ブロガーの皆さんは、Google Adsenseを使っていますか。
Adsenseの収益を上げるためにはテストするのが一番
このブログでは、Adsenseを貼っていますが、大きさやサイズ、配置などによってどういう風に変化するか、時々テストしてます。Webデザインは本当、小さな変化で数値が変わることがよく理解できます。
Googleからは、おすすめのサイズや属性などが紹介されていますが、やはりWebサイト個々のデザインによって、最適な配置というのも変わるということでしょう。人の目線やスクロールなどの動線も考えた上で、どこにどう配置するかを考えることは、Webサイトのデザインそのものを考える上で、とても勉強になります。
今回、Adsenseの一箇所を別のサイズに変えてテストしてみました。複数のテーマを並行してテストできるプラグイン「SES Theme Split Test」を使って、同じテーマで一箇所アドセンスのコードを変更して、１周間ほどテストしていました。（テストの方法は他にもあると思います。）
WordPress › SES Theme Split Test « WordPress Plugins
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テストしてから検証することの方が重要
で、今回もテストしていたんですが、テストの結果をどう捉えるのかが重要なんですね。これまで僕は、パターンAとパターンBの同じ期間分（例えば１周間）の数値をとって、単純に比較してこっちが結果良いからこっちにしておくか、という感じでやってました。
ただ、それでは統計学上はダメなんですよね。
出てきた結果が、「どの程度の確率で起こりうるのか」ということを評価しないと、「ちょっとだけ上昇したけど、これは誤差なの？それとも有意な結果なの？」という点がわかりません。なんとなくで判断しては、せっかくテストしているのに改善どころか「改悪」になる可能性もある、ということです。
統計用語では、「検定」といって、t検定とかカイ二乗検定とかいくつか種類があります。
最終話 役立つ検定３大トリオ、ｔ・Ｆ・χ二乗
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ただ、あまり難しく考えたくない人は、簡単なツールを使えば良いと思います。
R言語でも実施できますし、
実践！ Rで学ぶ統計解析の基礎（2）：Rで実践する統計的検定の初歩 (1/3) – ＠IT
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ブログでツールを公開されていたりもします。
直帰率が0.5%改善したよ！→誤差では？→検定しましょう | 統計
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今日はそれだけです。ブログ改善系の記事とか見てると、どう検証したのかよくわからなかっったり、単純に比較しただけというような内容のものを見たので。
改めて、「統計学が最強の学問である」を読み返しているんですが、統計リテラシーを求められる場面が確実に増えていて、本当統計リテラシーを磨かないとやばいなって思ってる日々です。
