Google オプティマイズ vs Matomo A/B テスト: 知っておくべきことすべて

Google オプティマイズは、マーケティング担当者がさまざまなマーケティング アセット、ウェブサイト デザイン要素、およびプロモーション オファーのパフォーマンスを検証するために使用する、人気のある A/B テスト ツールです。

しかし、2023 年 9 月までに、Google はオプティマイズ サービスの無料版と有料版の両方を終了します。

同様に堅牢でありながら、GDPR に準拠し、プライバシーに配慮した Google オプティマイズに代わるものを探している場合は、Matomo A/B Testing をご覧ください。

当社の分析プラットフォームおよびコンバージョン率最適化 (CRO) ツールと統合された Matomo では、ユーザーのプライバシーを侵害したり、使用量を制限したりすることなく、A/B および A/B/n テストを実行できます。

免責事項: このブログ投稿で提供される情報は、一般的な情報提供のみを目的としており、法的助言を提供することを意図したものではないことに注意してください。 すべての状況は固有であり、特定の法的分析が必要です。 問題の法的影響について質問がある場合は、法務チームに相談するか、資格のある法律専門家に助言を求めてください。

Google Optimize vs Matomo: 主な機能の比較

このガイドでは、機能、レポート、統合、および価格に関して、Matomo A/B テストが Google オプティマイズに対してどのようにスタックするかを示します。

サポートされているプラットフォーム
Google オプティマイズは、動的なウェブサイトと単一ページのモバイル アプリのテストのみをサポートしています。

モバイル アプリで分割テストを実行する場合は、Firebase 経由で実行する必要がありますか? Google のアプリ開発プラットフォーム。 無料利用枠もありますが、製品が特定の使用量のしきい値に達すると、使用量ベースの有料サブスクリプションが開始されます。

また、Google オプティマイズは、ウェブまたはデスクトップ アプリケーション、メール キャンペーン、または有料広告キャンペーンの CRO 実験をサポートしていません。対照的に、Matomo A/B テストでは、事実上すべてのチャネルで実験を実行できます。 3 つのインストール オプションがあります。 JavaScript、サーバーサイド テクノロジー、または当社のモバイル トラッキング SDK を使用します。 これらを使用すると、あらゆる種類の Web またはモバイル アプリ (ゲームを含む)、デスクトップ製品、または Web サイトで分割テストを実行できます。 また、さまざまなメール マーケティング テストを行うこともできます (たとえば、件名のバリエーションを比較するなど)。

A/B テスト
A/B テスト (分割テスト) は、両方の製品のコア機能です。 マーケティング担当者は、A/B テストを使用して、ウェブサイトのマイクロコピー、ボタンの配置、バナーのバージョンなど、どのクリエイティブ要素がターゲット オーディエンスによりよく響くかを判断します。

さまざまなバージョンを相互にベンチマークして、どのバリエーションがユーザーの共感を呼んでいるかを判断できます。 または、A バージョンを B、C、D などに対してテストできます。 これは A/B/n テストと呼ばれます。

テストできます。 さまざまなユーザー グループにさまざまなバリアントを表示できます (ターゲティング基準を適用することもできます)。 たとえば、特定のデバイスの種類、場所、または現場での行動の種類に対してのみテストを有効にします。

Matomo の利点は、実行できる同時実験の数を制限しないことです。 Google オプティマイズでは、同時テストは 5 つまでに制限されています。 同じく、

Matomo では無制限の数の実験目的を選択できますが、Google では実験ごとに最大の選択肢を 3 つの事前定義されたオプションに制限しています。

目標は、基礎となる統計モデルが最高のパフォーマンスを発揮するバージョンを決定するために使用する基準です。 通常、マーケティング担当者は、コンバージョンの目標として、ページ ビュー、セッション継続時間、直帰率、生成された収益などの指標を使用します。

多変量テスト (MVT)
多変量テスト (MVT) を使用すると、複数の A/B テストを 1 つのアクティブな実験に「パック」できます。 つまり、バリアントのスタックを作成して、どの組み合わせが最良のマーケティング成果をもたらすかを判断します。

