A/Bテスト（または分割テストとも呼ばれます）は、ウェブサイトやアプリの2つのバージョンを比較し、特定のコンバージョン目標に対してどちらがより良いパフォーマンスを発揮するかを判断するために使用されるウェブ解析の方法です。これは、2つのバージョン（AおよびB）を同時に同様の訪問者に表示し、クリックスルーレート、フォームの完成、または購入などの事前に定義されたメトリクスに基づいてどちらのバージョンがより良いパフォーマンスをするかを統計的に分析することによって行われます。
たとえば、ウェブサイトは2つの異なるランディングページのデザインをテストして、どちらがニュースレターへの登録をより多く引き出すかを見ることができます。Pirsch Analyticsのようなツールを使用して、サイトの所有者はどちらのバージョンがより高い登録率を持っているかを測定し、その後、より効果的なデザインをすべての訪問者に実装することができます。
A/Bテストは、データに基づいた決定を可能にし、推測を減らし、実際のユーザー行動に基づいて要素を最適化することでユーザーのエンゲージメントを改善するため、ウェブサイトの最適化に不可欠なツールです。
