A/Bテストは全く違う２ページの出し分けという誤解と、差分テストの繰り返しという地味な真実 - Web Analytics Latte

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ryownet この記事は思いつきで書きなぐりなので実はあんまりRTされたくないんだけど思ったことは残したいのでUPしました

2011/01/17 リンク

fukken 数字が全く無いよりは、誤差がたくさんあったりあんまり科学的統計的に妥当な手法でなかったとしても何らかの数字があった方が望ましい。最終的にフィーリングで決める、という時であっても。

2011/01/17 リンク

saicolobe テストで絶対的な回答が得られるわけではない。定性判断だけだったところに定量判断を加えたり、細かな修正と改善を回していく文化を作ったりできる点を評価するべき、かな。

Web Analysis

2011/01/17 リンク

ryownet この記事は思いつきで書きなぐりなので実はあんまりRTされたくないんだけど思ったことは残したいのでUPしました

2011/01/17 リンク

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A/Bテストは全く違う２ページの出し分けという誤解と、差分テストの繰り返しという地味な真実 - Web Analytics Latte

LPOだけじゃなく、サイト改善にも有効なのがA/Bテスト（えーびーてすと）です。ツールとしてはGoogle We... LPOだけじゃなく、サイト改善にも有効なのがA/Bテスト（えーびーてすと）です。ツールとしてはGoogle Website OptimizerとかOmniture Test&Targetを使ったりしますね。まったく違う複数（基本は2）のページをランダムに出し分け、どっちがコンバージョン率が高いかを競うテストです。さあテストやっぞ、オラワクワクすっぞ、みたいなノリでテストに向かうんですが、どんなテストをやるか（＝どんなコンテンツを作るか）は、ちゃんと考えないといけません。よくあるのは、まったく違う２種類のページを作ってAB出し分けするケース。これ、まったく意味がありません。テストに対する誤解レイアウトも色使いもファーストビューコンテンツもリンクアンカーテキストもバナーの種類も大きさも内容も全部違う2ページがあって、どっちがよかったか、という大雑把なものじゃないよ。というのが、そろそろ見

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sueety2011/02/04
em4042011/01/25
WebDesignScrach2011/01/24
kobaken08092011/01/18
fukken2011/01/17
saicolobe2011/01/17
ryownet2011/01/17
eight-role2011/01/17
ryuka012011/01/16
tsutomura2011/01/16

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