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14 関係: ランディングページ最適化、デフラグメンテーション、フラグメンテーション、ウェブページ、コンパイラ最適化、コンピュータシステム、入力フォーム最適化、組合せ最適化、通信の最適化、検索エンジン、検索エンジン最適化、最適化 (情報工学)、最適化問題、数理最適化。
ランディングページ最適化
ランディングページ最適化（ランディングページさいてきか、Landing page optimization、LPO）はコンバージョン最適化、もしくはコンバージョン率最適化（Conversion Rate Optimization, CRO）と呼ばれるより広範なインターネットマーケティング手法の一つであり、セールスリードや顧客となりうるウェブサイト訪問者の比率を向上させることを目的としている。 ランディングページは潜在顧客が広告や検索結果をクリックした際に表示されるウェブページである。ここでは通常、広告やリンクについてより詳細に書かれたコンテンツが表示される。ランディングページ最適化では、ターゲットとなる閲覧者に向けてより訴えかけるコンテンツやビジュアルをページ上で提供することを目的としている。.
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デフラグメンテーション
デフラグメンテーション（defragmentation）とは、コンピュータのファイルシステムにおけるフラグメンテーションを解消すること。しばしば略してデフラグとも呼ばれる。.
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フラグメンテーション
フラグメンテーション（fragmentation）、断片化（だんぺんか）とは、コンピュータ上のメモリの管理上の一単位が、そのままでは有効利用できない状態になることを言う。 具体的には、使用中のメモリ領域がわずかな大きさの未使用領域を挟んで飛び飛びに配置され、連続した未使用領域が大きく確保できなくなる状態を言う。 このような状態に陥ると、メモリ領域の新たな確保、走査に時間がかかるため、コンピュータのパフォーマンスが低下する傾向にある。 メモリ上での領域確保・解放の操作を長期間繰り返していると、フラグメンテーションは必然的に、主記憶・二次記憶を問わず発生する。これを解消するには、使用中のメモリ領域を移動させ、隣り合わせに配置し直すことで相対的に連続未使用領域を大きくする。この操作をデフラグメンテーション（defragmentation, デフラグ）もしくはメモリ・コンパクション（memory compaction）と呼ぶ。.
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ウェブページ
ウェブページ (Web page, webpage) は、ウェブ上にあり、ウェブブラウザで閲覧可能な、ページ単位の文書のこと。ホームページと表記することもあるが、誤用であるという主張もある(詳しくはホームページの項を参照）。.
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コンパイラ最適化
ンパイラ最適化（こんぱいらさいてきか、Compiler optimization）の記事では、コンピュータ・プログラムの最適化に関する話題のうち、もっぱらコンパイラに関係するものに関して説明する。最も一般的な要求はプログラムの実行時間を最小化することであり、その次に使用するメモリ量を最小化することである。また、携帯可能なコンピュータが増えるにつれて、消費電力を最小化するという最適化も生まれてきた。 一部のコード最適化問題はNP完全問題であることが示されている。実際には、プログラマがコンパイラによる最適化の完了を待てる時間の上限なども考慮してコンパイラ最適化を実装する（最適化はCPU時間とメモリを多大に使用する）。かつては、コンピュータのメモリ実装量も実行できる最適化を制限する要因だった。 コンパイラメーカによっては、「コンパイラの最適化の能力が売り上げや評判に大きく影響する」と信じている場合があり、そういう信念に従って「最適化コンパイラ」と銘打つことがある。少なくとも、同程度にバグが無いコンパイラ同士であれば、という前提の範囲内なら、最適化の能力が高いほうが魅力的と言えるであろう。.
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コンピュータシステム
ンピュータシステム（computer system）は、コンピュータをその内に含むシステムであり、広くはコンピューティングと総称される、情報処理や数値計算やデータ処理を行う情報システムや、制御にコンピュータを利用・応用した制御システムのことである（しかし、この記事の残りの部分には、もっぱら企業等において「情シス」などと略されるいわゆる「情報システム」についての話題しかない）。.
