什么是 A/B 测试

A/B 测试也叫对照试验，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 测试的特点

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

A/B测试常用场景

广告着落页

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。

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。