どんな変更もコードなしでテスト
自社のページ上でポイント&クリックして文言、画像、レイアウトを変更し — またはAIに書き換えを依頼し — その変更をテストの1つのバージョンにできます。
サイト訪問中に
ウェブパーソナライズ訪問者ごとのコンテンツとオファーB2Bパーソナライズ訪問企業ごとに業界別の内容商品レコメンド各買い物客が次に求めるものコンテンツレコメンド読者ごとに次の記事をA/Bテストオーディエンスごとの勝ちパターン動的ランディングページクリックした広告に合わせたページAI検索・チャット自社ページをもとに回答バナーとポップアップ行動・流入元・地域で表示AIプロモーション管理AIが顧客ごとに最適なオファーを選択ソーシャルプルーフリアルタイムの評価・在庫・購入コピー、デザイン、レイアウト、タイミングを直接比較テスト。有意性に達した時点で勝者を選ぶか、AIに毎晩配分を調整させるか — そしてすべての結果をオーディエンス別に確認し、各バージョンが誰に対して勝ったのかを把握できます。
1つの要素だけでも、すべての組み合わせを一度にでもテストできます。ランディングページ全体を作成して自社ドメインでテストすることも可能です。そして結果は、何が、どれだけ、どの程度の確かさで、誰に対して勝ったか.
何をテストするか迷っていませんか?自社サイト向けのA/Bテスト案を見る ↓ヒーローのコピー、料金ページ、メールの件名、パーソナライゼーションのルール全体 — 実際のトラフィックで本物のテストを実行し、判断はデータに任せましょう。サイト上で、オファーやレコメンドで、メールやプッシュで、アプリで、そしてサーバーで。
ランディングページの見出し、ヒーロー画像、バリュープロポジション、CTAのコピーをテスト。有意性スコアを内蔵した多変量の組み合わせでも、シンプルなA/B分割でも実行できます。
価格表示、プラン構成、決済フロー、信頼のシグナルをテスト。訪問者のタイプ — 新規かリピーターか、地域、流入元 — で分けるので、リピーターからの売上を損なうことはありません。
同じオーディエンスで、パーソナライズした体験と一般的な体験をA/Bテスト。2つのパーソナライゼーション戦略を直接比較。信念ではなく確信を持って展開できます。
1つのウィジェットに複数のプロモーションを設定します。AIが訪問者ごとに、その訪問者に許可されたプロモーションの中から選び、どれが成果を上げるかを配信しながら学習します。
訪問者の一部 — 最大で半数 — をそのウィジェットのプロモーションを一切見ないグループとして残し、オファーが実際にどれだけ上乗せしているかを確認します。
1つのレコメンドウィジェットを別のウィジェットと比較 — 「一緒に購入」対「類似アイテム」、「トレンド」対「パーソナライズ」。
ポップアップ対バナー、2つのリードフォーム、カウントダウンありとなし — どれもテンプレートから作る1つのバージョンです。
件名、送信者名、ヒーローブロック、CTAのコピーをテスト。開封時にレンダリングされるため、送信後も勝ったコンテンツが最新の状態に保たれます。
メールまたはWebプッシュの2つのバージョンを受信者ごとに分割 — 各受信者には常に同じバージョンが届きます。中の商品は、メールが開封された時点で選ぶこともできます。
iOSとAndroid向けのネイティブSDKが、ウェブサイトと同じAPIで訪問者のバージョンを取得します。同じキャンペーン、同じオーディエンス、同じレポートを、アプリの中で提供します。
SDKは、アプリ内で訪問者が行ったことを同じ訪問者としてPersonyzeに報告するため、テストに反映されます。
サーバーが訪問者に表示するバージョンを問い合わせ、JSONで受け取ります — 分岐に使うIDです:価格、ランキング、APIレスポンス、またはページ全体。ブラウザスクリプトは不要で、ページ上で何かが切り替わることもありません。
POST /rest/tracker-v1 → 200 { "actions": [{ "id": 88 }] } // 88はバージョンB render('checkout-b')
自社のコードから、オーディエンスとそのメンバー、ゴール、訪問者プロフィール、カタログを作成・変更し、各テストの判定を読み取れます:どれが勝っているか、どれだけの差か、どの程度確かか。
GET /rest/ab_test → 判定 POST /rest/user_lists → オーディエンス PUT /rest/goals → ゴール POST /rest/users → プロフィール
