なぜあなたのA/Bテストはうまくいくのか？A/Bテストの分析で注意すること | CyberAgent Developers Blog
概要 同じ介入を比較するA/Aテストで統計的に有意な差が出てしまうケースがある その原因は、A/Bテストの指標の設計に失敗していることかもしれない この問題の対処法としてユーザベースCTR、デルタメソッド、クラスターロバスト標準誤差を紹介する これらの手法は実務で運用する上では一長一短 はじめに AI事業本部Dynalystの伊藤、小売セクターの藤田(@6km6km)です。 DynalystはReal Time Biddingと呼ばれる広告オークションにおいて広告枠の買付を行うプラットフォーム（DSP: Demand Side Platform）です。DSPでは、ユーザに広告を表示する際に複数あるクリエイティブの候補からひとつクリエイティブを選ぶ必要があり、その選択ロジックにバンディットアルゴリズムを用いています。（参考リンク1, 2） 以下では、バンディットアルゴリズムのA/Bテストをす
検索エンジンのABテストで発生するユーザー内相関を突破する - エムスリーテックブログ
この記事はエムスリー Advent Calendar 2021 1日目の記事です。 明日からも面白い記事が続々投稿されるので、ぜひ購読・拡散お願いします！ qiita.com エムスリーエンジニアリンググループ AI・機械学習チームでソフトウェアエンジニアをしている中村(@po3rin) です。好きな言語はGo。情報検索系の話が好物です。 最近検索エンジンの改善やアルゴリズムの変更などの効果を分析する機会が多くなってきたのですが、ABテストの効果検証でやらかしてしまい、改めてABテストについて復習しています。そこで「A/Bテスト実践ガイド」という本を読みました。 A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは (アスキードワンゴ) 作者:Ron Kohavi,Diane Tang,Ya Xu,大杉 直也ドワンゴAmazon この本で、私が陥った大量にクリックするユーザー
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