> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.kameleoon.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Holdouts で信頼できるベースラインを作成する > 実験を見ないホールドアウトグループを作成し、すべてのアクティブなキャンペーンの累積的な影響を測定する信頼できるベースラインを確立します。 複数のキャンペーンが同時に走る環境では、特に実験が重なる場合、変更の真の影響を理解することは難しい場合があります。 Kameleoon のホールドアウトは、アクティブなキャンペーンの影響を受けないコントロールグループを作成することで、この課題を解決します。この機能を使用すると、信頼できるベースラインを確立し、変更を受けないグループに対してすべての変更の累積的な影響を測定できます。この記事では、ホールドアウトの仕組み、意味のある分析に役立つ理由、そして Kameleoon でのセットアップ方法を解説します。 この記事は Web Experimentation のホールドアウトについて説明しています。**Feature Experimentation** でホールドアウトを使用する方法については、[こちらのヘルプドキュメント](./create-and-manage-holdouts) を参照してください。 ## ホールドアウトとは ホールドアウトとは、実験や変更を一切受けない、Kameleoon 内のコントロールグループです。すべてのアクティブな実験の全体的な影響を測定するためのベースラインを作成するために使用されます。個別のテストグループを比較する代わりに、ホールドアウトを使用すると、すべての変更がユーザーエンゲージメントや他のメトリクスに与える累積的な効果を測定できます。 ## 主なメリット 通常の A/B テストでは、単一の実験を見たユーザーと見なかったユーザーを比較します。しかし、複数の実験が走っている場合、結果が重なり合って互いに影響を及ぼし、変更の全体的な効果を把握しにくくなります。ホールドアウトは以下によってこの問題を解決します。 * **ベースラインの提供:** ホールドアウトグループは実験を一切受けず、明確な比較点を作成します。 * **累積的な影響の測定:** ホールドアウトを使用すると、変更を一切受けないグループと比較することで、変更の総合的な影響がプラスかどうかがわかります。 ## ホールドアウトの例 3 つの実験（ボタンの色を変更する、商品画像を更新する、「Top Picks」セクションを追加する）を実施している EC サイトを想像してみてください。ホールドアウトグループは: * これらの各要素のオリジナルバージョンを見ます（変更は適用されません）。 * これらの変更の累積的な効果がコンバージョン率やエンゲージメントを実際に向上させるかどうかを理解するためのベースラインとして機能します。 ## Kameleoon でのホールドアウトの設定 1. **新しい実験の作成:** Kameleoon で実験をセットアップし、「HOLDOUT」タグを適用します。 2. **トラフィック分割の設定:** 1 つのグループ（Control）には実験を一切表示せず、もう 1 つのグループ（Variation）は（ターゲティング条件を満たす限り）任意の実験に割り当てられるように、トラフィックを分割します。 3. **ゴールの追加:** 実験で追跡したいゴールを定義します。これらのゴールは、ホールドアウトグループのパフォーマンスをホールドアウトに含まれない訪問者と比較するために不可欠です。 4. **実験の起動:** ホールドアウト実験を作成して起動したら、追加のセットアップは不要です。ホールドアウトとしてタグ付けされた実験の Results ページを確認することで、時間の経過に伴うパフォーマンスを監視するだけです。 変更を一切見ないコントロールグループは、バリエーショングループに表示される実験の全体的な影響を測定するベースラインとなります。 ## ベストプラクティス * **トラフィック割り当て:** 通常 3 〜 6 ヶ月の限られた期間において、最大 10% の除外トラフィックでホールドアウトを作成することをお勧めします。この割り当てにより、全体のトラフィックに大きな影響を与えることなく、信頼できるベースラインが確保されます。 * **シンプルなセグメンテーション:** 異なるセグメント（例: デスクトップ用とモバイル用）に対して複数のホールドアウトグループを設定できます。ただし、明確さと有効性を維持するために、ホールドアウトでは過度に複雑なターゲティングルールは避けることをお勧めします。