上昇率と信頼性 - A4T FAQ

回答

A4T でオフライン計算を実行することはできますが、Analytics でのデータエクスポートを含む手順が必要になります。 詳細については、A/Bn テストでの統計計算を参照してください。

回答

上昇率は、コントロールページの結果と成功したテストのバリエーションの差異の割合です。

回答

信頼性レベルは、確率で表され、パーセンテージで表されます。パーセンテージは1 - p-valueに等しく、p-valueはt テストから計算されます。 A/Bn テストでの統計計算を参照してください。

回答

計算された指標は、現在、上昇率と信頼度の関数ではサポートされていません。 Analyticsは、訪問者レベルではなく、集計レベルで指標を計算します。 信頼度は、特に訪問者単位の計算です。

非計算（標準）イベントは、上昇率と信頼性でサポートされています。 これらはリフト関数の分子になります。分子は計算自体にはできません。 指標とは、正規化する指標（インプレッション数、訪問数、訪問者数）のことです。 標準イベントの例には、注文、収益、アクティビティコンバージョン、カスタムイベント 1 ～ 1000などがあります。 コンバージョン率（注文/訪問者）やRPV （収益/訪問者）などの一般的な最適化指標は、売上と信頼性がサポートされています。

サポートされていない指標やユースケースの例には、次のようなものがあります。

• 平均注文額（訪問者あたりの収益/注文）。 分子が計算指標であるため、AOVはサポートされていません。 代わりに、AOVに影響を与える2つの指標である訪問者一人あたりの売上高とコンバージョン率を検討することをお勧めします。
• 標準イベントの合計である計算指標。 例えば、10の異なるリードフォームを10の個別のイベントに追跡し、それらを追加してリードの総送信数を取得できます。 これらのイベントを追跡する推奨される方法は、Analyticsに1つのリード送信イベントを実装し、eVarを使用してリードフォームのタイプを収集することです。 この方法を使用すると、必要な変数が少なくなり、上昇率と信頼度の関数で単一のリード送信指標を使用できるようになります。

回答

Adobe Analyticsはすべての指標を非バイナリとして扱うため、通常のt テストでのバイナリ指標の使用とは異なる方法で信頼度/p値を計算します。 具体的には、A4Tが使用する計算は、各ユーザーが連続した指標の結果（各ユーザーに対して1または0だけでなく）を持つことを可能にするため、各エクスペリエンスの分散（または関連する標準偏差）を適切に計算する必要があります。 極端な注文は考慮されません。 また、信頼度計算では、複数のオファーに対してBonferroni補正は適用されません。

回答

上昇率と信頼性は Ad Hoc や Report Builder では機能しません。また、連続型変数を自分で計算することはできません。 バイナリ指標を手動で計算することは可能です。