A/B 測試入門指南
A/B 測試是什么
1??. A/B測試的本質: 分離式組間試驗滩租，也叫對照試驗律想，科研領域（藥物測試）中已廣泛應用绍弟。
簡單來說，A/B測試在產(chǎn)品優(yōu)化中的應用方法是：在產(chǎn)品正式迭代發(fā)版之前姥份，為同一個目標制定兩個（或以上）方案澈歉，將用戶流量對應分成幾組，在保證每組用戶特征相同的前提下埃难，讓用戶分別看到不同的方案設計涡尘，根據(jù)幾組用戶的真實數(shù)據(jù)反饋，科學的幫助產(chǎn)品進行決策细疚。
A/B測試的應用方式?jīng)Q定了它擁有的三大特性：先驗性疯兼、并行性和科學性贫途。
先驗性： A/B測試其實是一種“先驗”的試驗體系，屬于預測型結論姨裸，與“后驗”的歸納性結論差別巨大怨酝。
并行性： A/B測試是將兩個或以上的方案同時在線試驗农猬，這樣做的好處在于保證了每個版本所處環(huán)境的一致性，便于更加科學客觀地對比優(yōu)劣瞄摊。同時苦掘，也節(jié)省了驗證的時間，無需在驗證完一個版本之后再測試另一個鹤啡。
科學性： 這里強調(diào)的是流量分配的科學性递瑰。A/B 測試的正確做法，是將相似特征的用戶均勻的分配到試驗組中抖部，確保每個組別的用戶特征的相似性，從而避免出現(xiàn)數(shù)據(jù)偏差乡恕，使得試驗的結果更有代表性。
2??. A/B 測試的使用誤區(qū)
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誤區(qū)一：輪流展現(xiàn)不同版本
正確做法： 不同版本方案并行（同時）上線試驗傲宜，盡可能的降低所有版本的測試環(huán)境差別。
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誤區(qū)二：選擇不同應用市場投放（隨機選取用戶測試）
正確做法： 科學的進行流量分配辆憔，保證每個試驗版本的用戶特征相類似虱咧。
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誤區(qū)三：讓用戶自主選擇版本
正確做法： 讓用戶展現(xiàn)對不同版本的真實使用體驗沪蓬，企業(yè)則應實時關注各版本的數(shù)據(jù)表現(xiàn)跷叉，并根據(jù)數(shù)據(jù)反饋及時調(diào)整試驗流量营搅。
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誤區(qū)四：對試驗結果的認知和分析過淺
這一誤區(qū)又包括了兩個不同的內(nèi)容：
其一转质，認為只有當試驗版本結果優(yōu)于原始版本時，試驗才算成功沸枯。
其二绑榴，單從試驗的整體數(shù)據(jù)結果盈魁，就推論所有場景的表現(xiàn)效果杨耙。正確做法： 在分析試驗整體數(shù)據(jù)的同時，需要從多個維度細分考量試驗數(shù)據(jù)結果容握。
A/B 測試可以用在哪里
盡管A/B 測試可以彌補產(chǎn)品優(yōu)化中遇到的不足车柠，但它并不完全適用于所有的產(chǎn)品脖旱。因為A/B 測試的結果需要大量數(shù)據(jù)支撐萌庆，日流量越大的網(wǎng)站得出結果越準確币旧。通常來說践险，我們建議在進行A/B測試時，能夠保證 每個版本的日流量在1000個UV以上 吹菱，否則試驗周期將會很長巍虫，或很難獲得準確（結果收斂）的數(shù)據(jù)結果推論。
我們從優(yōu)化內(nèi)容和應用場景兩個方面說明A/B測試可以用在哪些地方鳍刷，希望能給你一些啟發(fā)占遥。
1??. 優(yōu)化內(nèi)容
- 產(chǎn)品UI
- 文案內(nèi)容
- 頁面布局
- 產(chǎn)品功能
- 推薦算法
2??. 應用場景
- 廣告著陸頁
- Web/H5 頁面
- APP用戶體驗
- 媒體廣告投放與管理
- 灰度發(fā)布
