Adsenseの収益を増やしたかったらテストしよう。ただし、結果を検証すること

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

https://wordpress.org/plugins/wordpress-ab-theme-split-tests/

 

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

http://miku.motion.ne.jp/stories/11_TFkai.html

 

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

http://www.atmarkit.co.jp/ait/articles/1008/04/news090.html

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

http://murak.net/post/statistics/665

 

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。

 

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