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入力フォーム最適化
入力フォーム最適化（にゅうりょくフォームさいてきか、Entry Form Optimization, EFO）とは、ウェブサイトの入力フォームの仕様やデザインを利用しやすく改善を行うことである。 入力フォームはECサイトや会員登録のためユーザの個人情報を入力する場合が多い。入力項目の多さ、仕様がわかりづらいという理由からストレスを感じ途中で入力をあきらめ離脱してしまう場合がかなりの割合で発生している。入力フォームを最適化することにより、途中離脱者が減り成約率（CVR）向上に直結する。.
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組合せ最適化
組合せ最適化（くみあわせさいてきか、combinatorial optimization、組み合わせ最適化、または組み合せ最適化とも表記される）は、応用数学や情報工学での組合せ論の最適化問題である。オペレーションズリサーチ、アルゴリズム理論、計算複雑性理論と関連していて、人工知能、数学、およびソフトウェア工学などの交差する位置にある。組合せ最適化では、厳密解が簡単に求まる場合もあれば、そうでない場合もある。厳密解を求めるのが難しいと思われる問題を解くために、その問題の解空間を探索する場合もあり、そのためのアルゴリズムでは、効率的に探索するために解空間を狭めたりすることもある。.
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通信の最適化
通信の最適化（つうしんのさいてきか）は、日本の携帯電話事業者によって実施されている非可逆圧縮などの変換を指す語。.
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検索エンジン
検索エンジン（けんさくエンジン、）は、狭義にはインターネットに存在する情報（ウェブページ、ウェブサイト、画像ファイル、ネットニュースなど）を検索する機能およびそのプログラム。インターネットの普及初期には、検索としての機能のみを提供していたウェブサイトそのものを検索エンジンと呼んだが、現在では様々なサービスが加わったポータルサイト化が進んだため、検索をサービスの一つとして提供するウェブサイトを単に検索サイトと呼ぶことはなくなっている。広義には、インターネットに限定せず情報を検索するシステム全般を含む。 狭義の検索エンジンは、ロボット型検索エンジン、ディレクトリ型検索エンジン、メタ検索エンジンなどに分類される。広義の検索エンジンとしては、ある特定のウェブサイト内に登録されているテキスト情報の全文検索機能を備えたソフトウェア（全文検索システム）等がある。 検索エンジンは、検索窓と呼ばれるボックスにキーワードを入力して検索をかけるもので、全文検索が可能なものと不可能なものとがある。検索サイトを一般に「検索エンジン」と呼ぶことはあるが、厳密には検索サイト自体は検索エンジンでない。.
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検索エンジン最適化
検索エンジン最適化（けんさくエンジンさいてきか、Search Engine Optimization, SEO、サーチ・エンジン・オプティマイゼーション）とは、検索エンジンのオーガニックな検索結果において特定のウェブサイトが上位に表示されるようウェブサイトの構成などを調整すること。また、その手法の総称。 サーチエンジン最適化ないし検索エンジン対策とも呼ばれ、ウェブポジショニングと同義である。サーチエンジンマーケティングとあわせて用いられることも多い。英語表記のSEOから「セオ」とも呼ばれる。 順位決定には独自の計算式（アルゴリズム）が用いられるが、アルゴリズムは公開されていない場合も多く、特定の検索エンジンの特徴や基準を調査する専門家も存在する。 Googleは、例えば米国で1日あたり平均およそ2億4000万の検索結果を返しており、検索エンジン最適化を行うことは重要なマーケティングの一つである。また、ウェブ利用者の多くは「検索結果の上位に表示される企業はメジャーブランドである」と考える傾向にあることが明らかとなっている。 ウェブサイトを完全にインデックスさせるもっとも簡単で効果的な方法はサイトマップを提供することとされるが、これは検索結果には直接影響しない。.
