NetflixにおけるレコメンドシステムのA/Bテスト
この章では、Netflixのようなストリーミング環境でレコメンドシステムのA/Bテストを設計し、実施するための詳細なステップについて説明します。このプロセスには、メトリクスの選択、コントロール（Control Group）とトリートメントグループ（Treatment Group）の設定、片側および両側検定の選択、サンプルサイズの計算、Z検定またはt検定の使用判断が含まれます。
1. レコメンドシステムのためのA/Bテストの導入
A/Bテストを用いることで、異なるバージョンのレコメンドアルゴリズムを評価し、特定のメトリクスに基づいてどちらが優れているかを判断できます。Netflixのようなプラットホームでは、レコメンドされた動画のクリック率（CTR）、コンバージョン率、セッション時間などがよく使用されます。A/Bテストを通じて、レコメンドエンジンの変更がユーザーのエンゲージメントや満足度に与える影響を比較し、データに基づいた意思決定を行うことが可能です。
レコメンドのためのA/Bテストの目的
レコメンドシステムにおけるA/Bテストの目的は通常これらの項目の改善にあります。
- ユーザーエンゲージメント：CTRやセッション時間といったメトリクスで測定。
- コンテンツ発見：ユーザーに多様なコンテンツを紹介する機会を増やす。
- リテンション：ユーザーが再度プラットホームに戻ってくる可能性を高める。
2. 実験設計
全て読むには購入が必要です