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  1. Sitecore Personalizeでの実験の紹介
  1. Sitecore Personalize
  2. Sitecore Personalizeでの実験の紹介
  3. 最適化されたテストでテストを実行する

最適化されたテストでテストを実行する

日本語翻訳に関する免責事項

このページの翻訳はAIによって自動的に行われました。可能な限り正確な翻訳を心掛けていますが、原文と異なる表現や解釈が含まれる場合があります。正確で公式な情報については、必ず英語の原文をご参照ください。

複数のバリアントを相互にテストし、統計的有意性に達するまでパフォーマンスの低いバリアントにトラフィックを割り当てるコストを排除する場合は、最適化されたテストを使用してテストを実行できます。主な目的の1つが統計的有意性に到達すること、またはすべてのバリアントのパフォーマンスを調べることである場合は、A/Bテストを実行することをお勧めします。

最適化されたテストの実験では 、マルチアームバンディットアルゴリズムを使用して トラフィックを動的に割り当てます。マルチアームバンディットアルゴリズムは、ギャンブル業界、特にスロットマシンにちなんで名付けられ、プレイヤーは最初は複数のマシンに均等にベットを分配し、その後すぐに最もパフォーマンスの高いマシンにのみベットを割り当てます。

デジタル デバイスでテストを実行する場合も、同じ概念が当てはまります。統計的な有意性に達し、勝者バリアントが宣言されるまで待つ余裕がない場合もあります。これは、週末のフラッシュセールなど、限られた時間で実験を実行する場合に特に当てはまります。

最適化されたテストを有効にしてテストを実行すると、Sitecore Personalizeはゲスト トラフィックをパフォーマンスの高いバリアントに動的に割り当てます。成果の高いパターンを簡単に確認でき、A/Bテストではなく最適化されたテストでテストを実施したために発生した追加のコンバージョン数など、追加の分析結果を確認できます。

最適化されたテストを有効にして実験を好きなだけ実行することも、実験を停止して、最もパフォーマンスの高い2つのパターンをウェブまたは対話型の実験で相互にテストすることもできます。これは、組織がchampion versus challengerアプローチに従いながら、すべてのトラフィックを1つのバリアントに割り当てる前に統計的な有意性に到達したことを確認したい場合に最適です。

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