上昇率と信頼性 - A4T FAQ

回答

A4T に対してオフラインの計算を実行できますが、Analytics でのデータの書き出しに関する手順が必要です。 詳しくは、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バリアントの間のパーセント差です。

回答

信頼水準は、t 検定から p-value が計算される確率（パーセントで表す）で、1 - p-value と等しくなります。 A/Bn テストでの統計計算を参照してください。

回答

計算指標は、現在、リフト関数と信頼性関数ではサポートされていません。 Analytics は、指標を訪問者レベルではなく集計レベルで計算します。 特に、信頼性は、訪問者レベルの計算です。

計算されない（標準）イベントは、上昇率と信頼性でサポートされます。 それらは lift 関数の分子になります。分子は計算自体ではいけません。 分母は、標準化指標（インプレッション数、訪問回数、訪問者）です。 標準イベントの例としては、注文、売上高、アクティビティのコンバージョン、カスタムイベント 1 ～ 1000 などがあります。 会話率（注文数/訪問者）や RPV （売上高/訪問者）などの一般的な最適化指標は、上昇率と信頼性でサポートされます。

サポートされていない指標やユースケースの例を次に示します。

• 平均注文額（訪問者あたりの売上高/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（訪問者あたりの売上高とコンバージョン率）を考慮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 個の異なるリードフォームを 10 個の異なるイベントにトラッキングし、それらを追加して合計リード送信数を取得できます。 これらのイベントをトラッキングするには、Analytics で 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をお勧めします。 この方法を使用すると、必要な変数が少なくなり、リフト関数と信頼性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ので、通常の t 検定でのバイナリ指標の使用とは異なる方法で信頼性/p 値を計算します。 特に、A4T で使用される計算では、各ユーザーに対して連続的な指標結果（各ユーザーに対して 1 や 0 だけでなく）を持つことができるので、各エクスペリエンスの平方偏差（または関連して、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、信頼性計算では、複数のオファーに対してボンフェローニ補正が適用されません。

回答

上昇率と信頼性はアドホックまたはReport Builderでは機能せず、連続変数に対して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。