2014年夏、40日でデイリーの登録数を2倍にしたプロジェクトをまとめたプレゼンです。Read less
2014年夏、40日でデイリーの登録数を2倍にしたプロジェクトをまとめたプレゼンです。Read less
(訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・ 英語 ) 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト・パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から(はっきり言うとMonetateはOptimize
For app-first companies, Leanplum is the only solution that helps personalize and optimize all customer touch points, both inside and outside the app As the only company that focuses on engagement, personalization and optimization for gaming, subscription, on-demand & mobility apps, and mobile retail & finance we know app industry workflows and use cases inside and out. The only solution that comb
「A/Bテスト」が、Webサービスの最適化技法として人口に膾炙して久しい昨今ですが、それでもなお、個々の施策実行時にはいろいろと迷うことがあります。たとえば: 有用なテスト結果を得るためにパターンをどのような基準で用意すればよいのか テスト結果の統計的有意性をどのように検定すればよいのか 個々の改善がそれぞれによかったとしても、それらが局所最適に陥らないためにはどうしたらよいのか といったあたりが挙げられます。(2)については純粋に技術的な問題なので、ここでは議論しません。問題にしたいのは(1)および(3)についてです。ひとまず、いまのところ僕が思う一番大切なことをひとつだけ述べておきましょう。それは: 「それに対してなんらかの肯定的/否定的意見のあるパターンをテストする」 ということです。どういうことか。 視野狭窄的なA/Bテスト A/Bテスト、あるいは同様の最適化技法については、かつて
Google アナリティクス ウェブテストの基盤を成す統計手法について説明します。Google アナリティクスでは、ウェブテストの手法として多腕バンディット方式を採用しています。多腕バンディット テストには、次のような特徴があります。 最も利益の大きい選択肢の特定を目標とする ランダム分布がテストの進行とともに更新される 「多腕バンディット(multi-armed bandit)」という名前は、それぞれに異なる見込み配当率が設定された、「One-armed bandit(片腕の盗賊)」というスロット マシンが複数並んでいる状況を模した仮説テストという意味を持っています。スロット マシンのプレイヤーは、最も見込み配当率が高いスロット マシンを見つけ出す必要がある一方で、利益を最大化する必要もあります。この状況では、これまでの配当率が最も優れているマシンのみをプレイするか、それともさらに配当率
Your all-in-one operating system for marketing Optimizely powers the entire marketing lifecycle, unlocking your team to create content with speed, launch experiments with confidence, and deliver experiences of the highest quality. Get started More about Optimizely One Everything you need for marketing, all in one AI-powered, marketer-friendly, and best-in-class (just ask the analysts) Content Orch
「A/Bテスト信頼度判定ツール」は、A/Bテストで得られたデータについて「結果に有意な差が出ているか」「誤差なのか」を簡易的に判定するためのツールです。 この「A/Bテスト信頼度判定ツール」は便宜上、入力項目を「訪問数(Visitors)」と「コンバージョン数(Conversions)」としておりますが、以下のような項目の組み合わせでデータの統計有意性や信頼度(信頼係数)を判定できます。 「訪問数」と「コンバージョン数」(+「コンバージョン率」) 「インプレッション(表示回数)」と「クリック数」(+「クリック率」) 「クリック数」と「コンバージョン数」(+「コンバージョン率」) Visitors Conversions Conversion Rate Confident A
Nettuts+ 2012.11.26のブログエントリ Chatting with Obama For America’s Director of Frontend Development: Daniel Ryan | Nettuts+ 2012年大統領選挙のObama陣営のネット戦略を担うエンジニア・デザイナーチームの中人へチャットでインタビュー 使ったツールから、教訓とか色々書いてる jekyll,cssプリプロセッサ、github、高速化ツール、ec2,s3,rails,django,magengo モバイルはトラフィック多い(全体の1/4)けど献金はほぼゼロ、とか 前回(2008年)の選挙のときは肝心なときにシステム障害を起こした件 それを踏まえて今回はどうやったか Romney陣営は敵陣営の失敗から学ばなかった(肝心なときに同じ障害を味わった) 知らなかったこととか書いてて勉強に
