ABテストツールおすすめ16選｜タイプ別比較と失敗しない選び方

ABテストツールは、Webサイトや広告の改善案を「データで判定する」ための仕組みです。料金や機能の差だけでなく、「自社の課題タイプ」「月間PV・CVの規模」「運用体制」で選ぶと失敗しにくくなります。

本記事では、主要なABテストツールを4タイプに分類して比較し、無料で試す方法、選び方のチェックリスト、導入ステップまでを一気通貫で整理しました。ABテストツールはCVR改善の万能薬ではなく「改善仮説の優劣を判定する装置」です。LPO・EFO・離脱防止ポップアップ・Web接客・LINE接客など周辺施策との役割分担も合わせて触れます。

なお、Google Optimize（Googleオプティマイズ）は2023年9月30日でサービス提供を終了しています。後継ツール選びに迷っている方は、本記事の「Google Optimize終了後の後継ツール候補」セクションも参考にしてください。

ABテストツールとは｜できることを30秒で理解する

ABテストツールとは、Webサイトや広告のクリエイティブを2パターン以上同時配信し、コンバージョン率（CVR）やクリック率（CTR）などの指標から優劣を判定するためのツールです。直感や経験だけに頼らず、ユーザー行動データに基づいて改善の意思決定を行えます。

ABテストツールの定義

ABテストとは、Aパターン（現状）とBパターン（改善案）を同時期にランダムに表示して比較する手法のことです。ABテストツールは、その配信・計測・分析を支援するソフトウェアの総称になります。LP（ランディングページ）改善、CTAボタン改善、フォーム改善、メール件名のテストなど、CVに直結する要素の検証に使われます。

主なテストの種類

代表的なテストの種類は次の通りです。多くのABテストツールに搭載されていますが、対応範囲はツールによって差があります。

• クラシックABテスト：同一URL上で2パターンを出し分けて比較する、最も一般的な手法
• スプリットURLテスト（リダイレクトテスト）：異なるURLにユーザーをランダムリダイレクトし、ページ構成を大きく変えたパターンを比較する手法
• 多変量テスト（MVT）：複数要素（見出し・画像・ボタンなど）の組み合わせを同時に検証して、最適な組み合わせを見つける手法
• パーソナライズテスト：属性・流入元・行動履歴などに応じて出し分けたパターンを比較する手法
• 期間比較テスト：改修前と改修後の同期間データを比較する手法。厳密にはABテストではないが、リニューアル後の効果検証として用いられる

ABテストツールの主な4機能

ABテストツールに共通して搭載されている機能を、大きく4つに整理できます。

• テスト配信機能：AパターンとBパターンを同時にランダム配信する中心機能。多変量テストやスプリットURLテストに対応するツールもあります。
• セグメント設定機能：デバイス・ブラウザ・流入元・地域・新規/再訪などの条件でテスト対象を絞り込む機能。テスト対象のユーザーをコントロールできます。
• 分析・施策実行機能：テスト結果を分析し、勝ちパターンの判定や施策の管理を行う機能。ヒートマップや録画機能を併せ持つツールもあります。
• レポート機能：期間・パターン・セグメント別にCVR・CTR・離脱率などを集計してレポート出力する機能。社内共有や定例レビューに使えます。

すべてのツールに4機能すべてが揃っているわけではありません。記事後半の比較表で、ツールごとの強みを確認できます。

ABテストツールはCVRファネルのどこに効くか

ABテストツールが効くのは、CVRファネルの中でも「LP・CTA・フォームなど、CVRに直結する要素の優劣を判定する区間」です。LPO・EFO・離脱防止ポップアップ・Web接客・LINE接客といった周辺施策とは役割が異なります。ここを混同したまま導入すると「ツールは入れたが何をテストすべきか分からない」という結果になりがちです。