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最適化 (情報工学)
ンピュータ関連において最適化（Optimization）という語は、最適化問題のそれを指すことも多いが、ここでは、コンパイラ最適化などに似た話題について説明する（「情報工学」と記事名には付いているが、全く information engineering の話題ではない）。コンピュータシステムは、主としてコストパフォーマンス上の理由から、効率的に（efficiently）動作することが望ましいことが多い。例えば、コンパイラ最適化は、高速化のためだったり、メモリの使用量を削減するためだったり、電力消費を抑えるためだったりする。最適化の対象となるシステムは、1つのプログラムの場合もあるし、複数のコンピュータの場合もあるし、インターネットのようなネットワーク全体の場合もある。 "optimization" という単語の語源は "optimal"（最適な、最善な）と同じだが、最適化によって真に最適なシステムとなることは稀である。最適化されたシステムは一般にある面でのみ最適となる。プログラムの実行時間を削減するためにメモリ使用量を増やしてでも実行時間を最適化したり、逆にメモリが少ないシステムで実行時間が長くなることを覚悟してメモリ使用量が少ないアルゴリズムを選んだりする。あらゆる場合に最適な方法や設計は存在しないので、技術者は最も重要と思われる観点での最適化のために妥協点を探る。さらに、ソフトウェアを完全に最適にする（それ以上どうやっても最適化できない状態にする）のに要する労力は、その最適化されたシステムを利用することで得られる利益よりも大きい。従って、最適化の工程は完全な最適解に到達する以前に終了させられるのが普通である。幸いなことに、効果の大きい改善は最適化工程の初期に現れることが多い。 最適化は様々なレベルで行われる。最も高いレベルの最適化は設計段階に行われる。設計が最適化されていれば、実装でも効率的なアルゴリズムを利用でき、品質のよいコードになるという利点がある。コンパイラ最適化を使えば、実行ファイルがさらに最適化される。最も低いレベルでは、コンパイラを使わずに人間がアセンブリ言語で最適なコードを書く。コンパイラ最適化の技術の進歩と最近のCPUの複雑さのため、コンパイラよりも最適なコードを人間が書くには大変な技能を要する。そのため、このような最適化を行うプロジェクトは滅多にない。最適化は例外的なケースを考慮しつつ、複雑な妥協点を探ることが多い。従って最適化されたプログラムはプログラマが理解できないほど難解になることも多い。可能であれば等価であることが保証されながらプログラムを変形させるなどの手法でバグの可能性をゼロにすべきだが、できない場合、できてないコードではバグを多く含む危険性がある。.
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最適化問題
最適化問題（さいてきかもんだい、optimization problem）とは、特定の集合上で定義された実数値関数または整数値関数についてその値が最小（もしくは最大）となる状態を解析する問題である。数理計画問題（すうりけいかくもんだい、mathematical programming problem, mathematical program）、数理計画とも呼ばれる。実世界の現象の数理的な解析に関わる問題や抽象的な理論の多くをこの最適化問題という一般的なくくりに入れることができる。物理学やコンピュータビジョンにおける最適化問題は、考えている関数をモデル化された系のエネルギーを表すものと見なすことによって、エネルギー最小化問題と呼ばれることもある。.
数理最適化
数学の計算機科学やオペレーションズリサーチの分野における数理最適化（すうりさいてきか、）とは、（ある条件に関して）最もよい元を、利用可能な集合から選択することをいう。 最も簡単な最適化問題には、ある許された集合から入力をシステマティックに選び、函数の値を計算することによるの最大化と最小化がある。最適化理論とその手法の、他の形式への一般化は応用数学の広範な分野をなすものである。より一般に、最適化はある与えられた定義域（あるいは制約の集合）についてある目的函数の「利用可能な最も良い」値を見つけることも含む。そのような目的函数と定義域は多様な異なるタイプのものも含む。.