テストは、結果が本物になったときにだけ終わるべきです。
新しい見出しでクリックが増え、割引で注文が増える — それでも月末の数字は横ばい。変更が本当にもたらしたリフトを、季節やセール、訪問者層の変化と切り分けて示せるのは対照群だけです。対照群のないパーソナライゼーションは当て推量です。
Personyzeは最初の訪問者が来る前に基準を設定し、バージョンがそれを満たしたときにだけ勝者を判定します。テストは初期設定で信頼度98%と、最低1,000セッションを求めます。自動選択をオンにして「慎重」「バランス」「高速」から選ぶか — または信頼度、サンプル数、最低実施期間を自分で設定すれば — たまたま好調だった火曜日に、その日のうちに勝者が決まることはありません。
統計の計算はPersonyzeが行います — 選ぶのは、何を測定するかだけです。12個のゴールイベントのいずれか、またはセッションあたりの購入数、注文額、クリック、直帰率、訪問あたりページ数、サイト滞在時間をテストの対象にできます。クリックを最適化するテストと売上を最適化するテストの結果は、必ずしも一致しません — だから、どちらを意図したのかを指定します。
実際に行動に移す最小の改善幅を、ゴールごとに設定します。統計的には確かでもビジネス上は意味のない差でリードしているバリアントは昇格されず、それを再証明するためにトラフィックの4分の1を無駄にすることもありません。
バリアントが信頼度の基準、最小セッション数、実施期間、改善幅のルールをすべて満たすと、トラフィックがそのバリアントに移ります — すべてを移すことも、指定した割合だけ移すことも、分割を維持してメールで知らせてほしい場合はまったく移さないこともできます。
テストはオーディエンスごとにも評価されます。全体ではBが勝っていても、モバイルではバージョンAが勝っている場合、各オーディエンスにそれぞれの勝者を適用できます — ワンクリックで適用するか、Personyzeに自動で適用させます。ホールドアウトを継続できるので結果は引き続き検証され、変更は元に戻せます。
オーディエンスは、Audience Discoveryがデータから見つけたものでも、自分で作成したものでも構いません。
バリアントはそれぞれトラフィックの割合を持つグループです。2つのバリアントに45%ずつ割り当てると、残りの10%には何も表示されません— これが対照群で、テストが続く限り稼働し続けるため、報告するリフトは実際にあなたが生み出したリフトです。
公開前に、エディターは他のどのキャンペーンが重なるページで重なるオーディエンスを狙っているかを表示します。2つのポップアップが同時に出るのは成果ではなく衝突です — しかも、2週間後の数字で知るのではなく、まだ編集している間に気づけます。
終わりのないコンテンツもあります — ヒーローバナー、季節のオファー、1年中掲載しているブロック。勝者が変わり続けるので、判定する価値のある勝者はいません。
同じテストをAI:継続的に最適化に切り替えると、実験ではなくなります。毎晩、直近のトラフィックを重視しながら、統計的な確信がある場合にのみ、現在成果の出ているバージョンへ配分が移ります。そして常に10%を探索用に残すため、データ不足になるバージョンはありません。勝者を宣言する必要も、あとで確認しに戻る必要もありません。
1つのオーディエンス向けの変更を、全員の結果で評価すべきではありません。テストの対象を絞り込めば、結果はその人たちについてのものになります。
Audience Discoveryが、平均よりコンバージョン率がはるかに低いグループを示します — または、変更の対象となるオーディエンスを自分で選びます。
そのオーディエンスだけでテストを実行するので、変更の対象ではない訪問者がデータを薄めることはありません。
1つのオーディエンスに現れるリフトが、サイト全体で平均化されて消えることはありません。そのため、より早く明確な結果に到達できます。
テスト対象: スマホで閲覧 かつ 有料検索広告から訪問 かつ 初回訪問
テスト対象: 中規模のソフトウェア企業 かつ 今週料金ページを2回閲覧 かつ 無料トライアル中
テスト対象: リピーター かつ Instagramから訪問 かつ カートに商品を残したまま
テスト対象: パリ行きの航空券を検索 かつ ニュースレターから訪問 かつ ドイツ在住
バージョンを作るためのエディターとウィジェット、AIプロモーションとAudience Discovery、テストを読み解くレポート — そしてテストが連携するツール。