流入→LP→フォーム到達→入力→送信→CV後 の流れで見るABテストの守備範囲

CV獲得までのユーザー導線は、ざっくり次の6ステップで考えられます。

1. 流入（広告・SEO・SNSなど）
2. LP到達
3. フォーム到達直前
4. フォーム入力
5. 送信
6. CV後のフォロー

ABテストはこの中で、主に2〜5の区間に対する「改善仮説の優劣を判定する装置」として機能します。1の流入クリエイティブや6のCV後接客もテスト対象になり得ますが、メインの活用領域は「LP内の要素」と「フォーム内の要素」です。

LPOツールとの違い

LPOツール（ランディングページ最適化ツール）は、LP全体の訴求や導線を改善するツールです。LPの構造そのものを変えて、CVRやファーストビュー通過率を引き上げます。一方ABテストツールは、「LPのどの案がより成果を出すか」を判定する仕組みです。

近年は、SiTest・DLPO・dejamなどのように、LPO機能とABテスト機能を一体化したツールも増えています。「LPの仮説出しから検証までを1ツールで回したい」場合はLPO統合型、「LPは外部で作ってABテストだけ行いたい」場合は単機能のABテストツール、と整理できます。

LPO全体のツール比較はLPOツールおすすめ19選｜タイプ別比較と失敗しない選び方で詳しく解説しています。

EFOツールとの違い

EFOツール（入力フォーム最適化ツール）は、フォーム内の入力支援・離脱分析に特化したツールです。住所自動入力やリアルタイムエラー表示などで、フォーム到達後の離脱を減らします。ABテストツールが「LPやCTAの優劣を判定する」のに対し、EFOツールは「フォーム入力中の最適化を行う」、と役割が分かれます。

ABテスト機能を備えたEFOツールも一部存在しますが、入力支援の細かさはEFO特化ツールが優位な傾向です。フォームの離脱が課題ならEFOツール、LP全体やCTAの優劣を測りたいならABテストツール、という棲み分けが基本になります。

フォーム最適化のツール比較はEFOツールおすすめ15選｜タイプ別比較と失敗しない選び方を参照してください。

離脱防止ポップアップとの違い

離脱防止ポップアップは、ユーザーが画面を閉じる兆候を検知してポップアップを出し、もう一度オファーを見せたりLINE登録に誘導したりするツールです。ABテストとは目的が異なりますが、ポップアップ自体をABテストするユースケースもあります。

離脱兆候への対応は離脱防止ポップアップおすすめ15選｜効果・選び方・設計のコツを解説を参考にしてください。

Web接客ツールとの違い

Web接客ツールは、サイト訪問者に対してチャット・バナー・ポップアップ・パーソナライズなどを横断的に提供するツールです。ABテストはWeb接客機能の一部として搭載されているケースが多く、KARTE Blocks・Sprocket・TETORIなどは「Web接客＋ABテスト」を一体運用できます。

「サイト全体の接客と判定をまとめて回したい」ならWeb接客連携型のABテストツール、「LPやフォームの優劣判定だけがしたい」なら専門のABテストツール、と切り分けると判断しやすくなります。

Web接客ツール比較19選｜種類・費用・選び方と活用シーンを解説で詳細を整理しています。

LINE接客との補完関係

ABテストツールが担当するのは、基本的にWebサイト・LP上の改善判定までです。CVを獲得した後の継続接客（リマインド・追加情報提供・キャンペーン案内）は対象外で、ここはLINE公式アカウントなどの「CV後接客」と組み合わせるのが現実的です。獲得したCVを使い切らずに育てる視点を持つと、ABテストで上げたCVRの効果も最大化しやすくなります。

LINEを使った継続接客はLINEマーケティング完全ガイド｜「連絡手段」で終わらせない事業設計の全体像を参照してください。

Google Optimize終了後の後継ツール候補

Google Optimize（Googleオプティマイズ）は2023年9月30日でサービス提供が終了しています。これまでGoogle Optimizeで無料のABテストを回していた事業者にとっては、後継ツールの選定が課題になっています。

Google Optimizeは2023年9月30日でサービス終了

Google公式の発表によると、Google Optimizeおよび上位版のOptimize 360は2023年9月30日にサポートを終了しました。当時のテストデータも、所定期間後に消えていく仕様でした。代替策はGoogle側で複数案内されています。

