A/Bテストのサンプル数と期間を決める
A/Bテストの前に、バリエーションごとに必要な訪問者数と週単位の期間を、計算過程、ガードレール指標、テストのルール付きで出すプロンプト。お好きなAIツールに貼り付けると、AIがテストを計画する。
結果はツール、モデル、入力内容によって変わります。
結果のプレビュー
例：当サイトの編集部が書いたもので、実際のAIの出力ではありません。
仮説：フォームを短くすると購入率が上がる。 現在 3.0% · 意味のある最小の差：相対 +15%（3.45%へ） 計算（信頼度95%、検出力80%、両側） バリエーションごとのn = 7.84 × (0.0291 + 0.0333) / 0.0045² ≈ 24,200 1日1,000人 → 各バリエーション500人 → 49日 → まる7週間 ガードレール：返品率が上がらないこと ルール：49日目より前に止めない、テスト中は変更しない 注：相対 +25% なら約3週間で足ります。
入力する
入力した内容はこのブラウザ画面の中だけにとどまります。当サイトが保存・送信することはありません。
何を変えますか？
- 登録フォームを短くする
- 商品ページのボタン文言を変える
- 価格の見せ方を変える
- メルマガの件名を変える
- レビューをページの上に移す
現在の率は？
- 購入率3%
- 登録率12%
- 開封率25%
- ボタンのクリック率40%
- 訪問あたりの問い合わせ1.5%
1日の訪問者数や配信数は？
- 1日1,000人
- 1日300人
- 1日5,000人
- 週20,000人
- 1日150人
あなたのプロンプト
プロンプトを編集しました。上の入力欄を変えても、もう上書きされません。
これはAIへの指示文で、まだ完成品ではありません。
このプロンプトが使えるツール
このプロンプトに向いているAIツール：
使い方
- 項目を入力するか、候補をタップします。氏名、住所などの個人情報は入れません。
- 完成したプロンプトをお好きなAIツールに貼り付けます。
- サンプル数の計算ツールで結果を確かめ、開始前に仮説、期間、ガードレールを書き残します。
なぜうまくいくのか
期間を先に決めておけば、偶然の早い好結果に飛びつかずに済みます。ガードレールがあると、ある場所の改善が別の場所の悪化を隠すのを防げます。
ヒント
- 訪問者が少ないなら、大きな変更だけをテストします。小さな言い回しの変更は、信頼できる結果が出るまで数か月かかることがよくあります。