多変量分析テストの概要

A 多変量分析テスト (MVT) アクティビティ: Adobe Target ページ上の要素内のオファーの組み合わせを比較し、特定のオーディエンスに対して最も効果が高い組み合わせを特定します。 A 多変量分析テスト 「 」アクティビティは、アクティビティの成功に最も影響を与えた要素を特定するのにも役立ちます。

多変量分析テストを使用すると、ページ上の他の要素と比較して、特定の要素がコンバージョンに与える相対的な影響を見つけることができます。 また、多変量分析テストは、効果が高いと示された要素の組み合わせを調整するのに役立ちます。

1 つの利点 a 多変量分析テスト は、A/B テストと比較して、コンバージョンに最も影響を与えたページ上の要素を示す機能です。 この利点は、「主な効果」とも呼ばれます。 この情報は、例えば、最も注目を集めたいコンテンツを配置する場所を決定する際に役立ちます。

多変量分析テスト アクティビティは、ページ上の 2 つ以上の要素間の複合効果を見つけるのにも役立ちます。 例えば、特定の広告は、特定のバナーやメイン画像と組み合わせると、より多くのコンバージョンを生み出す場合があります。これは、「交互作用効果」とも呼ばれます。

Target では、コンテンツの最適化に役立つように、全因子多変量分析テストが使用されます。全因子多変量分析テストでは、確率が等しいコンテンツの可能な組み合わせをすべて調べます。 例えば、それぞれ 3 つのオファーが組み込まれたページ要素が 2 つある場合は、9 つの組み合わせ(3 x 3)になります。3 つの要素があり、そのうちの 2 つの要素に 3 つのオファーが、1 つの要素に 2 つのオファーが組み込まれている場合は、組み合わせは 18(3 x 3 x 2)になります。

In Targetの場合、それぞれの組み合わせが 1 つのエクスペリエンスになります。 The 多変量分析テスト 各エクスペリエンスを比較して、どの組み合わせが最も効果が高いかを確認できます。 同時に、データを収集および分析して、各場所およびオファーが成功指標にどのような影響を与えているかを把握できます。

多変量分析画像

生成できる組み合わせの数により、 多変量分析テスト には、A/B テストよりも多くの時間とトラフィックが必要です。 各エクスペリエンスに対して統計的に有意な結果を得るためには、ページに十分なトラフィックが必要です。有用な結果を得るには、ページが受け取るトラフィックの量を把握し、必要な結果を得るのに適切な時間に最適な数の組み合わせをテストする必要があります。

ターゲットの トラフィック見積もり は、トラフィックに適したテストの設計に役立ちます。 トラフィック見積もりを使用する前に、サイトで通常発生するインプレッションおよびコンバージョンの数を示す、優れた統計が必要です。1 日あたりのトラフィックレベルを考慮します。アクティビティのエクスペリエンスが多いほど、アクティビティに含めるトラフィックが多くなるか、アクティビティを実行する必要が長くなるかのどちらかです。 トラフィックの量が多くない場合は、いくつかの組み合わせをテストする必要があります。組み合わせが少ない場合は、有意なテスト結果の生成に必要な時間が長すぎて役に立たない可能性があります。

MVT の用語 section_DF475CA7F34B4CFDB7BE7363761D64AE

いくつかの基本的な用語を理解しておくと、多変量分析テストを設定する場合に役立ちます。

業界全体で様々な意味で使用されている用語がいくつかあります。ここでは、Target で使用される用語を定義します。

組み合わせ: ​複数の場所で複数のコンテンツオプションをテストする場合に作成するコンテンツのバリエーション。例えば、3 つの場所でそれぞれ 3 つのコンテンツオプションをテストする場合、可能な組み合わせは 27(3 x 3 x 3)になります。サイトの訪問者が 1 つの組み合わせを見たとき(エクスペリエンスとも呼ばれます)。

コンテンツ: ​ある場所でのテストのバリエーションを構成するテキストまたは画像。多変量分析テストでは、複数の場所にある複数のコンテンツオプションが比較されます。 MVT 手法では、コンテンツは「レベル」と呼ばれる場合があります。

要素: MVT テストでテストするコンテンツのバリエーションを含む DOM 要素。場所 ​も参照してください。

場所: ​ページ上の特定のコンテンツ領域。多くの場合、単一の DOM 要素に含まれています。MVT の方法論においては、場所は「因子」と呼ばれることもあります。全因子多変量分析テストでは、場所におけるすべての可能なオファーの組み合わせが比較されます。

