対象読者
- メールやランディングページの成果を改善したいマーケター
- A/Bテストを導入・運用したいマーケティング担当者・管理者
概要
Breezeアシスタントでコンテンツのバリエーションを生成し、A/Bテストまたはアダプティブテスト（ML自動最適化）で最も効果的なパターンを特定します。メールはA/Bテストのみ対応。ランディングページはA/Bテストに加え、最大5バリエーションをMLが自動的にトラフィック配分するアダプティブテストも利用できます。
メール・ランディングページの対応機能
| 機能 | メール | ランディングページ |
|---|---|---|
| A/Bテスト | ✅ Professional以上 | ✅ Professional以上 |
| アダプティブテスト（ML自動最適化） | ❌ 非対応 | ✅ Enterprise |
前提条件
- HubSpot Marketing Hub（メールA/BテストはProfessional以上、アダプティブテストはEnterprise）
- Breezeアシスタントが有効になっていること
- テスト対象のメールまたはランディングページが作成済みであること
実装手順1：メール
ステップ1：Breezeアシスタントでバリエーションを生成する
- メールエディタを開く
- Breezeアシスタントを起動する
- 「この件名のバリエーションを3つ作って」「このCTAボタンの文言を別の表現で3案作成して」などと入力して送信する
- 生成された案の中から採用するものを選び、エディタに貼り付けて使用する
ステップ2：A/Bテストを設定する（Marketing Hub Professional以上）
- 「マーケティング」→「メール」を開く
- テスト対象のメールを選択する
- メール編集画面の上部にある「A/Bテスト」ボタンをクリックする
- Bパターン用のエディタが開いたら、ステップ1で生成したバリエーション（件名・本文・CTAなど）を入力する
- 送信比率（例：A:50% / B:50%）を設定する
- 勝者の判定指標（開封率・クリック率）を選択する
- 判定タイミングを設定して保存する
ステップ3：結果を確認して次のサイクルへ
- メールのレポート画面で勝者パターンを確認する
- 本番に適用する
- Breezeアシスタントに「このバリエーションが勝ちました。さらに改善できる点はありますか？」のように結果を共有する
- 次のテスト案を生成してサイクルを継続する
実装手順2：ランディングページ
ステップ1：Breezeアシスタントでバリエーションを生成する
- ランディングページエディタを開く
- Breezeアシスタントを起動する
- 「このCTAボタンの文言を別の表現で3案作成して」「このヒーローテキストのバリエーションを作って」などと入力して送信する
- 生成された案の中から採用するものを選び、エディタに貼り付けて使用する
補足： AIが生成したバリエーションをBパターンとして直接設定できるベータ機能が利用できる場合は、バリエーション生成からテスト設定までをエディタ内で一括して実行できる。
ステップ2：A/Bテストを設定する（Marketing Hub Professional以上）
- 「ウェブサイト」→「ランディングページ」を開く
- テスト対象のページのアクションメニューから「A/Bテスト」を選択する
- Bパターン用ページが複製される
- ステップ1で生成したバリエーションを反映する
- 訪問者の振り分け比率と判定指標（コンバージョン率など）を設定する
- 公開する
ステップ3：アダプティブテストで自動最適化する（Marketing Hub Enterprise）
A/Bテストの代わりにアダプティブテストを使うと、人が都度判断しなくても継続的な最適化ができる。
- 「ウェブサイト」→「ランディングページ」を開く
- テスト対象ページのアクションメニューから「アダプティブテスト」を選択する
- 最大5つのバリエーションを登録する
- MLがコンバージョン率などの成果データをリアルタイムに分析し、成果の高いバリエーションへのトラフィックを自動的に増やし続ける
特徴： A/Bテストと異なりテスト終了タイミングの設定が不要。
ステップ4：結果を確認して次のサイクルへ
- ランディングページのレポート画面で勝者パターンを確認する
- 本番に適用する
- Breezeアシスタントに「このバリエーションが勝ちました。さらに改善できる点はありますか？」のように結果を共有する
- 次のテスト案を生成してサイクルを継続する
注意点
- アダプティブテストはランディングページ専用。メールはA/Bテストのみ利用できる
- BreezeアシスタントはAIによるコンテンツ生成を担う。アダプティブテストのトラフィック自動配分はMLによる最適化であり、別の仕組み
- A/Bテストの判定には十分なサンプル数が必要。配信リストが小さい場合は結果の信頼性が下がる
- ベータ機能（AIバリエーション直接設定）は利用可否がポータルにより異なるため、事前に確認する