自社のページ上でポイント&クリックして文言、画像、レイアウトを変更し — またはAIに書き換えを依頼し — その変更をテストの1つのバージョンにできます。
ポップアップとバナー、商品とコンテンツのレコメンド、リードフォーム、Canvasデザイン、プロモーション — どれもテストの1つのバージョンにできます。
AIが訪問者ごとにプロモーションを選び、どれが成果を上げるかを配信しながら学習します。訪問者の一部を残しておけば、その人たちに対する購入リフトがレポートに表示されます。
自社データの中で、平均よりはるかに多く購入・コンバージョンするグループ — そしてほとんどしないグループ。いずれかをターゲットにするか、そのグループ向けに作ったバージョンをテストします。
すべてのゴールにおける各バージョンのリフトを、その確かさと95%区間、率の推移とともに表示 — 全体と、発見された各オーディエンスごとに。
1つのスニペットで、Shopify、WordPress、Magento、または独自の環境に導入できます。そこからPersonyzeがすでに収集しているオーディエンスデータを読み取るため、その人が実際に誰なのかに基づいてテストを分割できます。
そして結果を、すでに信頼しているツールに書き戻します。各テストは、すでに使っているツールに独自のイベントを送信できます — 1つのアクションで12の送信先、そのうち5つは訪問者のブラウザから、7つはPersonyze自身のサーバーから。
PersonyzeはMicrosoft Clarity、Hotjar、FullStoryの各録画に、訪問者が見たキャンペーンとA/Bグループをタグ付けします — 1つのバージョンに絞り込んで、人々がどうスクロールし、止まり、クリックしたかを確認できます。
コードなしで作るバージョン、配分とテストの判定方法 — または継続的に最適化するAI — そして判定、すべてのオーディエンス、すべての組み合わせ。パネルの実際の画面です。
2つのバージョンとオリジナルを1つのテストで。公開中のページを直接編集 — コピーの変更、画像の差し替え、CTAの再デザイン — するか、AIに書き換えを依頼できます。
テンプレートを選び、自社の商品からAIで画像を作成し、文言を加えます — そして1文でスタイルを変え、どの部分も手作業で微調整できます。
ゴールと必要な確かさを選びます。自動選択はそれを1文で示します:1,000セッションと14日が経過した後、購入において信頼度95%で勝ったバージョンを昇格。
結論は不要です:毎晩、配分が成果の出ているほうへ動きます — この例では8%と92% — 常に10%を探索に残し、発見した各オーディエンスでどのバージョンが勝つかも表示します。
「バリエーションAを残す」 — ただし注意点も:スマートフォンでは別のバージョンがリードしています。その理由と次にテストすべきことは、アシスタントに聞けます。
バリアントごとのリフトと信頼区間を、各バージョンの訪問数とコンバージョン率と並べて表示 — バリアントが勝った理由を正確に示し、その判断を説明できます。
コンバージョン率の推移、続いて各オーディエンス:この例では、送料無料のバージョンがスマートフォンで+180%の差で勝っています。
1つの判断にはA/B、複数の要素を同時に変えるなら多変量、そしてトラフィックの一部を変更なしのサイトに残すホールドアウト。この例では、ボタンの色×ボタンのテキストで4つの組み合わせ、それぞれのリフトと信頼度を表示しています。多変量レポートでは、どの組み合わせが勝ったかだけでなく、各要素単独の効果も確認できます。
誰が参加するか、2つのオファーとオリジナル、勝者の決め方 — そしてストアでは、テスト期間中、各訪問者に同じバージョンが表示され続けます。
B2Bサイトでのバージョン、配分、ゴール、自動選択 — 実際のパネルで、ナレーション付きで。
判定、各ゴールとその信頼度、そして次にすべきこと。
あるオーディエンスの勝者をそのオーディエンスに適用し、それ以外の全員には全体の勝者を表示し続けます。
無料AIツール · Inspire me
何からテストすればよいか迷っていませんか?Inspire meにサイトのURLを入力するだけ。初めての訪問者の目線でページを読み込み、実施する価値のあるA/Bテストを提案します。何を変え、誰に向け、どう測定するかまで。
気に入ったアイデアがあれば、AIパーソナライゼーションエージェントに説明するだけで、キャンペーンを作成します。
1アイデアの種類は?