公式が推奨する後継方針

Google公式は、後継として「GA4＋他社ABテストツールの連携」を推奨しています。GA4にABテストツールから計測タグや連携を仕込むことで、これまでGoogle Optimizeで実現していた「アクセス解析×ABテスト」のセットを別ツールで再現する流れです。

後継として注目される代表的なツール

後継候補として比較記事で頻出するのは、次のようなツールです。

• 無料で続けたい場合：Optimize Next / Microsoft Clarity / LOGLY Audience Analytics（旧Juicer）
• 有料に切り替えて多機能化したい場合：VWO / Optimizely / dejam / ミエルカオプティマイズ
• LPOやヒートマップを同時に強化したい場合：SiTest / DLPO / Ptengine

各ツールの詳細は次章の比較表と個別解説で確認してください。

移行判断軸

後継選びは、次の3点で整理すると判断しやすくなります。

• コスト方針：完全無料を維持するか、有料に切り替えるか
• 必要なテスト種類：クラシックABだけで十分か、スプリットURLや多変量・パーソナライズも欲しいか
• 連携要件：GA4連携が必須か、MA・CRM・広告計測との連携も必要か

このまま無料で続けたい場合はOptimize NextやMicrosoft Clarityなど、「タイプ①無料・Google Optimize後継型」のツールから検討するのが現実的です。

ABテストツールおすすめ16選｜タイプ別比較表

ここからは主要なABテストツールを4タイプに分類して紹介します。「どのタイプに分類されるか」「向く企業」「強み」「注意点」「料金目安」「無料枠」の6点を軸に整理しました。料金や機能は各社公式の公開情報を参照していますが、最新の詳細は各社公式サイトでご確認ください。

① 無料・Google Optimize後継型

無料からスモールスタートしたい企業や、Google Optimize終了の代替として手軽にABテストを続けたい企業に向くタイプです。月額固定費を抑えつつ、GA4連携やヒートマップ分析を組み合わせて運用できます。

Optimize Next

公式サイト：公式ページを見る

LOGLY Audience Analytics（旧Juicer）

公式サイト：公式ページを見る

Microsoft Clarity

公式サイト：公式ページを見る

② LPO・分析改善統合型

LP改善のためにABテスト・ヒートマップ・パーソナライズを1ツールで回したい中〜大規模サイトに向くタイプです。CVR改善の仮説出しから検証までを統合運用できます。

dejam

公式サイト：公式ページを見る

ミエルカオプティマイズ

公式サイト：公式ページを見る

SiTest

公式サイト：公式ページを見る

DLPO

公式サイト：公式ページを見る

Ptengine

公式サイト：公式ページを見る

③ Web接客・パーソナライズ統合型

Web接客機能（ポップアップ・チャット・パーソナライズ）とABテストを一体運用したい中〜大規模サイトや、コンサル伴走で改善を進めたい企業に向くタイプです。

KAIZEN UX

公式サイト：公式ページを見る

KARTE Blocks

公式サイト：公式ページを見る

Sprocket

公式サイト：公式ページを見る

TETORI

公式サイト：公式ページを見る

Flipdesk

公式サイト：公式ページを見る

④ 海外ABテストプラットフォーム型

多拠点・多言語サイトやモバイルアプリも含む大規模運用に向くタイプです。高度な多変量テストやサーバーサイドテスト、グローバル実績を重視する場合の選択肢になります。

VWO（Visual Website Optimizer）

公式サイト：公式ページを見る

AB Tasty

公式サイト：公式ページを見る

Optimizely

公式サイト：公式ページを見る

無料で使えるABテストツール・無料トライアルの活用法

無料で試せるABテストツールには「完全無料で使えるツール」と「無料プラン／無料トライアルがあるツール」の2種類があります。完全無料だけで本格運用するのは難しい一方、最初の検証フェーズや小規模サイトには十分機能します。

完全無料で使えるツール

Optimize Next・LOGLY Audience Analytics（旧Juicer）・Microsoft Clarityは、基本機能を無料で提供しています。Optimize NextとLOGLYはABテスト機能を中心に、Microsoft Clarityはヒートマップ・セッション録画を中心にしたUX分析機能を持ちます。「無料で始めて仮説検証の感覚をつかむ」用途には十分なツールです。

