LP改善とABテストの代行、月額で受ける前に「足りるアクセス数」を計算する──仮説の立て方、必要なアクセス数の目安と計算式、成果を約束しない理由と契約の書き方

この記事は、LP改善とABテストの代行を、制作会社が月額で受けるときの仮説の立て方、必要なアクセス数の目安、成果を約束しない理由を扱います。

LPを月額で改善する商品の設計そのものは、こちらで扱いました。この記事は、その中身である「テストの回し方」と「受けてよい条件」の話です。

▶ LP制作の価格は、AIで速く作れる時代に「1枚いくら」では守れない──テストと改善を含む月額への商品設計、成果の測り方、約束しない範囲の決め方

「ボタンの色を変えたら、申し込みが1.5倍になりました」

けれど、2週間で申し込みが4件から6件になっただけなら、それは偶然の範囲かもしれません。

ABテストの代行で一番まずいのは、偶然の差を「改善の成果」として報告し続けることです。
数か月後、全体の数字が変わっていないことに、お客様は気づきます。

LP改善のABテスト代行とは、仮説を一つずつ検証できるだけのアクセス数を見積もり、その範囲で試して、結果を正直に報告する月額の仕事である

黒字化の外科医です。ABテストの代行を、受けてよい条件と、報告の仕方から解剖します。

アクセス数から逆算すべき理由は、三つあります。

第一に、アクセス数が少ないと、差があるかどうか判断できないから。
小さな改善の差を確かめるには、思っている以上の訪問数が必要です。

第二に、仮説がないテストは、結果を読めないから。
「なんとなく色を変える」テストは、勝っても負けても次につながりません。

第三に、成果の件数は、制作会社だけでは決まらないから。
広告の配信、商品の価格、季節、営業の対応。LPの外の要因で、数字は動きます。

ABテストの仮説の立て方：一文の型

〔誰が〕〔どこで〕〔何に迷っている〕ので、
〔何を変えれば〕〔どの数字が〕〔どちらに動く〕はずだ。

例：
比較検討中の担当者が、料金の欄で「自社の規模だといくらか」に迷っているので、
規模別の料金の例を載せれば、問い合わせの割合が上がるはずだ。

仮説の材料は、GA4の数字、ヒートマップ、問い合わせの中身、営業への質問です。
行動の分析から仮説を作る手順は、こちらで扱いました。

▶ ヒートマップの分析と改善提案、「色のついた画像のレポート」で終わらせない──スクロールとクリックの読み方、仮説への変え方、提案を実施まで伴走する月額の形と料金の計算例

優先度の決め方

① 影響の大きさ：多くの人が見る場所か（ファーストビュー、フォームなど）
② 根拠の強さ：数字や声の裏づけがあるか
③ 実装の軽さ：1か所の変更で試せるか

3つとも高いものから試します。1回のテストで変えるのは、原則1か所です。

必要なアクセス数の目安と計算式

2つの割合（元のLPと、変更したLPの成果の割合）を比べるときに、よく使われる目安の式があります。

1パターンあたりの必要な訪問数の目安
＝（1.96 ＋ 0.84）² ×〔p1 ×（1 − p1）＋ p2 ×（1 − p2）〕÷（p1 − p2）²

p1：元のLPの成果の割合
p2：変更したLPで期待する成果の割合
1.96：有意水準5%（両側）のときの値
0.84：検出力80%のときの値

計算例（数字はすべて例）

【例1】成果の割合 2.0% → 3.0% を確かめたい
（1.96 ＋ 0.84）² ＝ 7.84
p1 ×（1 − p1）＝ 0.02 × 0.98 ＝ 0.0196
p2 ×（1 − p2）＝ 0.03 × 0.97 ＝ 0.0291
合計：0.0487
（p1 − p2）² ＝ 0.01² ＝ 0.0001
7.84 × 0.0487 ÷ 0.0001 ≒ 3,818
→ 1パターン約3,820、2パターンで約7,640の訪問
→ 月の訪問数3,000なら、約2.5か月

【例2】成果の割合 2.0% → 2.5% を確かめたい
p2 ×（1 − p2）＝ 0.025 × 0.975 ＝ 0.024375
合計：0.0196 ＋ 0.024375 ＝ 0.043975
（p1 − p2）² ＝ 0.005² ＝ 0.000025
7.84 × 0.043975 ÷ 0.000025 ≒ 13,791
→ 1パターン約13,790、2パターンで約27,580の訪問
→ 月の訪問数3,000なら、約9.2か月

