リスティング広告の運用ではABテストを実施することがよくあります。 例えば「ページに設置した赤と青のボタンではどちらがクリック率が高くなるか」や「AとBの広告文はどちらがコンバージョン率が高くなるか」というような施策です。 広告予算や実施期間を十分にかけられる場合は、たくさんのサンプル数を集めることで真の結果と近い結果を得られると思います。しかし実際にはそれらに制約があることが多く、ある程度のサンプル数で得られた結果をもとに判断をすることが多いのも事実です。 その際、得られた結果だけをもとに判断すると誤った判断になるリスクが発生します。 これからリスティング広告を始める方、運用を始めて間もない方は下記の運用マニュアルもぜひ合わせてご覧ください。現場で使えるリスティング広告の運用ノウハウをまとめています。 ⇒リスティング広告の運用マニュアル サンプルが少ないと結果が偏る可能性あり 具体的な例
The presentation slides at Forkwell Meetup #5
エンジニアを採用していく中で「採用面接」は非常に難しい問題と言える。 経験上、今までかなり多くの面接をこなしてきたが、未だに「完璧な面接」というものにはほど遠い。 60分といった短い時間でお互いを知るには時間が足りない。 また面接は「お見合い」であり、極々短い時間の間にお互いに「相手と結婚するか」を決めなければならない。 失敗するとお互い不幸なことになることが解っているのにもかかわらず。 ……とはいえ、数百回と繰り返してきた面接の中で見えたこともあり、それを書いていくようにする。 主にゲーム関連のエンジニアを対象にしてきたケースが多いが、領域としては、クライアント、サーバ、インフラと一通りの人を見ている。 担当したプロダクトに使われている技術をどれくらい理解しているかを尋ねる面接の質問において「職務経歴書」に記載されている技術の周辺をどれくらい理解しているかを問う。 例えばJavaプログラ
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