ウェブ最適化ではじめる機械学習 ―A/Bテスト、メタヒューリスティクス、バンディットアルゴリズムからベイズ最適化まで

1.1　A/Bテストのインパクト

本当にA/Bテストのような簡単な実験で、ユーザの行動に大きな変化をもたらすことができるのでしょうか？本当に私たち人間の行動は、ウェブサイトのデザインが少し変わったくらいで影響を受けるものなのでしょうか？そのことを理解するために、ひとつA/Bテストの活用事例を紹介しましょう。

2008年11月に実施されたアメリカ合衆国大統領選挙では、民主党のバラク・オバマ氏が共和党のジョン・マケイン氏に大差をつけて勝利しました。この選挙戦ではインターネットが選挙キャンペーンを行う上で重要な役割を果たしており、各陣営はTwitterやFacebookなどのソーシャルメディアを用いたプロモーション活動を熱心に行っていました。

オバマ陣営もインターネットを活用した選挙活動を展開しており、バラク・オバマ氏の公式ウェブサイトには、オバマ陣営から最新情報を受け取るための支援者登録をする機能が実装されていました。ユーザは支援者としてメールアドレスを登録することで、オバマ陣営からボランティアの募集や寄付金募集の情報を受け取ることができます。オバマ陣営にとって、このウェブサイトの支援者登録率を上げ、より多くの人とコミュニケーションを図る手段を確保することは重要な課題でした。

そこで、オバマ陣営は支援者の登録率を向上するためにある実験を始めました。それは、ホームページに掲載されたオバマ氏の画像と登録ボタンの文言の組合せをさまざまに変えて、その中でもっとも登録率が向上する組合せを探し当てるというものでした。オバマ陣営は図1.1に示す6種類の画像（中には動画を埋め込んだものも含まれていました）と4種類の登録ボタンを用意し、合計で種類のバリエーションを作りました。これらのバリエーションに無作為に訪問者を割り振り、それぞれのバリエーションを目にしたときの登録率を計測しました。さて、この中でもっともユーザの登録率が高かった組合せはどれでしょうか？ ...