A/Bテストよりすごい？はじめてのインターリービング - Gunosyデータ分析ブログ
はじめに こんにちは。メディアデータ分析部の飯塚(@zr_4)です。 弊社では現在、複数のニュース形式のアプリケーションを運用しており、各プロダクトでユーザーの趣向にあうような記事リストのパーソナライズを行っています。 左から：LUCRA、ニュースパス、グノシー そのため、記事のランキングに関するA/Bテストをする機会が多々あり「少数のユーザーで高速に有力なパラメータを探したい」というニーズがありました。 今回は上記ニーズを満たすべく、グノシーの本番環境に導入したインターリービングを紹介します。 インターリービングとは 概要 インターリービングは高感度なランキング評価手法です。 実験的に、10倍から100倍従来のA/Bテストよりも効率的であることが知られています。*1 従来のA/Bテストにおいて、2つのランキングリストを評価する際は、ユーザを2つの群に分け各々に別々のランキングリストを提示
海外の有名IT企業のABテストブログまとめ - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部の @ij_spitz です。 普段の業務では主にABテストを用いたプロダクト改善、ユーザーの行動分析などを行っています。 今日はタイトルにもある通り、プロダクト改善をするためにABテストを始めてみたいけど何をすればいいのかわからない、実際にABテストをやってみたけど本当にこれで定量的な評価ができているのか心配、新しくABテストを自動で集計・評価できる基盤を作りたい、という時に参考にしたいブログを紹介します。 海外にはTwitterやLinkedInなどを始めとして、自社のABテストの基盤やノウハウをブログで公開している企業が数多くあります。 もちろんブログの中身は英語ですが、頑張って読んでみると日本ではあまり知られていないことが書いてあったりするので、ぜひ一度読んでみることをおすすめします。 Twitter Engineering | Twitter Blogs Twitte
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