多変量テストとは
多変量テストとは、Webサイトやランディングページ（LP）上で、複数の要素（例：見出し、画像、CTAボタンの文言）の組み合わせを同時にテストし、最もコンバージョン率（CVR）を高める効果的なパターンを見つけ出す検証手法です。一般的なABテストが一つの要素のみを変更して比較するのに対し、多変量テストは、各要素が互いに与える影響（相互作用）まで分析できるため、ページの総合的な最適化を目指すことができます。
ABテストとの違いと、複数の要素を最適化するメリット
ABテストが「見出しA」と「見出しB」のように、一つの変更点に絞って検証する手法であるのに対し、多変量テストは、一つのページ内で複数のパーツを同時に変更します。
たとえば、ランディングページで「キャッチコピー（A/B/C）」「メイン画像（X/Y）」「CTAボタンの文言（P/Q）」の三つの要素をテストする場合、組み合わせのパターンは3 × 2 × 2で合計12パターンになります。多変量テストでは、この12パターン全てを同時に検証し、最もCVRが高い「C-Y-Q」のような最適な組み合わせを特定できます。
この手法の最大のメリットは、要素間の相互作用を発見できることです。たとえば、個別にテストすると「キャッチコピーB」が最も良かったとしても、多変量テストの結果、「キャッチコピーCは、特定の画像Yと組み合わせた時だけはBよりも圧倒的に成果が高い」という予期せぬ発見があるかもしれません。大手企業のように十分なトラフィックがある場合、この相互作用の発見が、ランディングページ最適化（LPO）の成果を飛躍的に高める鍵となります。
多変量テストをLPOで最大限に活用する戦略
多変量テストは、ランディングページ最適化（LPO）の検証フェーズにおいて、戦略的な役割を果たします。特に、ページ全体の構造やデザインは変えずに、コンテンツ要素の最適解を探りたい場合に威力を発揮します。
具体的な活用戦略として、まずアクセス解析やヒートマップ分析から、「このページには複数のボトルネックがある」と特定したとします。そこで、LPOの次のステップとして多変量テストを導入し、複数の仮説を同時に検証することで、検証時間を大幅に短縮できます。
例えば、BtoCの金融商品LPで「安心感」と「緊急性」のどちらを強調すべきか悩んでいる場合、「保証に関する文言」と「期間限定オファーの表示」の組み合わせをテストできます。多変量テストの結果、「保証文言を控えめにしつつ、限定オファーを強く打ち出した組み合わせ」が最もCVRが高かった、ということが判明すれば、今後のマーケティングメッセージの方向性も明確になります。ベンチャー企業でトラフィックが少ない場合は、検証期間が長くなるリスクがあるため、より重要な要素に絞ったテスト設計が求められます。
多変量テストで気を付けるべき点
多変量テストは強力な手法ですが、ABテストに比べて実施のハードルがやや高い点に注意が必要です。最大の制約となるのが、テストに必要なトラフィック（訪問者数）の多さです。
先ほどの例のように12パターンをテストする場合、統計的な信頼性を確保するためには、それぞれのパターンに均等に十分な数の訪問者を振り分ける必要があります。トラフィックが少ないWebサイトで多変量テストを行うと、検証に数か月以上かかったり、結果に統計的な信頼性が得られなかったりするリスクがあります。
このため、一般的に多変量テストは、コンバージョン数が多く、トラフィックが多いWebサイト（大手ECサイトのトップページや、大量の広告流入があるランディングページなど）での利用が推奨されます。トラフィックが少ない場合は、無理に多変量テストを行わず、LPOの初期段階ではまずABテストで最も影響の大きい要素から順に改善していく方が、費用対効果が高いと言えます。
Q＆A
Q1. 多変量テストとABテストは、どのように使い分けるべきですか？
ABテストは、ボタンの色や見出しの文言など、一つの要素の小さな変更の効果を迅速に知りたいときに使います。多変量テストは、キャッチコピー、画像、CTAなど複数の要素を組み合わせてページ全体の最適な構成を見つけたいときに使います。
Q2. 多変量テストを実施する際の最大の注意点は何ですか？
最大の注意点は、テストに必要なトラフィックが非常に多いことです。テストパターンが多いほど検証期間が長くなり、成果が出る前にテストを中断せざるを得なくなるリスクがあります。事前にコンバージョン数とトラフィック量を計算し、実施の可否を判断する必要があります。
Q3. 多変量テストで検証できる要素は、具体的にどんなものがありますか？
見出しのコピー、サブコピーの文言、メインビジュアルの画像、ボタンの色や文言、情報の配置順序、価格の表示方法など、ユーザーの行動に影響を与えそうなWebページ上のあらゆる要素を検証できます。
Q4. LPO（ランディングページ最適化）において、多変量テストはどのような効果がありますか？
LPOにおいて、多変量テストは「要素間の相互作用」を発見できるため、個別の改善では到達できないような、CVRの劇的な向上をもたらす可能性があります。どの要素を組み合わせることでユーザーの心理が最も動くかという、深い洞察を得られます。
Q5. 統計的信頼性とは、多変量テストにおいてどういう意味を持ちますか？
統計的信頼性とは、テスト結果が偶然ではなく、本当に変更による効果があったと断言できる確率のことです。多変量テストはパターン数が多いため、各パターンの訪問者数が少なくなると、この信頼性が低くなり、結果を信用できなくなってしまいます。
関連用語
コンバージョン率（CVR）