検算：7.84 × 0.0487 ＝ 0.381808、÷ 0.0001 ＝ 3,818.08。7.84 × 0.043975 ＝ 0.344764、÷ 0.000025 ＝ 13,790.56。7,640 ÷ 3,000 ≒ 2.55、27,580 ÷ 3,000 ≒ 9.19。

差を半分にすると、必要な訪問数はおよそ3.6倍になります。
小さな改善を一つずつ確かめるには、月の訪問数が多いLPでないと、テストが終わりません。

この式は目安です。実際の判断は、使う道具の計算方法に合わせてください。

訪問数が足りないときの進め方

・小さな変更ではなく、構成や訴求を大きく変えた案で比べる（差が大きいほど、必要な訪問数は減る）
・テストではなく、変更の前後の比較として扱い、そのことを報告に明記する
・広告や集客の見直しを先に提案する

今すぐ試せる：ABテストの仮説と必要な期間を整理するプロンプト

私はWeb制作会社のディレクターです。LPのABテストの計画を作ってください。

【前提】
・LPの目的と、成果とする行動：〔記載〕
・月の訪問数と、今の成果の割合：〔記載〕
・材料（GA4の数字、ヒートマップの所見、問い合わせの声）：〔記載〕

1. 仮説を「誰が、どこで、何に迷っているので、何を変えれば、どの数字が動くか」の形で5つ作る。
2. 影響の大きさ、根拠の強さ、実装の軽さで優先度をつける。
3. 上位2つについて、期待する成果の割合を置いたときの必要な訪問数を、有意水準5%（両側）、検出力80%の目安の式で計算し、月の訪問数から必要な期間を出す。
4. 期間が長すぎる場合の代わりの進め方を示す。

計算の途中の数字を示すこと。改善の幅を、推測で約束しないこと。

月額の組み立てと、成果を約束しない書き方

目標の時間単価：7,600円（数字はすべて例）
月の工数：数字の確認2時間、仮説と計画2時間、変更の実装4時間、報告2時間 ＝ 10時間
10 × 7,600 ＝ 76,000円 → 提示 月80,000円

検算：2 ＋ 2 ＋ 4 ＋ 2 ＝ 10時間、10 × 7,600 ＝ 76,000円。

契約と提案書には、次のように書き分けます。

約束すること：月〇回の仮説の提案、合意した変更の実装（月〇時間まで）、結果の報告
約束しないこと：成果の件数や割合の改善の幅
結果の扱い：必要な訪問数に届かない場合は「判断できない」と報告する

なお私は弁護士ではありません。契約の書き方は、実務の指針として読み、個別の判断は専門家や公的な窓口に確認してください。

テストの道具は、提供の終了や仕様の変更が起こり得ます。たとえば、Googleのヘルプでは、Google オプティマイズは2023年9月30日で提供を終えたと案内されています。道具を選ぶときは、各社の公式の情報で料金と機能を確かめてください。

構造的なリスク

逆説を指摘しておきます。

「判断できない」と正直に報告すると、短期的には頼りなく見えます。
けれど、偶然の差を成果として報告し続けるほうが、後で信頼を大きく失います。

訪問数が足りないLPには、月額のテストを売らない。この線を守ることが、長く続く契約の条件です。

よくあるQ&A

Q. お客様が「すぐに結果を見たい」と言ったら？

必要な訪問数と期間の計算を一緒に見せ、差を大きくした案で比べるか、期間を延ばすかを選んでもらいます。

Q. 負けたテストは、報告すべきか？

報告します。仮説が外れたことは、次の仮説の材料です。

最後に

ABテストの代行は、試す回数ではなく、判断できる条件をそろえることが仕事です。

必要なアクセス数を先に計算し、仮説を一つずつ確かめ、成果を約束せずに結果を正直に報告した制作会社だけが、月額の改善を長く続けられるのです。

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これまでの記事は、メンバーシップ「黒字化オペ室」でまとめて読めます。月額1,980円、記事2本分の金額です。詳しくはプロフィールから。

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