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「相談があるのだけど……」と知人友人から持ち掛けられて、親切心から「アドバイス」をしてあげた。 でも、全く相手に響かず、「なんで言うとおりにやらないの」と、逆に相手を責めてしまい、何の解決にもならなかった。 そんな経験のある人はいないでしょうか。 私は死ぬほどあります。 そんな失敗から、徐々に私は「人からの相談」について、考えを改めざるを得ませんでした。 実際、「アドバイスの欲しい人」は本当に少ないのです。 多くの人が求めているのは、「黙って話を聞いてくれる人」であって、あれこれと改善案を考えてくれる人ではありません。 しかも、もっと悪いことに親切心からの「改善策」「アドバイス」はむしろ、「なんでこんなこともやってないの？」という批判だと受け止める相談者も少なくありません。 「◯◯してください」や「◯◯すべきです」といった直接表現はまず、誤解されて伝わるのです。 そして、非難されている、と
適当に作ったグラフですが、この例だと SSP-A を使い続けるのと比較し 30% 以上も収益性アップ！ 図を見ればわかるようにビッダーの繋ぎこみをすればするほど凹が凸に変わる確率が高まります。 （ただしビッダーを増やした分レイテンシが増加するため、単に増やし続けるのが正解ではありません。 これがヘッダービディングにより収益が改善できる大まかな理由です。 DFP について 参照した図の中に DFP(DoubleClick for Publishers) という表記がありますが、これはGoogle の AdManager というツールのことです。 （旧名称が DFP。DSP やら DFP やらで本当にややこしいですね^^； AdManager はGoogle が提供しているだけあって、広告配信ツールとしての完成度が非常に高く、その前身であったGoogleAdExchange や SSP
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事を
アル(https://alu.jp)というマンガサービスを作っている、けんすうと申します。 最近、マンガ新検索MNMという、イケてるサービスを作りました。 何かというと、マンガを入れると、読んでいる人が同じデータから、「だいたいこのマンガが好きな人はこんなマンガも好き」という、「距離が近いマンガ」を出してくれるというものです。 たとえば、「ドリフターズ」と入れると「HELLSING」「ヨルムンガンド」「ゴールデンカムイ」とでました。 お陰様で、結構バズりまして、いろいろなところで話題にしていただいたのです。 こういうの待ってたし、実際にやってみたら本当に好きな漫画ばかり出てきて精度もピカイチ。 「近いマンガ」がわかるマンガ新検索MangaNearestMap #アル https://t.co/YoYhHttYus @alu_incより — なかみち (@shuhei_nakami) Ju
「Web担当者フォーラム2016秋」では明治大学の高木教授が、「人工知能の虚空と現実 ― マーケティングで本当に使うために人工知能を正しく理解する ―」と題して、探索木、エキスパートシステム、データドリブンな知能実現など、まず知っておくべき人工知能の基礎を解説した。また、マーケティングで機械学習を活用すれば、 人の思い込みを越えることなどAIの実践面も紹介した。 「人工知能は何でもできる」は誤解人工知能は今まさにブームである。科学雑誌だけではなく、ビジネス雑誌でも特集されることがある。しかし、中身は次のようだと高木教授は言う。 とんでもないことがたくさん書いてある映画のようにロボットが反乱を起こして人を支配するようなことは当面はあり得ないし、「人工知能は何でもできる」と過剰に期待すると失敗する。そこで、マーケティングに人工知能を使うという話の前に、そもそも人工知能とはどのように生まれ、発
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事の目的 セル（UITableViewCell）は iOS においてもっとも一般的なビューのひとつです。セルを利用することで、コンテンツの表示、選択、スイッチやボタンの配置、テキストフィールド、ナビゲーションを実装することができます。この辺りの具体的な実装例は『設定』や『Apple Store』が参考になるでしょう。セルにはさまざまな役割を与えられますが、どのような作法に従ってデザインされているのかよく理解する必要があります。 セルの一般的な利用作法は iOS Human InterfaceGuidelines で解説されていま
コミュニケーションの手段としてE-mailは過去のものになりつつある。Slackは相変わらず人気だし、プライベートだけでなく仕事上のコミュニケーションもFacebookメッセージやLINEで済ませてしまう、という人も多い。メールの失敗談も良く聞く。 とはいえネットサービスにとってE-mailによる通知は、まだまだ重要なログイントリガーだ。 E-mailの特徴や活用方法について参考になる記事があったので、超訳でご紹介。 medium.com 開発リソースが不要 配信対象のユーザーを変えて反応の違いを見る、といった方法で簡単に仮説検証ができる。 直ちに効果測定できる メール配信サービスの多くはトラッキングシステムを備えており、配信結果をビジュアル化してくれる。 サンプルユーザーで施策のテストができる サンプルユーザーで配信テストをした後に本番配信、といったテストが簡単にできる。 ユーザーに特
（訳者注: 検定手法について、この記事には一部内容が古い部分があります。Optimizelyは現在、両側検定を採用し、独自開発したより精度の高い統計手法(Stats Engine)でテスト結果を表示しています。Stats Engineに関する記事: 日本語 ・英語 ） 私たちがSumAllでA/Bテストを一斉にスタートさせて6ヶ月が経ち、あまりよくない結末を迎えました。それは勝算があるとした結果のほとんどが新規ユーザーの獲得改善にはつながらなかったことです。それどころか、私たちは失敗したのです。そして私の一番の責任はユーザー獲得の増加であるということを考えると、本当に最悪の状況でした。私にとっても、私のキャリアにとっても、そしてSumAllにとっても。 過去に A/BテストとWebサイト･パーソナライゼーションの会社 に勤めていた経験から（はっきり言うとMonetateはOptimize
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