Ce metodă folosește echipa responsabilă cu experimentele pentru a calcula intervalele de certitudine și semnificația statistică?
Reeșantionarea Jackknife este aplicată datelor grupate pentru a calcula variația eșantioanelor în cazul modificării procentuale a unei valori. Apoi, sunt desfășurate teste bilaterale pentru valori folosind intervalul de certitudine de 95%.
De ce sunt grupate datele?
Gruparea datelor reduce efectele erorilor minore de observare. Dacă doriți să aflați mai multe despre eficiența grupării datelor, puteți să consultați mai întâi această pagină.
Chiar dacă datele nu sunt distribuite în mod normal, datele grupate vor fi distribuite de obicei cu aproximație, pe baza teoremei limitei centrale, cu condiția să existe suficiente observații pentru fiecare grupare. Metoda Jackknife este folosită pentru a calcula intervalul de certitudine în cazurile în care nu există suficiente observații pentru fiecare grupare.
De ce se folosește reeșantionarea Jackknife?
Reeșantionarea Jackknife este metoda principală folosită de Google deoarece este o tehnică versatilă, care oferă o acoperire mare. Metoda este eficientă pentru a detecta abaterile și pentru a reduce potențialele erori privind estimarea eșantionului. În plus, când nu există suficiente date pentru a obține o estimare precisă cu ajutorul teoremei limitei centrale, metoda este extrem de utilă dacă este aplicată datelor grupate pentru a mări precizia intervalelor de certitudine.
Puteți găsi o prezentare generală a reeșantionării cu metoda Jackknife aici. Dacă doriți mai multe informații despre utilitatea sa, găsiți detalii în acest articol.
Advertiserii externi pot să cumuleze performanțele mai multor experimente după finalizarea acestora și să recalculeze statisticile la nivelul agregat?
Nu, advertiserii nu pot accesa datele la nivel de utilizator pentru a crea alte grupări sau pentru a folosi algoritmul Jackknife. Momentan, nu există instrumente interne pentru a face această acțiune în numele clienților noștri.
Direcționarea afectează modul în care repartizarea procentajului de licitare este aplicată pentru experiment și pentru campania inițială?
Direcționarea nu afectează repartizarea. Aceasta este aplicată licitațiilor eligibile înainte ca direcționarea să fie aplicată. De exemplu, o repartizare 50:50 înseamnă că experimentul și campania inițială sunt folosite pentru același număr de licitații.
Care sunt condițiile unei testări A/A optime?
Testarea A/A este un test în care experimentul și campania inițială sunt identice pe toată durata testului (nu există diferențe între anunțurile / grupurile de anunțuri / setările campaniei etc. și nu există diferențe între aprobările anunțurilor). Orice modificare făcută în timpul testării A/A trebuie aplicată în același timp atât experimentului, cât și campaniei inițiale.
Care sunt rezultatele estimate ale unei testări A/A?
Nu trebuie să existe diferențe semnificative din punct de vedere statistic în ceea ce privește clicurile, afișările, valoarea CTR sau CPC.
Care este diferența dintre secționarea bazată pe căutare și cea bazată pe cookie-uri?
Există două modalități de a decide cum va fi tratat un utilizator. În cazul secțiunilor de experiment bazate pe căutare, utilizatorii sunt plasați aleatoriu, fie în experiment, fie în campania inițială, de fiecare dată când are loc o căutare. Este posibil ca același utilizator să vadă atât experimentul, cât și campania inițială, în cazul unor căutări multiple. În cazul secțiunilor de experiment bazate pe cookie-uri, utilizatorii pot vedea o singură versiune a campaniei, indiferent de numărul de căutări. Astfel, vă asigurați că rezultatele nu sunt influențate de alți factori.
Câte grupări sunt folosite?
Segmentul de control folosește douăzeci de grupări, iar segmentul experimental folosește tot douăzeci de grupări. Dacă există prea multe grupări, poate dura prea mult pentru a obține rezultate semnificative din punct de vedere statistic. Dacă există prea puține grupări, calculele privind intervalul de certitudine pot fi inexacte. Aceasta asigură un echilibru adecvat între cerințele practice și puterea statistică.