たとえば、MVT 実験には 5 つのバージョンの Web ページを含めることができ、それぞれに異なるスローガン、製品画像、行動を促すフレーズなどがあります。その後、訪問者には異なるバリエーションが提供されます。 追跡コードは、ユーザーの行動と望ましい結果 (目的) に関するデータを収集し、結果を報告します。

MVT は、変数ごとに個別の A/B テストを行う優れた代替手段であるため、マーケティング担当者の時間を節約できます。 Matomo と Google Optimize の両方がこの機能をサポートしています。 ただし、Google Optimize は可能な組み合わせの数を 16 に制限していますが、Matomo には制限がありません。

リダイレクト テスト
分割 URL テストとも呼ばれるリダイレクト テストを使用すると、まったく異なる 2 つの Web ページ バージョンをユーザーに提供し、それらのパフォーマンスを比較できます。 このオプションは、Web サイトを再設計する場合や、ローカライズされたページ バージョンを新しい市場でテストする場合に便利です。

また、リダイレクト テストは、チェックアウト ページ (e コマース Web サイトの場合)、価格設定ページ (SaaS アプリの場合)、または連絡先/予約フォーム ( B2B サービス事業者）。

Google オプティマイズと Matomo A/B テストで分割 URL テストを行うことができます。

実験計画
Google オプティマイズには、ウェブサイトのページを簡単に変更するためのビジュアル エディタが用意されています (ボタンの色を変更したり、いくつかの見出しのバリエーションを追加したりするなど)。 その後、実験を公開する前に変更をプレビューできます。 より複雑な実験 (さまざまなページ ブロック シーケンスのテストなど) の場合は、カスタム JavaScript、HTML、および CSS を使用して実験を体系化する必要があります。

Matomo では、すべての A/B テストはサーバー側 (つまり、Web サイトの生の HTML を編集することによって) または JavaScript を介してクライアント側で構成されます。 その後、Matomo インターフェイスを使用して実験を開始またはスケジュールし、目的を設定し、レポートを表示します。

実験構成
マーケティング担当者は、カスタマー ジャーニーがいかに複雑であるかを知っています。 複数の要因？ 場所とデバイスから時間帯と割引サイズまで? コンバージョン率に影響を与える可能性があります。 そのため、優れた CRO アプリでは複数の追跡条件を構成できます。

Matomo A/B テストには、きめ細かなコントロールが付属しています。 まず、Web 訪問者全体の何パーセントが特定の実験に参加するかを決定できます。 デフォルトでは、数値は 100% に設定されていますが、他のオプションに変更できます。

同様に、テストで各バリアントが獲得するトラフィックの割合を変更できます。 たとえば、元のバージョンではトラフィックの 30% を獲得できますが、オプション A と B ではそれぞれ 40% を獲得できます。 また、ユーザーが実験に参加するためのカスタム パラメータを指定することもできます。 特定の地理的位置にいる人またはリピーターのみにバリアントを表示できます。

最後に、各バリアントのパフォーマンスを評価するために、任意の種類の意味のある目標を選択できます。 Matomoでは、標準のウェブサイト分析メトリクス (例: 総ページ ビュー、直帰率、CTR、訪問方向など) またはカスタム目標 (例: フォームのクリック、アセットのダウンロード、e コマースの注文など) を使用できます。

つまり、キャンペーンのターゲティング基準、期間、評価の目的を決定するのはあなたです。

無料の Google オプティマイズ アカウントには、主に 3 種類のユーザー ターゲティング オプションがあります。

• 都市、地域、大都市、国レベルでのジオターゲティング。
• ブラウザ、OS、デバイスの種類、ファーストパーティ Cookie などによるテクノロジー ターゲティング
• 「最初の到着からの時間」や「ページ リファラー」（参照トラフィック ソース）などの指標に基づく行動ターゲティング。

ユーザーは、条件ベースのルールを使用して、他の種類の追跡シナリオを構成することもできます (たとえば、サインインしているユーザーにのみテストを提供するなど)。

報告
Matomo と Google オプティマイズはどちらも、異なる統計モデルを使用して、どのバリエーションが最も効果的かを評価します。

Matomoは統計的仮説検定に依存しており、これを使用してユニーク ビジターをカウントし、コンバージョン率を報告しています。 すべてのユーザー データを分析します (データ サンプリングは適用されません)。 そのため、実験への参加数が統計的に有意な結果に達する前に結論を出すことは避けてください。 通常、包括的なレポートを取得するには、少なくとも数回のビジネス サイクルで実験を実行することをお勧めします。

