招聘帖里常说的“A/B TesT”到底是个啥？

作者：阿宅的产品笔记

本文在PMCAFF社区发布（www.pmcaff.com），转载请注明作者及出处。

大家在聊增长的时候必定会聊到实验，而聊实验的时候也必然聊到AB test。而且很多用人单位也把会不会用AB test作为考察增长产品或运营的关键指标之一。那么听起来这么高大上的AB test到底是个啥？

|| 什么是AB test？

A/B TesT，也叫AB测试，有时你也会看到 AB testing的说法。简单来说，它是指针对想调研的问题提供两种不同的备选解决方案（比如两个下单页面），然后让一部分用户使用方案A，另一部分用户使用方案B，最终通过数据观察对比确定最优方案。

其本质还是对照试验。这就像初中时学的鼠妇试验：把鼠妇等额分为两组，在其他条件相同的情况下对一侧遮光，另一侧不遮，再观察两组鼠妇在两种条件下的反应，从而得出光对鼠妇的影响。

|| AB test的特点

作为一种科学的实验方法，AB 测试具有以下特点：

• 先验性： A/B测试能够先于上线，得出结论；不再需要先将版本发布，再通过数据验证效果，从而一定程度上减少改版带来的风险。

• 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对应的时间环境、数据环境保持一致，便于更加科学客观地对比优劣。

• 科学性：如果能保证流量分配的科学性，将相似特征的用户均匀的分配到试验组中，就可以避免出现数据偏差，使得试验的结果更有代表性。

简单来说，AB测试可以让你以对照试验的方法在小范围内对多个方案进行测试，并得出改版的最优解。

|| AB test的应用场景

作为增长的常用工具，它的应用场景非常广泛，小到一个文案，大到一套算法

1. 产品UI：红色还是紫色？会动的icon还是静态icon？

2. 文案内容：“免费注册”还是“注册送188元大礼包”？

3. 页面布局：登录框置于导航栏，还是悬浮于放在页面左侧？

4. 产品功能：要不要把看似冗余的资讯签下掉，还是将它留着？

5. 算法/算法：是根据用户的历史记录推荐相似内容，还是根据相似兴趣用户的行为推荐相关内容，又或是根据商品/内容本身的相关性给用户推荐？

以下是几个通过AB测试得到较好的产品改进的例子（引用自《增长黑客：创业公司的用户与收入增长秘》）

• Airbnb曾测试过把“保存到心愿单”的收藏图标由星形改为爱心，结果仅凭这一改动就让心愿列表的使用率提升了30％。

变为爱心图标后的“保存到心愿单”按钮

• 37Signals在对旗下CRM产品的注册页面标题进行A/B测试后，发现“30-day Free Trial on All Accounts”（所有账户享受30天免费试用）可以比原来的“Start a Highrise Account”（注册高额回报账户）多带来30％以上的新用户。他们还试着挑战传统网页必须把所有重要信息都放在第一屏的惯例，做了一个长达5000多像素高的展示网页，结果竟成功让注册率增加了37.5％。

37Signals旗下产品Highrise的注册引导文案

• EA在发布游戏《模拟城市》时，发现删除掉官网顶部的“PRE-ORDER”（预购）广告横幅可使得页面更加干净整洁，并因此使订购量由之前的5.8％上涨到10.2％。

《模拟城市》订购页面测试前的广告文案

|| AB test的实施步骤

与我们写论文时做的实证分析类似，AB 测试也有一套成熟的实施步骤：

1.现状分析：分析业务数据，确定当前最关键的改进点。

2.假设建立：根据现状分析作出优化改进的假设，提出优化建议。

3.设定目标：设置主要目标，用来衡量各优化版本的优劣；设置辅助目标，用来评估优化版本对其他方面的影响。

4.界面设计：制作2（或多）个优化版本的设计原型。

5.技术实现：

网站、App(Android/IOS) 、微信小程序和服务器端需要添加各类A/B测试平台提供的SDK代码，然后制作各个优化版本。Web平台、Android和iOS APP需要添加各类A/B测试平台提供的SDK代码，然后通过编辑器制作各个优化版本。通过编辑器设置目标，如果编辑器不能实现，则需要手工编写代码。使用各类A/B测试平台分配流量。初始阶段，优化方案的流量设置可以较小，根据情况逐渐增加流量。

6.采集数据：通过各大平台自身的数据收集系统自动采集数据。

7.分析A/B测试结果：统计显著性达到95%或以上并且维持一段时间，实验可以结束；如果在95%以下，则可能需要延长测试时间；如果很长时间统计显著性不能达到95%甚至90%，则需要决定是否中止试验。

上面说的可能有些复杂，核心便是假设检验和对照试验。接下来我们对上述步骤的一些要点和注意事项进行说明。

|| AB test的注意事项

1. 样本规模

在统计中样本量过小的话，样本特征相较总体特征便会存在一定偏差，实验结果便也不准确。样本量越大，样本特征才能越接近总体特征。所以，在进行实验设计时，为了保证实验结果的有效性，我们需要对样本规模进行约定。那么至少需要多大的样本规模才能在特定显著性下反应总体特征呢？这里涉及了一些统计学的概念。对于比率类指标可以按以下公式计算。

例如：“XX提交”按钮由红色变为橙色，统计的指标是点击UV转化率UV_rate，测试时间是20200801～20200814，则计算“XX提交”按钮的历史月均值mean(UV_rate)为下面数据的均值avg(UV_rate)：

图片来源：知乎@livan，公众号：livandata

看起来确实挺头疼的，但你可以用一个小小的工具解决这个难题：

在这个工具里只要输入原始版本的转化率、优化版本的转化率和统计显著性，就可以计算出所需样本的数量大小了。是不是很好玩？

留言回复“样本”获取样本数量计算器

顺嘴提一句，在算出AB测试所需样本数量大小后，根据网站或App每天的访问数，即可计算出试验所需的时间。

试验所需的时间 = 所需样本数量大小 / 每天访问数

2. 测试结果分析

前面说过，AB测试的本质是假设检验，所以我们也需要进行显著性检验以拒绝或同意原假设。怎么进行假设检验就不扯了，太掉头发，即使大学概率论满绩但也吃不住折磨人的小妖精，还是给个小工具吧。

当然，学霸朋友们也可以看看这篇 AB-Test 双样本显著性计算，我等就蹭现成的了。

这个小工具可以根据A、B版本的访问数和转化数，计算出转化率和统计显著性数值，并给出可信度结论。

有了这俩，妈妈再也不担心我不会概率论啦。

依然，回复“测试结果”获取AB测试结果检验工具

3.辛普森悖论

这个悖论也是AB测中常常说到的话题，它是指某些条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质，可是一旦合并考虑，却可能导致相反的结论。这个理论由英国统计学家辛普森提出。

用一个肾结石手术疗法的 AB 测试结果作为例子：

看上去无论是对于大型结石还是小型结石，A疗法都比B疗法的疗效好。但是总计而言，似乎B疗法比A疗法要好。