2ウェブサイト
無料 · インストール不要 · 公開ページだけを読み込みます
yourstore.comを読み込み中
初めての訪問者の目線で · 約4分

Waypoint & Co.完了
限定:A/Bテスト · あなたのプラン
1「こちらもおすすめ」:閲覧履歴から選んだ商品


2つのバージョンを自社ページ上に描画— 訪問者の半数にA、残りの半数にBを表示します。
すべてのテストはオーディエンスごとにも評価されます — Personyzeが自社データから発見したオーディエンスです。判定は食い違いがあることを伝え、レポートはそれがどこかを示し、提案は何をすべきかを示します。考えられる3つのパターン:
リーダーは主要ゴールの信頼度しきい値に達していません。テストにさらにデータを集めさせましょう。
全体ではグループAがリードしていますが、「国がUS以外で、リード元が有料: Google Ads」では対照群がリードしています。設定した信頼度しきい値98%で確定(99%)。
グループA内で、キャンペーンより46%低い反応。このオーディエンスをバリアントから除外するか、対照群のままにしてください。
1,000以上のセッションと最低実施期間を満たし、しきい値を上回りました。自動昇格が有効です。
全体のリーダーは、十分なトラフィックがあるすべてのオーディエンスで勝っています。異なる結果のオーディエンスはありません。
キャンペーンより61%高い反応ですが、全訪問者に占める割合の半分しかリーチできていません(リーチ指数0.5)。次に狙うべきです。
非常に高い反応で、すでにリーチ済み(指数1.4)。変更は不要です。
グループAが信頼度67%で6%リードしています。まだ勝者ではありません。
全体ではグループAがリードしていますが確定ではありません — ただし「モバイル · ソーシャルからの初回訪問」では確定的にリードしています。そのオーディエンス内では99%。
グループA内でキャンペーンより142%高い反応、リーチ指数1.3。このオーディエンスにバリアントを配信し、サイト全体の判定を待つのはやめましょう。
ある人のグループは、キャンペーンごとに改めてコイントスで決まるわけではありません。その人のPersonyze訪問者IDから決まります — そのため、デバイスやキャンペーンをまたいでその人についていき、数か月後にも同じテストグループに戻せます。
設定で訪問者を既知のユーザーに統合をオンにすると、別のデバイスでメールアドレスや顧客IDから認識された訪問者が、すでにあるプロフィールに統合されます — そしてそのIDを引き継ぐため、それ以降はテストグループもその人についていきます。
割り当て方法で訪問者(固定 ID)を同じ配分で選ぶと、それを使うすべてのキャンペーンで訪問者が同じグループに入ります — キャンペーンをまたいだ常設の対照群です。ただし、毎晩配分を動かすAIオプティマイザーでは使えません。
グループは訪問者IDと配分だけで決まります — 日付もキャンペーンも関係ありません — そのため、次のシーズンに同じテストを再実行しても、配分が同じである限り、同じ人が同じグループに入ります。メールとWebプッシュは、受信者ごとに独自の配分を持ちます。

SAVE10契約前によく寄せられる質問です。その他のご質問もお送りください。すぐにお答えします。
訪問者は設定したトラフィック配分に基づいてバージョンに振り分けられます — 通常のA/Bなら50/50、A/B/nテストなら均等配分、実際に生み出したリフトを測るなら変更なしのサイトに10%を残す45/45です。デフォルトでは、訪問者は毎回同じバージョンを見ます。
そして、テストの判定方法は2通りです。有意差で勝者を選ぶ: トラフィックは設定したまま。あるバージョンが、選んだ信頼度、最小セッション数、実施期間、最小改善幅でゴールにおいて他を上回ると、昇格してテストが終了します。AI:継続的に最適化: 結論はありません — 毎晩、直近のトラフィックを重視しながら、統計的な確信がある場合にのみ、現在成果の出ているバージョンへ配分が移り、常に10%は探索に残ります。どちらの場合も、結果は発見された各オーディエンスでも評価されるので、各バージョンが誰に対して勝ったかがわかります。
