ABtest越来越受到大家的重视，快速的、灵活的快速对比实验能迅速的找出问题所在，避免了大范围的资源浪费。所以设计一个好的实验是至关重要的。
一、A/B 测试是什么简单来说，A/B测试在产品优化中的应用方法是：在产品正式迭代发版之前，为同一个目标制定两个（或以上）方案，将用户流量对应分成几组，在保证每组用户特征相同的前提下，让用户分别看到不同的方案设计，根据几组用户的真实数据反馈，科学的帮助产品进行决策。
A/B测试的应用方式决定了它拥有的三大特性：先验性、并行性和科学性。
先验性：A/B测试其实是一种“先验”的试验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。同样是用数据统计与分析版本的好坏，以往的方式是先将版本发布，再通过数据验证效果，而A/B 测试却是通过科学的试验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的试验结论，这样就可以用很少的样本量就能推广到全部流量可信。
并行性：A/B测试是将两个或以上的方案同时在线试验，这样做的好处在于保证了每个版本所处环境的一致性，便于更加科学客观地对比优劣。同时，也节省了验证的时间，无需在验证完一个版本之后再测试另一个。
科学性：这里强调的是流量分配的科学性。A/B 测试的正确做法，是将相似特征的用户均匀的分配到试验组中，确保每个组别的用户特征的相似性，从而避免出现数据偏差，使得试验的结果更有代表性。
二、A/B 测试的使用误区 误区一：轮流展现不同版本首先需要明确，这种做法不是真正意义上的A/B测试。而这一现象，经常出现在如今的广告投放的环节。广告主为了提升着陆页的转化率，会选择将不同的广告版本进行轮流投放展示。
但这一做法并不能保证每个版本所处的环境相同，例如选在工作日的晚七点黄金档和下午三点时段，受众群体会有明显区别，以至于最终效果是否有差异，甚至导致效果不同的原因是很难下定论的。
正确做法：不同版本方案并行（同时）上线试验，尽可能的降低所有版本的测试环境差别。
误区二：选择不同应用市场投放（随机选取用户测试）对于一些已经意识到数据先验重要性的企业来说，为了验证新版本对于用户使用真实影响，可能会选择将不同版本打包，分别投放到不同的应用市场，当发现其中某版本的数据表现的最好，就决定将该版本全量上线。
更有甚者，会随机选取一部分用户（甚至是公司内部人员）进行前期试用，根据数据反馈决定迭代版本。这都违背了A/B测试的科学流量分配的原则，很容易造成辛普森悖论（即某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质或趋势，可一旦合并起来考虑，却可能导致相反的结论）。
正确做法：科学的进行流量分配，保证每个试验版本的用户特征相类似。
误区三：让用户自主选择版本不少企业会在新版的页面上留下返回老版本的入口，让用户自主选择使用哪一版，通过收集返回按钮的点击率来判断最佳版本。但该思路不利于统计分析用户在新版的行为数据，因为用户离开新版本可能单纯是因为习惯使用老版本，而不是认为新版本的体验不好，最终导致了试验结果的不准确。
正确做法：让用户展现对不同版本的真实使用体验，企业则应实时关注各版本的数据表现，并根据数据反馈及时调整试验流量。
误区四：对试验结果的认知和分析过浅这一误区又包括了两个不同的内容：
其一，认为只有当试验版本结果优于原始版本时，试验才算成功。事实上，A/B 测试是用于选择最佳版本的工具。试验可能出现的结果分为三种：试验版本有提升（试验版本最佳）、无明显差异（两版本均可）、试验版本的表现比原始版本糟糕（原始版本最佳），这三种结果其实都说明了试验的成功。
其二，单从试验的整体数据结果，就推论所有场景的表现效果。例如，当A/B测试的结果表明试验版本的数据差于原始版本时，就认定所有的地区或渠道的效果都是负面的。
