ABEMAにおける効果検証スマートフォンGPUの特性を解析！ 社内で実施予定のGPUパフォーマンスチューニング研修を紹介します！
ABテストが難しい場合の施策効果の評価・推定方法
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは。サイエンス統括本部でデータ分析による社内サービスの課題解決支援をしている関口です。 ヤフーではたくさんのABテスト（※1）が常に行われており、サービス改善に活かされています。しかしながら実際には、さまざまな理由からABテストができないことがよくあります。本記事では、そのような場合にどのようにして施策の効果を評価・推定するかについて、具体的なケースからアイデアを紹介していきます。 なお今回はYahoo!ショッピングを題材にしたケースばかりですが、アイデア自体は汎用的なものとなっています。 ※1： ABテストはウェブサービス上のUI改善、機械学習モデル改善、機能追加etc.といったさまざまな施策が、KPIにどれくらいのイン
効果測定に潜むバイアスを避けるには？ 広告を正しく評価するための 4 条件 - Think with Google
今の KPI はビジネス成長に貢献しているか？ 「バイトル」が部門横断のデータ整備から真の KPI を問い直す
Bias Correction For Paid Search In Media Mix Modeling[A4一枚まで備忘録] – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト A4用紙1枚にまとめるイメージでメモを残そうという取り組みです。 今回は2018年のGoogleのMedia Mix Modeling（マーケティング・ミックス・モデリング）に関する論文です。Bias Correction For Paid Search In Media Mix Modeling前回と違い、因果推論の観点で考察などが書かれています。前回のものがモデリングのテクニカルな側面を描いたものとすると、今回はテクニカルな話は置いておいて、因果関係について様々な
![Bias Correction For Paid Search In Media Mix Modeling[A4一枚まで備忘録] – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
施策効果測定におけるメタアナリシスの応用 - ほくそ笑む
はじめに マーケティング施策を行うときに、その施策効果を測定するために、コントロールグループ（施策を適用しないユーザ）を作る場合がある。 例えば、販促メールを送るという施策を行うときに、一部のユーザには送らないようにする。 仮にメールを送らなかったユーザの平均売上が1000円であり、メールを送ったユーザは平均1100円だとすると、その差である100円が1人あたりの施策効果となる。 しかし、施策を適用しないユーザの数を増やすと、全体の売上効果はそれだけ減少してしまう。 つまり、全体のユーザ数を1万人とすると、全員にメールを送れば100万円の売上効果があるが、半分の5千人をコントロールとすると売上効果も半分の50万円となる。 したがって、コントロールグループに割り当てる人数はなるべく小さくしたいという要求がある。 ただし、コントロールグループの人数を少なくすると、効果測定の精度が落ちるという問
BigQueryで傾向スコア分析｜Dentsu Digital Tech Blog｜note
電通デジタルで機械学習エンジニアをしている今井です。 本記事では、BigQueryで傾向スコア分析を行うための方法について紹介します。 広告効果ってあったの？広告効果とは、広告に接触した場合と接触していない場合とのその後のコンバージョン（例えば、購入金額や継続期間など）の差である、と言えます。 しかしながら、同一ユーザーにおいて、広告に接触した場合と接触していない場合とを同時に観測することはできません。 これを反実仮想（counterfactual）と呼びます。 そこで提案されたのが平均処置効果（average treatment effect, ATE）です。 広告に接触したユーザー群（𝑤=1）と接触していないユーザー群（𝑤=0）とのその後のコンバージョン（𝑦 ）の差を広告効果とするものです。 ここで、介入（広告に接触する）の有無以外の条件が公平になるようにユーザー郡が分かれていれ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
インターネット広告の効果推定と因果推論 (2018)
