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推荐系统AB测试度量事件
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Data Science用户
提问于 2020-08-17 17:48:26
回答 1查看 27关注 0票数 0

我为选择游戏建立了个人推荐系统。在网站主页上的特殊位置,有个人游戏的收藏推荐。经过AB测试(介于2种推荐系统之间),我不明白我应该收集哪些事件。只有事件后点击推荐图标或所有事件(推荐事件加事件,但不选择推荐游戏-用户可以选择在其他地方,如查找)?

例如,衡量标准之一是每个用户每个游戏的支付金额。我应该只在推荐的游戏中收集付款,或者是所有的付款?据我所知,理论上,推荐系统会给网站带来负面影响(用户见建议,而不是点击)。如果我只收集建议付款,我可以跳过观看负面影响。另一方面,我构建了推荐系统,并且只想看到那些点击建议图标的玩家的指标。

哪种方法更正确?

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回答 1

Data Science用户

发布于 2021-02-23 00:15:53

这一切都归结于你能想到的目标,你可以利用:

  1. 我们关心整个网站。新的推荐系统将直接或间接地提高支付总额。我们不希望推荐人损害付款总额。
  2. 我们只关心推荐人,也许我们相信这是我们业务的未来,我们希望最终取代整个网站。这是至关重要的推荐直接驱动付款。

无论哪种方式,我都会建议跟踪推荐相关支付和非相关支付。了解直接和生态系统的影响是很重要的。这可能是推荐人是非常成功的驾驶点击和找到用户伟大的游戏,但也找到他们的游戏,没有成功赚钱。这也可能是推荐人是如此可怕,它把人们从网站上吓跑。你会想要衡量和跟踪直接和间接的影响,但是你如何做出决定将取决于你想要达到的目标。

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页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://datascience.stackexchange.com/questions/80412

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