勝者を選ぶのは、一度だけ行動に移す答えが必要なときです: リデザイン、料金ページのレイアウト、チェックアウトの変更など。1つのバージョンが実力を示すまで公平な固定配分で実行し、リフトとその確かさを示して終了します。その判断は説明できます。
継続的に最適化するのは、コンテンツが常時稼働していて正解が変わっていくときです: ヒーローバナー、オファー、季節のブロックなど、本来なら四半期ごとに再テストするものすべて。戻ってきて何かを宣言する必要はなく、直近のデータが示す位置に配分を保ち、変化に気づけるよう10%を探索に残します。キャンペーンでいつでも切り替えられ、選択は保存時に適用されます。 毎晩の処理を詳しく説明した長いバージョン。
毎晩、オプティマイザーは手元のデータからテストを何千回もシミュレーションで再実行し、各バージョンが1位になる頻度を数えます。その割合が真に最良である確率です。数字が拮抗している場合は、データがまだバージョンを区別できないということで、配分は変わりません。推奨配分はその確率に従い、トラフィックの10%は常にバージョン間で均等に分けられます — そのため負けているバージョンも挽回のためのデータを得続け、2か月前に最良だったバージョンが今日負けることもあります。表示とクリックは28日の半減期で減衰するため、直近のトラフィックが最も重視されます。
テストごとに選べます。ユーザーをローテーション(デフォルト): 訪問者は毎回同じバージョンを見ます。ファネルや数日かけて測定するものに適しています。訪問: 同じ訪問者でも訪問ごとに異なるバージョンを見る可能性があります。インプレッションを測定するバナーや見出しのテスト向けです。ランダム: ページビューごとに毎回選び直します。ローテーションなしは分割をオフにし、グループは競合するバージョンではなく、すべて適用されるコンテンツのレイヤーになります。
はい、結果が出た後なら可能です。テストの実行中は1つの配分が全員に適用され、すべてのテストは発見された各オーディエンスの中で個別に評価されます — バージョンごとの率、そこでのリーダー、そしてその確かさ。そのうえで、各オーディエンスにそのオーディエンスで勝ったバージョンを配信できます:ワンクリックで勝者をそれぞれのオーディエンスに適用するか、Personyzeに自動で適用させます。勝ったバージョンは、勝ったオーディエンスにだけ表示されます。対照群が勝ったオーディエンスの訪問者にはオリジナルが表示され続け、どのオーディエンスでも勝たなかったバージョンはオフになります。ホールドアウトを継続できるため、結果は引き続き検証されます。キャンペーンは新しいバージョンとして保存され、キャンペーンを再度編集しない限り元に戻せます。オーディエンスは、Audience Discoveryがデータから見つけたものでも、自分で作成したものでも構いません。
いいえ。Personyzeはノーコードで使えるよう作られています: ビジュアルエディターで、実際のページをクリックしてコピーの変更、画像の差し替え、CTAの再デザイン、セクション全体の置き換えができます。ポップアップ、バナー、フォームは20種類以上のウィジェットテンプレートから作成 — エンジニアリングチームは不要です。
独自のロジック(カスタムJavaScript、サーバーでレンダリングするバリアント、独自データとの連携)が必要なまれなケースには、組み込めるJSアクションと、サーバーサイドでバリアントを割り当てるREST APIがあります。ほとんどのチームはどちらも必要ありません。
PersonyzeのA/Bテストはプラットフォームに依存しません。Shopify、Magento、BigCommerce、WooCommerce、Salesforce Commerce、WordPress、Webflow、独自のReactやVueアプリ、Next.js、ヘッドレス構成、通常のHTMLサイトで動作します。導入は1つのJavaScriptスニペットだけです。