次に、Google オプティマイズはベイジアン推論を使用しますか? ユーザーのランダムなサンプルに基づいて、各クリエイティブのパフォーマンス率を相互に比較する統計的方法。 ベイジアン モデルは CRO レポートをより迅速かつ大規模に生成しますが、推論に基づいています。

モデル開発者は、特定のイベントの確率に関する主観的な以前の信念を数式に変換するために必要なスキルを持っている必要があります。 Google オプティマイズは独自のツールであるため、基礎となるモデルの設計を監査してその正確性を検証することはできません。 言い換えれば、それが正しい判断で作成されたことを信頼します。

それに比べて、Matomo はオープンソース プロジェクトとして開始され、ソース コードはいつでも誰でも独立して監査できます。

報告に関するもう 1 つの違いは、報告の遅れです。 Matomo クラウドは 6 時間以内に A/B レポートを生成し、Matomo オンプレミスではわずか 1 時間で生成します。 一方、Google オプティマイズでは、最初のテスト設定から結果のレポートを開始するまでに 12 時間かかります。

テスト実験を構成し、すべてが正しく設定されていることをすばやく確認したい場合、これは不便な場合があります。

ユーザーのプライバシーと GDPR コンプライアンス
Google オプティマイズは、GDPR に準拠していない Google アナリティクスと連携して動作します。

したがって、EU からのすべての Web サイト トラフィックについて、Cookie 同意バナーを表示する義務があります。 ただし、ユーザーが追跡に同意した後にのみオプティマイズ テストを表示できるという点が重要です。 そうしないと、元のページ バージョンのみが表示されます。 世界の消費者のほぼ 40% が Cookie 同意バナーを拒否していることを考えると、これは結果に大きな影響を与える可能性があります。

これにより、EU トラフィックの一部 (~60%) でしかテストを実行できないため、Google オプティマイズは EU ではほとんど役に立たなくなります。 追加のターゲティング条件を適用するとさらに少なくなります。

それに比べて、Matomo は GDPR に完全に準拠しています。 したがって、ほとんどの EU 市場 (ドイツと英国は例外) では、ユーザーは Cookie 同意バナーの表示を法的に免除されています。 Matomo A/B テストは Matomo Web 分析の一部であるため、GDPR コンプライアンスやユーザーのプライバシー侵害について心配する必要はありません。

デジタル エクスペリエンス インテリジェンス
Google オプティマイズを使用すると、バリエーションのパフォーマンスに関する包括的な統計データを取得できます。 しかし、一部のテストが他のテストよりも成功する理由について、これ以上の洞察は得られません。

Matomo では、2 つの追加機能を使用してより多くの洞察を収集できます。

• ユーザー セッションの記録: さまざまなページ バージョンでのユーザーの行動を監視します。 クリック、マウスの動き、スクロール、ページの変更、フォームの操作を観察して、ユーザーの累積的なデジタル エクスペリエンスをよりよく理解します。
• ヒートマップ: 分割テストを微調整するために、どの要素が最もユーザーの注目を集めているかを判断します。 標準的な CRO ツールでは、特定のページ要素がほとんどのユーザーにとって重要であると想定するだけです。 ヒートマップは、確実に判断するのに役立ちます。

これらの機能は両方とも Matomo Cloud サブスクリプションにバンドルされています。

統合
Matomo と Google Optimize は、他の複数のツールと統合されています。

Google オプティマイズは、マーケティング ファミリーの他の製品とネイティブに統合されています。 一般提供、Google 広告、Google タグ マネージャー、Google BigQuery、Accelerated Mobile Pages (AMP)、および Firebase。 これとは別に、他の人気のあるマーケティング アプリでは、Google オプティマイズ データを統合するためのカスタム コネクタが作成されています。

Matomo A/B テストは、ファネル、マルチチャネル アトリビューション、タグ マネージャー、フォーム分析、ヒートマップ、セッション レコーディングなどの他の Web 分析および CRO 機能と組み合わせることができます。

Matomo Analytics API を使用してウェブサイト分析または CRO データを便利にエクスポートして、別のアプリで分析することもできます。

価格
Google オプティマイズは無料のツールですが、使用制限があります。 5 つ以上の同時実験をスケジュールしたり、一度に 16 個を超えるバリアントをテストしたりする場合は、オプティマイズ 360 にアップグレードする必要があります。オプティマイズ 360 の価格は公開されていませんが、年間 6 桁近くになると言われています。

Google オプティマイズ vs Matomo A/B テスト: 比較表

最終的な考え: A/B テスト ツールから最も恩恵を受けるのは誰ですか?

