推奨される分割テストプロセス
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Sitecore Searchにおいて、スプリットテストとは、ウィジェットの2つ以上のバリエーションを互いにテストする実験を指します。スプリットテストの構造化されたプロセスは、明確さ、自信、洞察をもたらします。
Searchで分割テストを実行するには、以下の手順を強く推奨します。
- まずは検定仮説から始めます
- 変数の識別
- 結果の予測
- 予測結果を根拠で支持する
- スピルトテストの実施
以下のセクションでは、推奨されるスプリットテストプロセスの各ステップを詳しく説明します。
まずは検定仮説から始めます
理想的には、検定仮説の定義が実験を行う最初のステップです。強い仮説は、結果の統計的有意性を解釈することと同じくらい重要です。
仮説を作成するには、まず以下の質問に答えることから始めることができます。
- バリエーションをテストする際に何が違うと予想しますか?何が変わるのか、または変動しているのか?
- あなたの定量的・定性的研究に基づき、テストの結果はどうなると予測していますか?
- 結果が予測と一致しているか合わないかをどう説明するつもりですか?
まずは 分析 から始めて、パフォーマンスの低いページやコンバージョンファネルを特定することができます。これにより、仮説を立てる要素にたどり着くことができます。実験を行って得られた結果が仮説を証明するわけではないことを認識しておく必要があります。
変数の識別
ウィジェットバリエーションの場合、仮説の変数はコンテキストルール、設定、またはコンテンツ戦略のいずれかです。変数を修正、追加、削除すると、ウィジェットバリエーションは異なる予測結果を生み出します。
結果を分析しやすくするために、分割検定では単一の変数を絞り、多変量検定では複数の変数を選んでみてください。検定に含まれる変数が多いほど、新しいKPIと単一の変更を関連付けるのが難しくなります。
以下は典型的な変数です:
- コンテンツ戦略内でアイテムをピン留め、ブースト、埋もれ、またはブラックリストに載せること。
- Content item 属性の重みは、特定のキーワードに対してアイテムが検索結果の中か外かを判定します。
- Search ランキングは、特定のキーワードで検索結果に並びます。
結果の予測
仮説の場合の結果が予測される結果です。これはホームページのコンバージョンの増加、特定のキーワードの検索結果へのクリック数の増加、ダウンロード数の増加、クリック率、その他のKPIや指標などです。
予測結果は、利用可能なデータと現在のパフォーマンスデータに基づいて行いましょう。結果を比較するさまざまな指標の基準を必ず確立してください。また、変数の変化が段階的な効果をもたらすと予想されるか、大規模な効果をもたらすかも注意してください。
例えば、低い直帰率でより高いコンバージョンをテストします。テスト前に、予測されるコンバージョン率の増加を踏まえてどの程度の減少または増加が許容されるかを判断しなければなりません。
分割テストの実施
テスト仮説を定義し、分割テストを作成する前に、テストシナリオを反映したウィジェットのバリエーション(ベースラインおよび変更されたケース)を追加しなければなりません。
分割テストは各テストシナリオのトラフィックを分割し、そのパフォーマンスデータを収集します。
Searchでは、テストが終了すると、ウィジェットのデフォルトのバリエーションは別のバリエーションが予定されない限りActive状態に戻ります。
!注Searchは分割テストの結果を分析せず、ビジネスユーザーとして結果を分析するのはあなた次第です。希望するKPIに基づいて、勝利バリエーションをウィジェットのデフォルトバリエーションとして設定してください。
分割テストを作成する具体的な手順については、「 ブースティング戦略のテスト」を参照してください。