サーバーサイドのバリアントにはREST APIがあります。メールのA/Bテストでは、Personyzeがメール開封時にコンテンツを挿入します。データについては、既存のマーテックと連携します: Google Analytics 4、Mixpanel、Segment、HubSpot、Salesforce、Marketo、ActiveCampaign、そしてREST APIやWebhookを持つあらゆるツール。
A/Bテスト、ABテスト、スプリットテストはほぼ同じ意味で使われます— 3つとも、2つ以上のバリアントにトラフィックを分け、どれが優れた成果を出すかを測定することを指します。「A/Bテスト」はランディングページやCROの実験でより一般的な表現で、「スプリットテスト」は、各バリアントが別のページにあるURLベースのテストを特に指して使われることがあります。
Personyzeは両方に対応します。同じページ内のA/Bバリアントはビジュアルエディターで、ページ全体のスプリットテストはトラフィックの一部を別のURLにリダイレクトして行います。多変量(A/B/n)テストとホールドアウトテストも同じ画面で利用できます — 別のツールは不要です。
新しいアカウントでも、ほとんどのチームは15分以内に最初のキャンペーンを公開しています: テンプレートを選び、トリガーを選び、オーディエンスを定義して公開するだけ。コードも開発待ちも不要です。
より複雑な構成(独自のCRMデータ、ABMのIP照会、複数ステップのフロー)では数時間を見込むか、カスタマーサクセスチームとの無料導入セッションを予約してください。
いいえ。Personyzeのスクリプトはgzip圧縮で30KB未満で、非同期で読み込まれ、判定は50ミリ秒未満で行われます。レンダリングを妨げることはありません。導入後、お客様からはCore Web Vitalsへの測定可能な影響はないとの報告を一貫していただいています。
はい — すべてのポップアップ、バー、バナーは標準のHTML/CSSで作られているため、ビジュアルエディターを使うことも、独自のHTMLを入れてサイトのCSSを継承させることもできます。ただ、その必要はほとんどありません:Personyzeは表示するすべてのテンプレートにブランドを適用することを提案します— 色、フォント、言語 — ので、デザインは後から合わせるのではなく、最初からブランドに沿った状態で始まります。
はい — 次のサービスとネイティブ連携しています:HubSpot、Salesforce、Mailchimp、Klaviyo、ActiveCampaign、Marketo。ポップアップフォームで取得したデータは、カスタムフィールドのマッピング付きで新しいリードとしてCRMに自動送信できます。その他のツールはWebhookで接続できます。
はい — テストは後付けではなく、すべての機能に組み込まれています。 レコメンドのアルゴリズム同士を比較し、 ポップアップのオファーやトリガーを直接対決させ、どの ランディングページのバリアントが各オーディエンスで勝つかを証明できます。
はい。レポートはそれを示すように作られています。すべてのテストは発見された各オーディエンスでも評価されます: オーディエンス内のアームごとの率、そこでのリーダー、そして全体のリーダーとの食い違いの信頼度(食い違うアームと比較して測定)。結果の上部にある1行の判定は、食い違う最大のオーディエンスを示し、「オーディエンス別A/Bテスト」レポートは十分なトラフィックがあるすべてのオーディエンスを、確定したものだけに絞るフィルター付きで一覧表示します。所属はセッションにタグを付けた処理時点のもので、パネルのツールチップにもそう表示されます。
最初のA/Bテストを15分で開始。本物の有意性、本物のガードレール、統計の専門家は不要です。