SESでは、検索連動型広告キャンペーン最適化のための様々な手法や考え方を紹介するセッションが数多く開かれています。キーワードの選び方、タイトル＆説明文の書き方、ランディングページの作り込みなど、最適化に向けたアプローチは様々ですが、全てのセッションを通して、次の２つのことが常に強調されていたのが非常に印象的でした。
1. 全ての判断はデータによる客観的な分析に基づいて行われるべきである
2. 最適解を見つけるにはテストを繰り返す以外に有効な方法はない
各講演者は「分析」と「テスト」の重要性を参加者にいかにわかりやすく、かつ効果的に伝えるかに腐心しており、その方法の一つとして、プレゼンテーションの中では、色々な「格言」が引用されていました。そこで、まずは「分析」の重要性を説いた「格言」の中で、ちょっとジョークも利いていて面白いものを２つご紹介します。
He uses statistics as a drunken man uses lamp posts – for support rather than for illumination.
その人は、統計データを、まるで酔っぱらいが電柱を扱うのと同じように扱うことしかできなかった – 周囲を照らすための道具としてではなく、単に立っているためのつっかえ棒として使ったのだ。（イギリスの歴史家/批評家 アンドルー・ラングの言葉）
It is a capital mistake to theorize before one has data. Insensibly one begins to twist fact to suit theories, instead of theories to suit facts．
充分なデータを得る前に結論を出そうするのは大きな間違いである。客観的な事実に基づいて結論を導くのではなく、自分が望む結論にあわせて事実をねじ曲げ、こじつけることは愚か者のすることである。（シャーロックホームズの言葉）
皆さんは、データを最適化のために正しく活用できていますか？
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