A/Bテストの根拠ごとの成功率比較 : まりっぺぶろぐ
前職でA/Bテストやってた時のことを思い出すなど。「A/Bテストってなんぞや」とか、ツールや実施方法については過去の記事を見るかググっていただきたい。 いきさつとか プロジェクト内で行った50個くらいのA/Bテストを全てデータベース化して、成功率を比較したことがありました。 いきなり余談ですが、データベース化するのにもちょっとしたエピソード（？）があったりなかったりします。データベース化して後から情報を利用しやすくしたいと提案したら、最初は「え、それいる？使わなくない？」とまさかの難色を示されました。「使わないとかないからｗｗｗやらないとかありえないからｗｗｗｗｗｗ」と思った私は、社内のいろんな人（A/Bテスト関係者中心）に「こういうことやろうと思ってるんだけどどう思う？」と質問を飛ばしまくって、『絶対やった方がいいと思う！』みたいな回答を集めました。そして「A/Bテスト実施（候補）者に支
UI設計での「データ中心主義」は局所最適になりがちなんじゃないのって話 - Muchonovski got it wrong
グーグルのビジュアルデザイン責任者が退職--データ中心主義に嫌気 - CNET Japan 「Googleのビジュアルデザイン責任者だったDouglas Bowmanが、データ中心主義の企業文化にうんざりしてGoogleを辞めた」というcnetの記事のはてブで、Googleの「データ中心主義」なるものに感心している人が結構いるのだけれど、これってGoogle AdwordsでSEM広告を出稿している人にはお馴染みの「A/Bテスト」そのものですよね。 一応書いておくと、A/Bテストというのは、比較すべき対象（バナー画像や広告テキスト、あるいはランディングページ全体）を初期状態では50:50の確率で出し分け、どちらの方があらかじめ設定した成果指標（クリックスルー率、遷移率、最終的なコンバージョン率など）で高い数字を出しているかをランニングで測定しながら、好成績な方の表示確率を上げてゆく仕組み。
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