こんにちは、awakiaです。今回のアドベントカレンダー、結構、機械学習ガチなメンツが揃ったみたいなので、俺も対抗してやる!!とも思ったのですが、研究を離れて2年が経とうとしているので、真っ向勝負とか今更無理なことに気づきました...w なので、開発者の皆も知っておくと便利なデータサイエンスの話をすることにします。 ABテストと検定の必要性 Webサービスを運営していると、見た目の問題だけでも結構悩みます。ボタンの色や文言などの小さなところから、トップページに盛り込む内容をどうするかまで、いろいろです。 今回、「ABテスト」と呼ぶものは、画面に占める大きさ等にかかわらず、パターンAとパターンBを作って、そのどちらがいいかを判断するための実験と定義することにします。 なお、ABテストの呼び名には結構流派があるので別の名前で聞いたことがあるかもしれません。例えば、Googleのマット・カッツ先
SEO屋の私がいうのもなんですが、サイトのコンバージョンを最も劇的に改善する手法といえばLPO。LPOサービスを自ら始めた位に惚れ込んでいるウェブマーケティング手法ですが、名前や内容は知っていても意外とちゃんと実施したことがないサイトやウェブマーケッターが未だに多すぎることに嘆いている最近です。多変量テストや行動ターゲティングとはいわずとも、A/Bテスト位は定期的にやっていきましょうよ、、ということで、今回は米国カリスマウェブマーケッターのニール・パテル氏が自らの経験を元にA/Bテストで実施するべき項目を11まとめた面白くてためになる記事を。 — SEO Japan 既存のトラフィックからもっとお金を絞り取りたいのなら、A/Bテストの実施を開始する必要がある。少なくとも毎月10,000人のビジターがいるなら、毎月でないにしろふた月に一度は一つ新しいA/Bテストを実施することを検討すべきだ。
This webpage was generated by the domain owner using Sedo Domain Parking. Disclaimer: Sedo maintains no relationship with third party advertisers. Reference to any specific service or trade mark is not controlled by Sedo nor does it constitute or imply its association, endorsement or recommendation.
ふと気になったので読んでみたら、当たりをひいた。 強化学習をウェブサイトの最適化に利用する方法に関しての本で、A/Bテストの何が問題かを説明してそれを克服するためのアルゴリズムを3つ紹介している Epsilon-greedy SoftMax UCB1 コードはPythonで書かれているので読みやすい。 実際のビジネスでは、A/Bテストで等確率でAB振り分けるために劣っている方のテストの分だけ収益が減ってしまうし、かといってテストをしないと、よりよいサイトを見出す機会がなくなってしまう。つまりexploreを最大化するか、exploitを最大化するかというようなジレンマを抱えることになる。 求められているのは、劣っているサイトデザインに対するテスト(損失)を最小にしつつベストなサイトデザインに収斂していく手法である。そういう問題をMultiarmed Bandit Probremと呼ぶらしく
+1 ボタン 2 AMP 11 API 3 App Indexing 8 CAPTCHA 1 Chrome 2 First Click Free 1 Google アシスタント 1 Google ニュース 1 Google プレイス 2 Javascript 1 Lighthouse 4 Merchant Center 8 NoHacked 4 PageSpeed Insights 1 reCAPTCHA v3 1 Search Console 101 speed 1 イベント 25 ウェブマスターガイドライン 57 ウェブマスタークイズ 2 ウェブマスターツール 83 ウェブマスターフォーラム 10 オートコンプリート 1 お知らせ 69 クロールとインデックス 75 サイトクリニック 4 サイトマップ 15 しごと検索 1 スマートフォン 11 セーフブラウジング 5 セキュリティ 1
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
🔥 Weekend Reading I write a weekly email for people in tech. Tools and products you should know about, tips about UX, management, infosec; random and funny stuff 5 days ago Weekend Reading — “Tonic” Masculinity This week we race the track in an Isetta M, we clean our MacBook keyboard, we got a new wallpaper, we Agile all the Scrum Master out of Agile Grooming, put the nuclear plant in safe hands,
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