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# クロスキャンペーン分析
> 他の実験、機能、またはパーソナライゼーションにさらされた訪問者によって実験結果をフィルタリングまたは分解し、相互作用を検出して複合的なキャンペーン効果を測定します。
複数の実験、機能、パーソナライゼーションを同時に実行すると、訪問者は複数のキャンペーンに同時に接触することがよくあります。訪問者の行動は、接触したすべてのキャンペーンの複合的な影響を反映しており、実験だけを反映しているわけではありません。これらの影響を切り分ける方法がなければ、結果がバリエーションの真のパフォーマンスを反映しているのか、別のキャンペーンの干渉を反映しているのかを判断できません。
クロスキャンペーン分析を使用すると、訪問者が接触した他のキャンペーンに基づいて、実験の結果を**フィルタリング**または**分解**できます。外部の影響から実験を切り離し、キャンペーン間の干渉を検出し、キャンペーンが好影響を与え合う場合の相乗効果を測定するために使用します。
## 実験結果をフィルタリングする
1. 実験のResultsページで、**Audience** タブ（右側のパネルにある）の **Filter audience** ドロップダウンを開きます。
2. **Add filter** をクリックします。
3. 結果をフィルタリングするオプションを選択します。
* **Exposed experiments**
* **Exposed personalizations**
* **Exposed features**
4. これらにさらされた訪問者のみを表示する **Include**、またはこれらに*さらされていない*訪問者のみを表示する **Exclude** を選択します。
5. 含める、または除外する特定の項目を選択します。
* **Experiments:** 実験名の隣のチェックボックスをクリックすると、その実験と**すべて**のバリエーションが含まれます。あるいは、特定のバリエーションのみを含めたい場合は、それらのチェックボックスをクリックします。
* **Personalizations:** 特定のパーソナライゼーションを選択します。
* **Features:** 特定の機能を選択します。
## 実験結果を分解する
分解は、他のキャンペーンへの訪問者の露出に基づいて実験の結果をグループにセグメント化するため、外部露出に基づいて実験内のパフォーマンスを比較できます。
1. 実験のResultsページで、**Audience** タブ（右側のパネルにある）の **Breakdown audience** ドロップダウンを開きます。
2. **Add breakdown** をクリックします。
3. 結果を分解するオプションを選択します。
* **Cross experiments**
* **Cross features**
* **Cross personalizations**
4. 結果のセグメント化に使用したい実験、機能、またはパーソナライゼーションを選択します。
## 解釈と利点
クロスキャンペーン分析を使用して、プラットフォームの全体的なパフォーマンスに関する重要な質問に答えます。
* **干渉の特定:** パフォーマンスの低いパーソナライゼーションが同時に実行されている場合に、パフォーマンスの高い実験の結果に悪影響を与えているかどうかを判断します。
* **機能間相互作用の検証:** 新しい機能フラグが無関係な実験のコンバージョン率にどのように影響するかを確認して、リリースが安定していることを検証します。
* **相乗効果の測定:** 2つの特定のバリエーションまたはキャンペーンを組み合わせたときに、別々に実行したときよりも大きな上昇をもたらすかどうかを確認します。