2つのグループに全く同じエクスペリエンス(同じページ、同じコンテンツ、同じ条件)を提供し、テストシステムの信頼性を検証することを目的としたテストの種類です。CRO(Conversion Rate Optimization)の文脈では、A/Aテストにより以下を確認できます。
- バリアント間のトラフィック配分が適切に均衡していること、 コンバージョンのトラッキングが正しく機能していること、
- テストツールに技術的または行動的なバイアスがないこと、
- 実際の条件下でバリアント間に見られる差異が、偶然や設定ミスによるものではないこと。
このタイプのテストは、特に以下のような場合に、重要なA/Bテストを開始する前によく利用されます。
- 新しいテストツールを導入した場合(例:Dynamic Yield、AB Tasty、Optimizely)、
- 新しいセグメンテーションやターゲティングのロジックを導入した場合、
- サーバーサイドのバリエーションを使用しており、検証が必要な場合。
💡 知っておくと良いこと:A/Aテストにおいて小さな統計的差異が現れるのは正常ですが、有意な差異は生じないはずです。あるバリアントが高い信頼水準で他方を上回る結果となった場合、それは設定上のバイアス、トラッキングの不具合、またはランダム化の問題を示している可能性があります。
Autres termes : A/B testing
用語集をすべて見る- A/B TestingL'A/B(n) testing est une méthode qui compare deux versions ou plus d'une page web, d'une application, d'un algorithme, de bannières publicitaires, etc., pour déterminer laquelle performe le mieux.A/B testing
- Client-side testing (A/B test)Le client-side testing modifie le contenu visible par l'utilisateur via des scripts exécutés dans le navigateur.A/B testing
- DatalayerUne structure de données utilisée pour transmettre des informations entre un site web et un outil de gestion de balises.A/B testing
- Feature FlaggingUne technique permettant d'activer ou désactiver des fonctionnalités à distance sans déployer de nouveau code.A/B testing
- Feature RolloutLe déploiement progressif d'une nouvelle fonctionnalité à un sous-ensemble d'utilisateurs avant une mise en ligne complète.A/B testing
- Hypothèse de testUne hypothèse de test est une déclaration formulée pour prédire le résultat d'une modification spécifique sur un site web ou une application dans le cadre d'un processus d'optimisation.A/B testing