無料プラン・試用枠があるツール

Ptengineには制限付きの無料プランがあり、VWOは無料プランではなく試用枠で導入前の確認を行う形です。月間PVが小〜中規模で、ある程度高機能なテストも行いたい場合は、無料枠や試用期間で自社サイトとの相性を確認してから有料契約を検討するのが現実的です。

無料トライアルが用意されているツール

dejam・SiTest・ミエルカオプティマイズ・TETORI・Sprocket・LOGLY Audience Analyticsなど、無料トライアル（一定期間限定）を提供するツールも複数あります。「自社のLPに合うか」「分析画面が現場の運用に乗るか」を実機で確かめる用途に向きます。

無料で試すときに見るべき3ポイント

無料プラン・無料トライアル中は、次の3点を中心にチェックすると判断を誤りにくくなります。

1. 必要なテスト種類が揃っているか：クラシックABだけで足りるのか、スプリットURLや多変量・パーソナライズも必要か
2. セグメント設定の柔軟性：デバイス・流入元・属性で絞り込めるか。広告経由とSEO経由で結果を分けて見られるか
3. 有意差判定の有無：統計的有意差を自動判定してくれるか。判定なしの場合は別途計算が必要

「無料だけで完結することは稀」という現実も意識して、月間PV・運用工数・期待するCVR改善幅で有料切替の判断をします。月間PVが極端に少ない場合は、有料プランの費用対効果が出にくいため、流入施策を先に進める判断も有効です。

失敗しないABテストツールの選び方

ABテストツールは「料金で比べるツール」ではなく「課題タイプで選ぶツール」と捉えると失敗しにくくなります。順番に確認できるよう、6ステップとYes/Noチェックリストにまとめました。

ステップ1: 自社の課題タイプを明確にする

最初に整理するのは「自社のサイトで何を改善したいか」です。次のどれに近いかで、向いているツールタイプが変わります。

• まず無料でABテストを始めたい / Google Optimizeの後継を探している → ① 無料・Google Optimize後継型
• LPO改善のためにヒートマップ・LP制作・ABテストを統合運用したい → ② LPO・分析改善統合型
• Web接客（ポップアップ・チャット・パーソナライズ）と一体でABテストを回したい → ③ Web接客・パーソナライズ統合型
• 多拠点・多言語・モバイルアプリも含む大規模運用 → ④ 海外ABテストプラットフォーム型

ステップ2: 月間PV・月間CV数の規模を確認する

ABテストの効果検証には一定のサンプル数が必要です。月間PVや月間CVが極端に少ない（例: 月数百CV以下）と、ABテストの判定が統計的に難しくなります。この場合、まず流入施策で訪問数を増やすほうが優先度が高いケースが多いです。

ステップ3: 必要なテスト種類を確認する

クラシックABだけで十分か、スプリットURLや多変量テスト、パーソナライズも必要かを確認します。無料・後継型のツールはクラシックAB中心、LPO統合型やWeb接客連携型は多変量・パーソナライズに強み、海外プラットフォームはサーバーサイドテストやモバイルアプリ対応に強み、という傾向です。

ステップ4: 連携ツール（GA4・MA・CRM・広告計測）を確認する

既存のGA4・MA・CRM・広告計測ツールがある場合、ABテストツールから取得したデータを連携できると改善の打ち手が広がります。連携可否はツールごとに異なるので、公式サイトや問い合わせで事前に確認します。

ステップ5: サポート品質を確認する

日本語サポートの有無、有意差判定の自動化、運用伴走の有無を確認します。海外ツールは代理店経由のサポート品質に差が出やすい点に注意します。社内にABテスト担当を置けない場合、コンサル伴走を含むサービス（KAIZEN UX・Sprocketなど）が選択肢になります。

ステップ6: 無料プラン・トライアルで実機検証する

最後は実機検証です。デモ動画や資料だけでは、自社サイトのHTML構造との相性は分かりません。無料プラン・無料トライアル・デモアカウントなど、必ず一度自社環境で動かしてから契約します。

