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参考：

表格：

蓝色tips的样式：（Tips中的加粗、链接，可以参考下面）

Tip：テスト結果の分析は、データが蓄積されてから開始しましょう
PtengineのA/Bテストは、基本的に「勝率」そして「最低テスト期間」というものによって完了、または継続を判断します。十分な分析をするためにこの 2 つの値を設定して、テストの精度を担保しましょう。詳しくはA/Bテストの実施方法の記事 > 「判定基準に関する設定」をご確認ください。

一级标题：

1. 評価指標を指定する #

A/Bテストの結果を確認するには、まず評価指標を指定しましょう。

ここでは、事前に体験に設定したゴールを選択できます（ゴールの設定方法はこちらをご確認ください）。

二级标题：

推定値分布表の見方

評価指標を選択すると、その指標を基にしたレポート内容が表示されます。

图片：

文字加粗：
成績とは

1、2、3的步骤或者几点：

• 1グラフが右寄りにあるほどパフォーマンスが良いと言えます（ただし、直帰率はネガティブな指標なので逆になります。評価指標を「直帰率」を選択している時はグ左寄りにあるグラフの方が優れています）。
• 2 2 つのパターン線が重なり合う部分が小さければ小さいほど、両者のパフォーマンスに優劣がつきます
• 3 グラフが鋭いほど推定値の確実性が高いです。また、サンプルデータが多いほど線は鋭くなります。

1、2、3的步骤或者几点（有个加粗小标题的）：

• 1ドリルダウン分析する
  サイトに訪問したユーザーはそれぞれ異なるニーズを持っている可能性があるため、ドリルダウンよりインサイトを深掘りすることができます。
  全体で優位パターンを判定できなくても、上記のようなインサイトが得られた場合、ユーザーに対してより適切な体験を提供できます。
• 2ヒートマップを確認する
  パターン別にヒートマップを確認することで、各パターンのパフォーマンスを直感的に把握できます。優位パターンを判定できなくても、特定のパターンにユーザーのアテンションが集中していることや、インタラクティブが多いなどのインサイトを得ることができます。
• 3ゴール設定を変更する
  設定した最終ゴールが、体験から遠く離れているかもしれません。
  例えば、ECサイトの商品一覧ページで最終ゴールを「購入」として設定したとします。そして、商品の特徴がより分かりやすくなるようなバナーを設置しA/Bテストを実施しました。しかし、ユーザーの購入行動を後押しする要素がバナー以外にもあると、当該ABテストでの優位パターンの判定はなかなか付きません。
  このような場合、ユーザージャーニーにおけるより手前の部分をゴールとして設定してみてください。例えば「詳細ページのクリック」や「カゴ入り」などを設定し、検証してみましょう。