分割テストは、ターゲット顧客に関するさまざまな仮定を検証するための優れた方法です。

A/B テスト ツールを使用すると、「価格の違いが購入にどのように影響するか」、「より多くのクリックを生成する連絡先ボタンの配置はどれか」、「新しいアプリのサブスクライバーに最も効果的な登録フォームはどれか」などの研究仮説に対するデータに裏打ちされた回答が得られます。

このような洞察は、需要創出の取り組みや BoFu 段階でのコンバージョン率を改善しようとしているときに、状況を一変させる可能性があります。 しかし、CRO テストから有意義な結果を得るには、測定可能で代表的な目標を選択する必要があります。

For example, split testing different pricing strategies for low-priced, frequently purchased products makes sense as you can run an experiment for a couple of weeks to get a statistically relevant sample.
たとえば、低価格で頻繁に購入される製品のさまざまな価格設定戦略を分割してテストすることは理にかなっています。実験を数週間実行して、統計的に関連のあるサンプルを取得できるからです。

しかし、B2B SaaS 製品を使用している場合、平均的な販売サイクルが完了するまでに数週間 (または数か月) かかり、「時間に敏感な割引」や「1 回限りのプロモーション」などは実際には機能せず、適切な CRO データを取得する必要があります。 難しくなります。

CRO から具体的な結果を得るには、実装よりもテストの構想に多くの時間を費やす必要があります。 チームは、どの要素をどの順序で、なぜテストするのかを理解する必要があります。

効果的な CRO テストは、目標到達プロセスの特定の部分向けに設計されており、選択した段階でコンバージョン (目標) を効果的に特定して追跡できることを前提としています。 すべてのカスタマー ジャーニーが同じであるとは限らないため、これだけでも複雑な作業になる可能性があります。 SaaS Web サイトの場合、「無料試用アカウントの登録」などの目標を使用することは、良い出発点になる可能性があります。

優れたテストは、提案されたバリアントと元のバージョンの間に意味のある違いも生み出します。 Deloitte Digital のパートナーである Nima Yassini 氏は次のように主張しています。

「私は人々が向上心を生み出すという目標を持って実験しているのを見ます。 それは何も悪いことではありませんが、勝つことだけを考えているなら、最初のいくつかのテストが失敗したときに圧倒されます. 業界平均では、5 〜 7 回のテストで 1 回しか成功しないと言われているため、ほとんどの場合、負けることを覚悟する必要があります。」

多くの場合、CRO テストでは期待したデータが得られません (たとえば、人々は青色のボタンと緑色のボタンを均等にクリックします)。 この場合、ゼロから仮説を立て始める必要があります。

同時に、「バニティ メトリクス」の最適化に夢中になりがちです。 レポートでは見栄えがするが、マーケティング目標とは完全に一致しないようなものです。 たとえば、メールの見出しのバリエーションを改善すると、メールの開封率が向上します。 しかし、ユーザーがメールの内容に反応しない場合 (たとえば、クリックして Web サイトにアクセスしたり、提供された割引コードを使用したり)、あなたの取り組みは不十分です。

そのため、A/B テスト ツールにコミットする前に、ベースライン戦略を策定することが重要です。 Google オプティマイズは、無料で分割テスト戦略を費用対効果の高い方法でテストできるため、多くのユーザーにアピールしました。

減価償却が迫っているため、多くのマーケティング担当者は、より高価な A/B ツールに熱心に取り組んでいます (特に、CRO 戦略とその結果について十分に確信が持てない場合)。

Matomo A/B テストは、費用対効果が高く、GDPR に準拠した Google オプティマイズの代替手段であり、学習曲線が低く、競争力のある機能を備えています。

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