「A/Bテスト」とは、同じページ内のファーストビューの見せ方を変えるなどしてランダムに表示し、どの見せ方の効果が一番高いかを調べる方法です。
異なるランディングページ（またはランディングページ内のコンテンツ）を2つ以上用意して、アクセスしてきたユーザーにランダムで表示し、それぞれのページビュー数・離脱数・コンバージョン数などのデータを測定します。一定期間後に成果が高かったもの（ページまたはコンテンツ）を採用します。
ページ内の課題をヒートマップツールで発見し、その課題についてA/Bテストをする流れです。A/Bテストのメリットは、感覚や定性ではなくデータを元に評価を行い改修できることです。
A/B test
“A/B testing” is a method of randomly displaying the first view of the same page by changing its presentation to see which presentation is most effective.
Prepare two or more different landing pages (or content within a landing page), display them randomly to users who access them, and measure data such as the number of page views, number of exits, and number of conversions for each. Adopt something (page or content) that performs well after a certain period of time.
The process is to discover issues on the page using a heat map tool and perform an A/B test on those issues. The advantage of A/B testing is that it allows you to evaluate and make improvements based on data rather than intuition or qualitative information.