選び方チェックリスト

下記のYes/Noで、向いているツールタイプを絞り込めます。

複数のYesがある場合は、最も優先度の高い課題のタイプから検討し、必要に応じて2タイプを併用する判断もできます。

ABテストツール導入の6ステップ

ABテストツールは導入して終わりではなく、「仮説→検証→改善」のサイクルを回して初めて成果が出ます。最小構成で始める6ステップにまとめました。

ステップ1: 改善対象のページと指標を絞る

最初に「どのページのどの指標を改善したいか」を1〜2面に絞ります。最重要CVに直結するLPやCTAから手をつけるのが効果的です。複数ページを同時に改善しようとすると、効果検証が難しくなります。

ステップ2: 現状の数値を計測する

ABテストの前に、CVR・離脱ポイント・流入質などの現状数値を計測します。Microsoft Clarityなどの無料ツールでヒートマップを取り、「どこで離脱しているか」を可視化するのも有効です。

ステップ3: 仮説を立てる

数値から見えたボトルネックに対して、改善仮説を立てます。「ファーストビューのコピーを変えれば滞在時間が伸びる」「CTAボタンの文言を行動誘発型に変えればクリック率が上がる」など、具体的な仮説を作ります。仮説がないABテストは「何が効いたか分からない」結果になりやすいです。

ステップ4: 1要素だけ変えてテストを開始する

ABテストの基本ルールは「1回のテストでは1要素だけ変える」ことです。コピー・色・配置を同時に変えると、何が効いたかが分からなくなります。複数要素をまとめて検証したい場合は、多変量テストに対応したツールを選びます。

ステップ5: サンプル数・期間を確保してデータを貯める

ABテストの判定には統計的に十分なサンプル数が必要です。一般的には、2〜4週間程度のテスト期間と、各パターンで一定数以上のCVを確保するのが目安です。サンプル不足のまま結論を出すと、偶然の差を勝ち判定してしまうリスクがあります。

ステップ6: 有意差判定と勝ちパターンの横展開

データが揃ったら、有意差判定機能（多くのABテストツールに搭載）で勝ちパターンを判定します。有意差がある勝ちパターンは、本番に反映するだけでなく、類似ページ・類似CTAにも横展開して改善を積み上げます。「テストして終わり」では改善が積み上がりません。

ABテストツール活用でよくある失敗と回避策

ABテストツールを入れても成果が出ないケースには、共通する失敗パターンがあります。事前に把握しておくと、運用開始時の落とし穴を避けられます。

失敗1: 1回のテストで複数要素を同時に変更する

最も多い失敗が、ボタンの色・文言・配置を同時に変えてしまうケースです。Bパターンで成果が出ても、何が効いたかが分かりません。1テスト1要素が原則です。複数要素を同時に検証したい場合は、多変量テスト機能のあるツールを使います。

失敗2: サンプル数が不足したまま結論を出す

「数日見たがBが勝っている」と判定を急ぐと、偶然の差を勝ち判定してしまいます。各パターン数十CVでは判定材料として不足です。テスト前に「どのくらいのサンプル数が必要か」を計算し、その水準まで待つのが基本になります。

失敗3: 期間が短すぎる

平日と週末でCVRが変わるサイトや、月末にキャンペーンが入るサイトでは、1週間以下のテスト期間ではバラつきを拾えません。最低でも2週間、できれば1ヶ月の期間を確保し、曜日・時間帯の偏りを平準化します。

失敗4: 流入の質を考慮しない

広告経由とSEO経由ではユーザーの態度変容が異なります。同じLPでもCVRに差が出ることがあります。テスト結果を見る時は「流入元別」「デバイス別」「新規/再訪別」のセグメント分析を併用し、全体平均だけで判断しないことが重要です。

失敗5: 勝ちパターンを横展開しない

ABテストで勝ちパターンが出ても、そのページだけ反映して終わるケースがあります。同じ知見は類似LP・類似商品のCTA・同業界のフォームなどに横展開できます。「1回のテスト→改善ナレッジ→他面への展開」までを1サイクルにすると、テストの投資対効果が上がります。

