Ab-testing-multivariate
A/Bテスト-多変量
A/Bテストと同様に、多変量テストも同じメカニズムに基づいていますが、より多くの変数を比較し、これらの変数の動作に関する詳細情報を提供します。 A/Bテストでは、デザインの異なるバージョン間でページのトラフィックを分割します。 多変量テストは、各設計の有効性を測定するために使用されます。
例
テストを実行するのに十分なトラフィックを受信したWebページがあるとしましょう。 これで、各パターンのデータが比較されて最も成功したパターンがチェックされますが、訪問者のインタラクションに最大のプラスまたはマイナスの影響を与える要素も含まれます。
多変量を使用する利点
多変量テストは、ページの要素をターゲットにしたり再設計したり、最も影響を与える領域を表示したりするのに役立つ効果的なツールです。 多変量法は、ランディングページキャンペーンの作成に役立ちます。
例
特定の要素のデザインの影響に関するデータは、要素のコンテキストが変更された場合でも、将来のキャンペーンに適用できます。
制限事項
多変量テストの制限は、テストを完了するために必要なトラフィックです。 すべての実験は完全に要因的であるため、一度に変化する要素が多すぎると、テストする必要がある非常に多くの可能な組み合わせがすぐに追加されます。 トラフィックがかなり多いサイトでさえ、実行可能な時間内に25を超える組み合わせでテストを完了するのに問題がある場合があります。
多変量テストとA/Bテストの違い
スプリットテストとも呼ばれるA/Bテストは、Webサイトの最適化の方法で、ページの2つのバージョン、つまりAとBのコンバージョン率を比較します。 すべての訪問者は、いずれかのバージョンに分割されます。 訪問者がこれらのバージョン（AまたはB）のいずれかにアクセスすると、さまざまなボタンをクリックするか、ニュースレターにサインアップします。 これにより、ページのどのバージョンがより効果的かを判断できます。
