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終于有人把AB實驗講明白了

開發(fā) 前端
AB實驗又稱為受控實驗(Controlled Experiment)或者對照實驗。AB實驗的概念來自生物醫(yī)學(xué)的雙盲測試,雙盲測試中病人被隨機分成兩組,在不知情的情況下分別給予安慰劑和測試用藥,經(jīng)過一段時間的實驗后,比較這兩組病人的表現(xiàn)是否具有顯著的差異,從而確定測試用藥是否有效。

?1.AB實驗的定義

AB實驗又稱為受控實驗(Controlled Experiment)或者對照實驗。AB實驗的概念來自生物醫(yī)學(xué)的雙盲測試,雙盲測試中病人被隨機分成兩組,在不知情的情況下分別給予安慰劑和測試用藥,經(jīng)過一段時間的實驗后,比較這兩組病人的表現(xiàn)是否具有顯著的差異,從而確定測試用藥是否有效。

2000年,Google工程師將這一方法應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品測試中,此后AB實驗變得越來越重要,逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品運營迭代科學(xué)化、數(shù)據(jù)驅(qū)動增長的重要手段。

從國外的Apple、Airbnb、Amazon、Facebook、Google、LinkedIn、Microsoft、Uber等公司,到國內(nèi)的百度、阿里、騰訊、滴滴、字節(jié)跳動、美團等公司,在各種終端(網(wǎng)站、PC應(yīng)用程序、移動應(yīng)用程序、電子郵件等)上運行著大量的AB實驗。

這些公司每年進行數(shù)千到數(shù)萬次實驗,涉及上億的用戶,測試內(nèi)容涵蓋了絕大多數(shù)產(chǎn)品特征的優(yōu)化,包括用戶體驗(顏色、字體和交互等)、算法優(yōu)化(搜索、廣告、個性化、推薦等)、產(chǎn)品性能(響應(yīng)速度、吞吐量、穩(wěn)定性、延遲)、內(nèi)容(商品、資訊、服務(wù))生態(tài)管理系統(tǒng)、商業(yè)化收入等。

因為AB實驗被引入互聯(lián)網(wǎng)公司后,應(yīng)用場景主要是大規(guī)模的在線測試,所以也被稱作在線AB實驗或者在線對照實驗(Online Controlled Experiment,OCE)。

常見的在線AB實驗中,用戶被隨機、均勻地分為不同的組,同一組內(nèi)的用戶在實驗期間使用相同的策略,不同組的用戶使用相同或不同的策略。

同時,日志系統(tǒng)根據(jù)實驗系統(tǒng)為用戶打標(biāo)記,用于記錄用戶的行為,然后數(shù)據(jù)計算系統(tǒng)根據(jù)帶有實驗標(biāo)記的日志計算用戶的各種實驗數(shù)據(jù)指標(biāo)。實驗者通過這些指標(biāo)去理解和分析不同的策略對用戶起了什么樣的作用,是否符合實驗預(yù)先的假設(shè)。如圖1-1所示,圖中流程概括了AB實驗的經(jīng)典模式。

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▲圖1-1 AB實驗流程

將圖1-1所示的流程應(yīng)用到產(chǎn)品迭代中,就是將具有不同功能、不同策略的產(chǎn)品版本,在同一時間,分別讓兩個或多個用戶組訪問。這些參與實驗的用戶組是從總體用戶中隨機抽樣出來的,一般只占總體用戶的一小部分,而且不同組用戶的屬性、構(gòu)成成分是相同或相似的。

先通過日志系統(tǒng)、業(yè)務(wù)系統(tǒng)收集各組用戶的行為數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),然后基于這些數(shù)據(jù)指標(biāo)分析、評估出相比之下更好的產(chǎn)品版本,最后推廣到全部用戶。

以圖1-2為例,我們試圖通過AB實驗找出哪個顏色的橫幅位點擊率更高:A組保持淺色橫幅不變,B組采用深色的橫幅,分析哪個顏色更能引起用戶的關(guān)注,提升用戶的點擊率。如果通過實驗發(fā)現(xiàn)深色橫幅的點擊率更高,就將深色橫幅位推廣到全部用戶。

當(dāng)然,在實際應(yīng)用中,AB實驗的效果評估一般沒有這么簡單,比如除了點擊率之外,還需要綜合考慮其他的指標(biāo)。

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▲圖1-2 AB實驗測試哪個顏色橫幅位點擊率更高

2.AB實驗的類型

從不同分類視角來看,AB實驗有著不同的類型。

  • 從實驗實施的產(chǎn)品形態(tài)來看,AB實驗可以分為App類型、PC類型、網(wǎng)頁頁面類型等。
  • 從實驗代碼運行的機制來看,AB實驗可以分為前端頁面類型、后端服務(wù)類型等。
  • 從實驗分流的對象來看,AB實驗可以分為用戶類型、會話類型、頁面類型、元素類型等。
  • 從實驗服務(wù)調(diào)用的方式來看,AB實驗可以分為SDK類型、接口服務(wù)類型等。
  • 從實驗內(nèi)容來看,AB實驗可以分為交互類、算法類、內(nèi)容類、工程性能類等。

這些是AB實驗常見的分類方式。當(dāng)然,AB實驗的分類不局限于以上分類,可以根據(jù)實際情況,采用不同的分類方式。不管何種類型的AB實驗,都應(yīng)符合分流→實驗→數(shù)據(jù)分析→決策的基本流程。

本文摘編自《AB實驗:科學(xué)歸因與增長的利器》(ISBN:978-7-111-70713-4),經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。?

責(zé)任編輯:武曉燕 來源: 大數(shù)據(jù)DT
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