失敗6: CV後のフォロー設計がない

ABテストでCVRを引き上げても、獲得したCVが1回きりで途切れると事業全体のLTVは伸びません。LP改善・CTA改善で獲得した見込み顧客を、LINE接客・メールMA・営業フォローでどう育てるかをセットで設計しておくと、ABテストの成果が事業に積み上がります。

ABテストツールを事業の中でどう位置づけるか

ABテストは「LP改善・CTA改善・フォーム改善の勝ち負けを決める判定装置」です。ツールを入れることがゴールではなく、事業全体のCVR・LTV改善の中で、どこの判定にABテストを使うかを設計することが重要になります。

ABテストは「施策の優劣を判定する装置」

LPO・EFO・離脱防止ポップアップ・Web接客は「改善する手段」、ABテストは「その改善案の優劣を判定する手段」と整理できます。LPの新しい訴求案ができたらABテストで判定する、CTAの文言を変えたらABテストで判定する、フォームの入力項目を減らしたらABテストで判定する、という形で、改善施策ごとに判定装置として使います。

ABテストだけでは解けない課題

ABテストでCVRが伸び悩むケースには、ABテストでは解けない要因が隠れていることがあります。

• 流入の質が低い：広告のターゲティングが合っていない、SEO流入のクエリが商材とズレている
• オファー設計が弱い：価格・特典・保証などのオファー自体に魅力がない
• CV後の体験が弱い：CV後のフォローがなく、CVが1回限りで終わる

これらの課題は、ABテストよりも先に手を打つ必要があります。ABテストはこれらを解決した上で、最終的な「勝ちパターンを選ぶ装置」として機能します。

ツール選定よりも「テスト対象と仮説設計」が成果を分ける

実務上は、どのABテストツールを選ぶかよりも、「何をテストするか」「どんな仮説を立てるか」のほうがCVRへの影響は大きい傾向があります。月間CV数が少ない場合、ツールを高機能化しても判定材料が増えません。まずは無料ツールから「仮説検証のサイクル」を回し、運用に乗ってから有料・高機能ツールに切り替える流れが現実的です。

CVボタンの改善はCVボタンを変えてもCVRが伸びない原因｜デザイン・文言の選び方とABテストの進め方で詳しく解説しています。

よくある質問

まとめ｜ABテストツールは「課題タイプ」と「運用前提」で選ぶ

ABテストツールは、CVR改善における「仮説の優劣を判定する装置」です。料金や機能の網羅性で選ぶよりも、「自社の課題タイプ」「月間PV・CV規模」「運用体制」で選ぶと失敗しにくくなります。

• ① 無料・Google Optimize後継型：スモールスタートで仮説検証の感覚をつかみたい企業向け
• ② LPO・分析改善統合型：LP改善のためにヒートマップ・LP制作・ABテストを統合運用したい企業向け
• ③ Web接客・パーソナライズ統合型：サイト全体の接客と一体でABテストを回したい企業向け
• ④ 海外ABテストプラットフォーム型：多拠点・多言語・モバイルアプリも含む大規模運用向け

無料ツールからスモールスタートし、運用が乗ってから有料・高機能ツールに切り替える流れが現実的です。ABテストの成果を事業全体に積み上げるには、LPO・EFO・Web接客・LINE接客といった周辺施策とセットで設計することが欠かせません。「ツールを選んで終わり」ではなく、「仮説を立てて判定し、勝ちパターンを横展開する」サイクルを回す前提で導入を進めてください。

ABテストの前後にあるLP改善・LINE接客・継続接客の全体像については、以下の記事で整理しています。

LINEマーケティング完全ガイド｜「連絡手段」で終わらせない事業設計の全体像

Mariko Sekido

Webマーケティング領域で、課題整理と集客設計から、施策の実行・計測・改善まで担当しています。広告・SEO・Web改善を横断し、現場の意思決定に使える形で考え方とプロセスを整理して発信します。

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