使用するタイミング 多変量分析テスト と A/B の比較 section_3D2B966B6671406C861A1843EA41D28C

多変量分析テストは、A/B テストと併用して、ページを最適化することができます。これらのテストは、次のような場合に併用します。

  • A/B テストを使用してページレイアウトを最適化し、その後に MVT テストを実行してページの各要素に表示する最適なコンテンツを決定します。

    A/B テストでは、レイアウトについての重要なフィードバックが提供されます。他方、MVT テストは、ページデザインの要素内のコンテンツのテストに優れています。複数のコンテンツオプションをテストする前に、レイアウトに対して A/B テストを実行すると、最適なレイアウトを決定し、最も効果的なコンテンツを決定するのに役立ちます。

  • MVT テストを使用してどの要素が最も重要かを判断し、その後その要素に絞って A/B テストを実行します。

    異なるエクスペリエンスの数が 5 を超え、2 つ以上の要素にまたがる場合は、A/B テストを実行する前に MVT テストを検討することをお勧めします。 MVT テストによって、コンバージョンが向上する可能性が最も高そうなページ領域を判定できます。マーケティング担当者は、これらの要素に重点を置いてテストをおこなうことができます。例えば、MVT テストによって、目標を達成するための最も重要な要素がコールトゥアクションであることがわかります。目標の達成に最も役立つ要素とコンテンツを特定したら、A/B テストを実行して結果をさらに絞り込むことができます。 例えば、2 つの特定の画像を相互にテストしたり、コールトゥアクションの言い回しや色を比較したりできます。 MVT テストの後に 1 つ以上の A/B テストをおこなうことで、目的の結果を得るための最良のコンテンツを判断できます。

注意点 section_979FE3F398654C1EA1C86E7DBC9A8DAD

  • MVT テストは、テストする要素が 3 つ以上ある場合に使用します。3 つ未満の場合は、一連の A/B テストを実行します。

  • 結果に最も影響を与えると思われるページ要素を選択します。

  • 1 つのテストに組み込む要素や場所の数が多くなりすぎないようにします。数が多いほど、テスト期間が長くなります。

  • 事前にテスト設計を計画しておきます。テストが有効になり、データの収集と分析が開始された後は、テストを編集しないでください。

  • 要素は互いに独立している必要があります。

    例えば、同じテスト内でレイアウトとコンテンツをテストしないでください。

  • エクスペリエンスの数が多くなるので、計画段階でテストに十分な時間を割り当て、品質を確保します。また、部分因子テストを使用して、多変量分析テストに必要なトラフィック量を減らすこともできます。 詳しくは、以下の「部分因子テスト」を参照してください。

部分因子テスト

Target では、全因子多変量分析テストがビルトインアクティビティオプションとして用意されています。統計では、「実験の設計」は、結果に影響を与える要因を決定するための多くのアプローチ(デザイン)を提供します。 その一つが、 田口メソッド 部分因子テストの場合 田口を使用すると、マーケターは一連の前提を作成して、テストする必要のあるエクスペリエンスの順列の数を減らすことができ、その結果、多変量分析テストのトラフィック要件が小さくなります。 この機能とテストのアプローチは、 Target これを使用 オフラインスプレッドシート.

チームで他の実験計画法アプローチを使用している場合は、この計算スプレッドシートをカスタム実験デザインのリファレンス実装として使用できます。

オフライン計算スプレッドシートを使用する際は、次のヒントを考慮してください。

  • 変更する要素と、各要素のバージョン数(3x2、4x3 など)を選択します。
  • 番号付けの方法には一貫性を持たせます。例えば、ボタンが要素 1 で、オプションが青、緑、黄の場合、青色のボタンを 1-1、緑色のボタンを 1-2、黄色のボタンを 1-3 とします。
  • オフラインスプレッドシートには、必要になるエクスペリエンスの数が示されています(例えば、3x2 の場合は 4 つ、4x3 の場合は 9 つ)。
  • Visual Experience Composer(VEC)を使用して A/B ワークフローのエクスペリエンスを構築します。カスタムコードの使用、HTML の編集、WYSIWYG または任意の組み合わせを使用できます。
  • (サンプルサイズ計算ツールに基づいて)アクティビティが終了したら、スプレッドシートで結果を実行して、他の詳細を取得します。

その他の考慮事項およびベストプラクティスについては 、多変量分析テストのベストプラクティス を参照してください。

トレーニングビデオ

以下のビデオは、この記事で説明した概念についてさらに詳しく説明しています。

アクティビティのタイプ(9:03) 概要バッジ

この概要ビデオでは、 Target. 多変量分析テストに関する説明は 4:20 から始まります。

  • Adobe Target に含まれるアクティビティのタイプの説明
  • 目標達成に適したアクティビティタイプの選択
  • すべてのアクティビティタイプを対象とする、ガイド付き 3 ステップワークフローの説明

多変量分析テストの作成(9:25) チュートリアルバッジ

このビデオでは、 Target での 3 ステップのガイドによるワークフロー

  • 多変量分析テストの定義と設計
  • 多変量分析テストの作成
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