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# 相互排他グループで重複するキャンペーンを防止する
> Web 実験をグループ化して、各訪問者がグループあたり 1 つのキャンペーンのみを見るようにし、重複を減らして結果の精度を向上させます。
この記事では、相互排他グループ（MEG）の仕組み、信頼できる分析に不可欠な理由、そして Kameleoon でのセットアップ方法について説明します。
複数のキャンペーンを実行すると、特に複数のチームがウェブサイトの同じ領域で実験を行う場合に、影響が重複することがあります。Kameleoon の相互排他グループは、実験をグループ化することでこれを解決し、各訪問者が各グループ内で 1 つの実験にのみ公開されるようにします。この機能により、より明確なインサイトとすべての訪問者にとってより良い体験が得られます。
この記事は **Web 実験** 用です。**機能実験** で相互排他グループを使用する方法については、[こちらの](./mutually-exclusive-groups-for-feature-experiments) 記事を参照してください。
## 相互排他グループとは
Kameleoon の相互排他グループ機能を使用すると、各訪問者がそのグループ内で 1 つのキャンペーンによってのみターゲティングされるキャンペーンのグループを作成できます。この機能は、互いに競合する可能性のある複数のキャンペーンがある場合に特に役立ちます。
## 主なメリット
相互排他グループは、重複するキャンペーンが互いに干渉するのを防ぎます。
メリットには以下があります。
* **より明確な結果:** 訪問者が各グループ内の 1 つのキャンペーンのみを見ることを保証することで、競合するデータを回避します。
* **より良いユーザー体験:** 複数の変更にさらされる訪問者の疲労を軽減し、よりスムーズな体験を実現します。
## 相互排他グループの例
ウェブサイトのホームページをターゲットとした 2 つのキャンペーングループがあるとします。
* **グループ A:** Campaign 1（新しいホームページレイアウト）と Campaign 2（強調表示された「今すぐ購入」ボタン）
* **グループ B:** Campaign 3（簡素化されたナビゲーション）と Campaign 4（更新された商品説明）
相互排他のセットアップでは:
* 訪問者は、グループ A から Campaign 1 または Campaign 2 のどちらか一方を見ますが、両方は見ません。
* 同じ訪問者が、グループ B から Campaign 3 または Campaign 4 のどちらかを見るかもしれませんが、両方は見ません。
このセットアップにより、訪問者は各グループ内で複数の競合する変更にさらされることはなく、より正確な測定が可能になります。
一貫した体験を維持するために、訪問者が以前にグループ内の実験に割り当てられていた場合、その同じ実験に割り当てられたままになります。それ以外の場合、グループ内で表示されるキャンペーンはランダムに選択され、グループ内のキャンペーン間で均等に分配されます。
### グループ間の公開
相互排他グループは、同じグループ **内** での重複のみを防止します。Kameleoon は、訪問者をグループ A のキャンペーン 1 つ **と** グループ B のキャンペーン 1 つに同時に公開することができます。
たとえば、訪問者は以下のいずれかの組み合わせを体験する可能性があります。
* Campaign 1（グループ A から） **と** Campaign 3（グループ B から）
* Campaign 1（グループ A から） **と** Campaign 4（グループ B から）
* Campaign 2（グループ A から） **と** Campaign 3（グループ B から）
* Campaign 2（グループ A から） **と** Campaign 4（グループ B から）
一貫した体験を維持するために、訪問者が以前にグループ内の実験に割り当てられていた場合、その同じ実験に割り当てられたままになります。それ以外の場合、グループ内で表示されるキャンペーンはランダムに選択され、グループ内のキャンペーン間で均等に分配されます。
## 公開パーセンテージが MEG とどのように相互作用するか
個々のキャンペーンに設定された公開パーセンテージは、それらのキャンペーンが同じ相互排他グループに属している場合、各キャンペーンの全トラフィックに独立して適用されることは **ありません**。MEG はまず、グループ内のどの単一キャンペーンを訪問者が対象とするかを決定し、その後キャンペーン自体の公開パーセンテージがその割り当ての上に適用されます。
MEG 内の各キャンペーンは、個々の公開設定にかかわらず、対象グループ集団のほぼ均等なシェア（例: グループに 3 つのキャンペーンが含まれる場合は 3 分の 1）を受け取ります。
### 例
同じ MEG 内に 3 つのキャンペーンがあり、それぞれが 200,000 リクエストを受信する異なるページで実行されていると想像してください。
| キャンペーン | ページトラフィック | 公開 | 公開された訪問者 |
| ---------- | --------- | --- | --------------------------- |
| Campaign A | 200k | 10% | 200k × 1/3 × 10% ≈ **6.7k** |
| Campaign B | 200k | 30% | 200k × 1/3 × 30% ≈ **20k** |
| Campaign C | 200k | 60% | 200k × 1/3 × 60% ≈ **40k** |
結果は **20k / 60k / 120k ではありません**。その結果は、公開パーセンテージが適用される前に各キャンペーンがすべてのページトラフィックを受け取ることを前提としたものですが、MEG はそのように機能しません。
MEG は公開が適用される前にグループ全体で対象トラフィックを分割するため、MEG は重複する可能性があり、相互排他にする必要があるキャンペーン、典型的には同じページまたはサーフェスで実行されているキャンペーンに最適です。
## 相互排他グループの設定
1. **キャンペーングループの定義:** どのキャンペーンを相互排他にするかを決定します。たとえば、すべてのホームページレイアウト変更をグループ化したい場合があります。
2. **キャンペーンのタグ付け:** `“ME-GROUP-\{GROUP NAME}”`（例: `ME-GROUP-A`）の命名規則に従って、グループ内の各キャンペーンにタグを付けます。この命名により、Kameleoon は各グループ内のキャンペーンを相互排他的として扱います。
結果として、訪問者は各相互排他グループから 1 つのキャンペーンのみを見ることができ、重複を回避し、より正確な結果を確保します。
相互排他グループはシミュレーションモードでは無効になっていることに注意してください。