但如果细分每个版本中不同浏览器的数据，可能会发现：由于某一浏览器的明显劣势，导致整体试验数据不佳。因此，不要只专注于试验数据的整体表现，而忽略了细分场景下可能导致的结果偏差。
正确做法：在分析试验整体数据的同时，需要从多个维度细分考量试验数据结果
三、A/B 测试可以用在哪里尽管A/B 测试可以弥补产品优化中遇到的不足，但它并不完全适用于所有的产品。因为A/B 测试的结果需要大量数据支撑，日流量越大的网站得出结果越准确。通常来说，我们建议在进行A/B测试时，能够保证每个版本的日流量在1000个UV以上，否则试验周期将会很长，或很难获得准确（结果收敛）的数据结果推论。
说完什么样的产品适合用A/B 测试，接下来我们将从优化内容和应用场景两个方面说明A/B测试可以用在哪些地方，希望能给你一些启发。
优化内容产品UI
不同行业的产品需要不同的风格，同时还要与企业的品牌相得益彰。利用A/B 测试优化UI能给用户带来更好的交互体验和视觉感受。
文案内容
顾名思义是指用户阅读到的文字内容，它贯穿一个产品的所有部分，小到图片配文和按钮文字，大到文章标题甚至版块主题。这些部分都可以尝试变换文案内容，测试不同方案的数据效果。
页面布局
有些时候，可能根本不需要对产品的UI或是文案内容作出调整，只是在布局排版上的改变，就可以出现增长的效果。
产品功能
想给产品增加一个新功能，可是很难确定是否能达到用户的预期，如果盲目上线，可能会造成一些损失。使用A/B 测试，对你的用户真正负责。 例如：社交类产品在付费查看照片的新功能正式上线前，需要进行A/B 测试，以验证功能的使用情况和效果。
推荐算法
包括基于内容的推荐算法（根据用户的历史记录推荐相似内容）、基于协同过滤的推荐算法（根据有相似兴趣用户的行为推荐相关内容）、基于关联规则的推荐算法（根据内容本身的相关性给用户推荐），最终提高用户使用黏性。
四、应用场景广告着陆页
着陆页作为互联网营销中流量的承接和转化的关键步骤，如何让访客在看到广告（或营销页面）后点击进入着陆页，并继续保持对您的产品或服务的兴趣，乃至产生好感，最终完成注册、购买、分享等转化行为是十分重要的。A/B测试能够帮助你最大化你的营销ROI。
Web/H5 页面
除广告营销的传播外，产品的官网页面（不论是PC端还是移动端）始终是用户了解产品的重要渠道。因此，如何让用户更好的了解产品信息，激发用户产生进一步行为意愿，从而得到更高的注册率、购买率、下载率等，是Web端页面优化的首要目标。利用A/B测试，可以在较少的成本支出下，找到页面的最佳展现方法。
APP用户体验
随着C端用户的海量进入，产品的复杂度越来越高，新版本的决策风险也急剧提升，保持产品核心业务数据稳步增长是每个App的版本目标，通过A/B测试在每个版本正式发布之前验证版本的数据表现，让每次迭代都能得到确定性增长。
媒体广告投放与管理
对于媒体和广告技术公司而言，可以通过A/B测试实现由设计与数据驱动的创新性广告产品的优化。
一方面借助测试可以优化广告投放效果和广告资源填充率，以达到提升广告单价的目标；另一方面还能衡量现有广告产品对用户体验的影响，通过不断提高用户体验的广告产品，从而驱动更高的移动广告业务收入。
灰度发布
目前产品优化迭代的方式，通常是直接将某版本上线发布给全部用户，一旦遇到线上事故（或BUG），对用户的影响极大，解决问题周期较长，甚至有时不得不回滚到前一版本，严重影响了用户体验。A/B测试通过给小批量用户发放版本，有效减少全用户发生线上事故/重大BUG的概率，绝大多数用户对BUG无感知，最大程度保证了用户的良好体验。
五、总结ABtest适用于用户量比较大的产品类型，提供的只是我们的一种工作思路，并不是神一样的存在，既不能高估也不能低估。
作者：白高粱
来源：公众号：白高粱
