リクルートデータ組織のブログをはじめました。※最新情報はRecruit Data Blogをご覧ください。 Recruit Data Blogはこちら 汎用人型雑用AIの stakaya です。 たまたま数年前に社内のBLOGに書いたABテストのロジックのまとめ&比較記事を発掘したので、 このまま眠らせているのはもったいないぞと、 圧倒的もったいない精神を発揮し、シェアさせていただきます。 あの頃は私も若かった。 社内では”堅物・真面目・一途”で有名なものでして、下記文章がお硬いのはご勘弁ください。 はじめに 本記事は、施策の評価手法としてしばしば用いられるA/Bテスト(A/B testing)について、できる限り背後にある仮定を明記した上で、まとめたものである。 A/Bテストとは、主にインターネットマーケティングにおける施策の良否を判断するために、2つの施策(通常、A・Bと記載)を比較す
Ever wonder how Netflix serves a great streaming experience with high-quality video and minimal playback interruptions? Thank the team of engineers and data scientists who constantly A/B test their innovations to our adaptive streaming and content delivery network algorithms. What about more obvious changes, such as the complete redesign of our UI layout or our new personalized homepage? Yes, all
At Airbnb we seek to match people who are looking for accommodation — guests — with those looking to rent out their place — hosts. Guests reach out to hosts whose listings they wish to stay in, however a match succeeds only if the host also wants to accommodate the guest. I first heard about Airbnb in 2012 from a friend. He offered his nice apartment on the site when he traveled to see his family
Improving the Sensitivity of Online Controlled Experiments by Utilizing Pre-Experiment Databy Alex Deng, Ya Xu, Ron Kohavi, Toby Walker Online controlled experiments are at the heart of making data-driven decisions at a diverse set of companies, including Amazon, eBay, Facebook, Google, Microsoft, Yahoo, and Zynga. Small differences in key metrics, on the order of fractions of a percent, may have v
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