「A/Bテスト」に関連する技術ブログ

企業やコミュニティが発信する「A/Bテスト」に関連する技術ブログの一覧です。

ZOZOTOWN検索の精度評価への取り組み

こんにちは。検索基盤部の橘です。検索基盤部では、ZOZOTOWNのおすすめ順検索の品質向上を目指し、機械学習モデル等を活用しフィルタリングやリランキングによる検索結果の並び順の改善に取り組んでいます。 最近行った並び順の精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com また、検索基盤部では新しい改善や機能を導入する前に、A/Bテ

ZOZOTOWN検索におけるA/Bテスト分析の自動化の取り組み

はじめに こんにちは。検索基盤部の岩崎です。検索基盤部ではZOZOTOWNの検索機能の改善に日々取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索のプロジェクトでは、機械学習モデルを活用した検索結果の並び順の改善に取り組んでおり、全ての施策はA/Bテストで検証しています。なお、最近の並び順精度改善の取り組みについては以下の記事をご参照ください。 techblog.zozo.com

ジョブメドレー開発チームにおける 2 年目の成長と活躍

はじめに みなさん、こんにちは。エンジニアの新居です。今回は医療介護求人サイトの ジョブメドレー 開発チームに所属している堀内さんに、2 年目の成長と活躍というテーマで話を聞いていこうと思います。 インタビュイー紹介 堀内さん 2021 年入社。人材プラットフォーム本部 プロダクト開発室 第一開発グループ所属。ジョブメドレーの開発を担当。現在は求職者

ZOZOTOWN検索の精度改善の取り組み紹介

こんにちは。検索基盤部の山﨑です。検索基盤部では、検索基盤の速度改善やシステム改善だけではなく検索の精度改善にも力を入れて取り組んでいます。 検索システム改善についての過去の取り組み事例は、 こちら のリンクをご参照ください。 techblog.zozo.com また、ZOZOTOWNの検索ではElasticsearchを活用しています。Elasticsearchに関する取り組み事例は こちら のリンクをご

Kubernetes環境でのカナリアリリース戦略の実装

Kubernetesにおけるカナリアリリース戦略の実装事例を紹介します。専用サービスを開発して、実現しました。

サジェスト機能の改善を評価する社内ツールの紹介

はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNには、ユーザーが検索クエリを入力した際に、候補となるキーワードを表示するサジェスト機能があります。 今回はこのサジェスト機能の改善を効率的に評価する社内ツールを以下3点に焦点をあてて紹介します。 社内ツールの各機能 実務にて利用している場

ヤフー全社横断「Webパフォーマンス改善」の取り組み (Core Web Vitalsスコアの向上)

ヤフー全社でCore Web Vitals指標の改善に取り組んだ際の「全社Webパフォーマンス改善プロジェクト」について、経緯や施策内容をすべてご紹介します。

PHPカンファレンス沖縄2022【参加レポート】

はじめに Room A PHP で NFC リーダーを実装する 僕が Illuminate を読む理由 テスト環境のインフラ・運用コストを下げたい話〜全部入りEC2を超えていけ 開発体験を爆上げするLaravel Dacapoマイグレーションサポートツールのススメ 実践!ユニットテスト入門 HTTPリクエストの行方 - Laravelがレスポンスを返すまで Laravel FormRequest にアクセサ機能を追加して、リクエストクラスをスッ

ZOZOTOWNホーム画面におけるパーソナライズの取り組み

はじめに こんにちは、ML・データ部推薦基盤ブロックの寺崎( @f6wbl6 )と佐藤( @rayuron )です。 ZOZOTOWNのホーム画面は2021年3月にリニューアルされ、「モジュール」と呼ばれる単位で商品が表示されるようになりました。 本記事ではユーザーごとにパーソナライズされたモジュール(以降、パーソナライズモジュール)のロジックやシステム構成、および導入時に実施し

MLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築の話

MLOps導入でAmazon SageMaker PipelineによりMLワークフロー構築の話 はじめに はじめまして、スタンバイのSearchAdvertisingCoreGroup(検索・広告コアグループ、以降SACG)で機械学習関連の開発をやっている王です。今回はAmazon SageMaker PipelineでMLワークフローを構築する取り組みを紹介します。 MLOpsとは 私が所属しているSACGは機械学習モデルを用いて改善施策をオフラインで効果検証して

Vertex AI Pipelinesによる機械学習ワークフローの自動化

はじめに こんにちは。検索基盤部の倉澤です。 私たちは、ZOZOTOWNの検索機能の改善に取り組んでいます。ZOZOTOWNのおすすめ順検索ではランキング学習を用いた検索機能の改善に取り組んでおり、A/Bテストにて効果を測定しています。 ランキング学習やElasticsearch Learning to Rankプラグインについては過去の記事で紹介していますので、併せてご覧ください。 techblog.zozo.com techbl

10年以上の技術負債を返済してわかったこと 〜 ヤフーのディスプレイ広告におけるレスポンス生成刷新事例

ヤフーのディスプレイ広告で 10年以上の技術負債を返済した事例を紹介します。開発効率の改善・運用コストの低減などの効果が生まれました。

ユーザの地域考慮+機械学習モデルによるCTR改善 〜 ヤフー検索の入力補助機能での事例

Yahoo!検索の入力補助機能の改善施策の検討からオフラインでの実験、A/Bテスト、リリースまでの一連のプロセスについて紹介します。

Yahoo!ショッピングのレコメンドに検索エンジンを導入して運用改善した話

Yahoo!ショッピングのレコメンドにおいて、既存のデータベースを検索エンジンに置き換えることで運用コストの削減に成功しました。
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