活用して大幅な改善を達成しています。例えば、マイクロソフトのBing検索エンジンは、広告見出しの表示に関するA/Bテストを実施しました。数時間で、代替フォーマットがユーザー体験の指標に悪影響を与えることなく、12%の収益増加をもたらしました1。
同様に、GoogleはA/Bテストのパイオニアであり、2011年だけで7,000以上のA/Bテストを実行しました。これらのテストは、Googleが検索結果の表示から広告の配置まであらゆるものを最適化するのに役立ち、検索エンジン市場での支配的な地位を維持することに貢献しました1。
A/Bテストを最大限に活用するには、以下のベストプラクティスを考慮してください1：
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