A/Bテストの「配信率」と「A/B配分」は何が違う？正しい設計の考え方

この記事のまとめ

• 「配信率」＝全訪問者のうち、何%を実験の対象にするか
• 「A/B配分」＝実験対象のなかで、AとBをどんな比率で見せるか
• この2つは別物。分けて考えると、リスクを抑えて検証できる

A/Bテストを設定するとき、「割合」の設定が2つ出てきて混乱することがあります。「配信率（実験に含める割合）」と「A/B配分」です。この2つは意味がまったく違います。分けて理解すれば、安全に検証を進められます。

「配信率」とは：どれだけの人を実験に巻き込むか

配信率（実験に含める割合）とは、全訪問者のうち、何%を実験の対象にするかです。

• 100% にすれば、全訪問者がAかBのどちらかを見ます。
• 20% にすれば、訪問者の2割だけが実験対象になり、残り8割は通常のページ（元のまま）を見ます。

配信率を絞る目的は、リスクの管理です。効果が読めない変更を、いきなり全員に出すのは怖いもの。まず一部だけで試し、問題なさそうなら広げる、という進め方ができます。

「A/B配分」とは：AとBをどんな比率で見せるか

A/B配分とは、実験の対象になった人のなかで、AとBをどんな比率で見せるかです。

• 50% 対 50% が基本です。公平に比較でき、必要なデータも早く集まります。
• 変更に不安がある場合は、A(元) を多め・B(変更後) を少なめにして、慎重に出すこともできます。

2つを組み合わせるとどうなる？

たとえば「配信率20%・A/B配分50:50」なら、こうなります。

訪問者	割合
実験対象外（通常ページ = 元のまま）	80%
実験対象でA（Control）を見る	10%
実験対象でB（Variant B）を見る	10%

このように、「どれだけ巻き込むか（配信率）」と「対象内での見せ方（A/B配分）」を独立して決められるのがポイントです。

なぜ分けると良いのか

配信率とA/B配分を1つにまとめてしまうと、「リスクを抑える」と「公平に比較する」という別々の目的が混ざり、設定が分かりにくくなります。

2つを分けておけば、

• 配信率でリスクの大きさを調整し、
• A/B配分で比較の公平さを保つ、

というように、目的ごとに素直に設定できます。これは主要なA/Bテストツールで採用されている考え方でもあります。

HeatMapX の設計

HeatMapX のA/Bテストでも、「実験に含める割合（配信率）」と「A/Bの配分」を分けて設定できます。まずは配信率を小さくして安全に試し、手応えを見ながら広げていく——そんな進め方ができます。

まとめ

「配信率」はどれだけの人を実験に巻き込むか、「A/B配分」は対象内でAとBをどう見せるか。この2つを分けて考えることが、リスクを抑えながら正しく検証するコツです。