修改导语：近年来，A/B 测验收到了许多互联网巨子的喜爱，A/B 测验源于学术层面的 随机对照试验 ，作为一种办法论，它在互联网范畴该怎么运用呢？

　　今日互联网巨子热心的 A/B 测验，其实源于学术层面的 随机对照试验 ，作为一种办法论，这种对照试验有着悠长的前史。

　　1747 年，为了医治坏血病，皇家水兵的外科医生 James Lind 规划了一项试验。他测验了苹果醋、大麦水、橘子等六种不同药方。

　　1835 年，医学史上第一次 双盲试验 在纽伦堡完成。一位名为弗里德里希的公共卫生官员，为对立其时较为盛行的顺势疗法敞开了一个赌注：将 25 瓶顺势疗法盐水和 25 瓶蒸馏水分发给 50 位双盲受试者。

　　终究 8 位宣称产生了医治作用，但揭盲后发现，有 3 位喝的其实是蒸馏水，弗里德里希赢得了赌注。

　　1935 年，计算学家兼生物学家罗纳德 · 费雪（Ronald Fisher）写了一本名为《试验规划》的书。在书中，他体系论说了随机对照试验的规划准则和计算查验的办法，成为试验规划范畴的开山之作。

　　1944 年，在制作的进程中，曼哈顿计划的领军科学家奥本海默，用 3 种办法测验怎么别离铀 235，这一进程成为整个项目中最要害的环节之一。

　　1960 年代，大卫 · 奥格威用对照测验的办法验证广告的有用性——写两条不同的案牍并要求报纸将其各印一半，一起在案牍中留下讨取免费样品的邮编和地址，但款式不相同，终究依据实践样品讨取量来调查哪种案牍作用更好。

　　它本质上能经过操控单一变量的办法来寻觅最优处理计划，现已被广泛运用到工程学、医学、教育学和多个范畴的商业实践中。

　　一般是针对某个功用 /UI/ 逻辑战略等，供给两种（或多种）不同的备选处理计划，从全体用户中随机抽取一小部分流量，分配给不同计划，终究经过试验数据对比来确认最优计划。

　　今日，在硅谷和我国的互联网头部企业，A/B 测验现已成为事务展开的标配。咱们简略整理下 A/B 测验是怎么风行各大互联网巨子的。

　　2000 年 2 月 27 日，谷歌查找部分的一位工程师进行了互联网年代的第一次 A/B 测验——他想知道查找成果每页展现多少条是作用最好的，其时默以为 10。

　　这次测验从直接成果看并不成功。由于技能毛病，试验组页面的加载速度显着慢于对照组，终究导致试验的相关目标下降。

　　但谷歌因而获得了意外收成，他们发现即便是 0.1 秒的加载推迟也会明显影响用户满意度。很快，谷歌将改进呼应时刻提高为高优先级事项。

　　2012 年，据谷歌的首席经济学家范里安称，谷歌每年就会展开超越 5000 次的 A/B 测验。

　　亚马逊前期，工程师 Greg Linden 曾提出一个主意：在客户付出时，依据他们购物车中的产品，向他们供给个性化的 激动购买 主张。

　　他精心做了一个 Demo，但演示后其时亚马逊的一位副总裁果断地否决了这一主意。Greg Linden 并不泄气，他业余时刻用三个半月完成了这一功用的开发，并对这个功用进行了小流量的测验。

　　在任何给定的时刻点，都不会只要一个版别的 Facebook 在线上运转，而是有超越一万个，咱们的试验结构能随时发现和感知用户最纤细的行为差异。

　　在我国，头部的互联网企业也都有自己的 A/B 测验渠道。比方字节跳动的 Libra、美团的 Gemini、滴滴的阿波罗。

　　现在在字节跳动，每天一起进行的 A/B 测验达上万场，单日新增试验数量超越 1500 个，掩盖 400 多项事务。到本年 3 月底，字节跳动累计现已做了 70 多万次。

　　互联网公司大规模运用 A/B 测验并非偶尔，这背面深层次的原因在于：A/B 测验是数据驱动理念的最佳落地实践，它能以最小的危险完成事务的有用反应。

　　字节跳动在发布 APP 的时分，一般会给 APP 取多个姓名，打多个包上架到运用商场进行 A/B 测验，调查不同姓名的下载率、留存率等目标。

　　事实上，在硅谷的互联网文明中，那些靠拍脑袋的决议计划有一个专有名词 HiPPO：Highest-paid person ’ s opinion，即公司收入最高的那个人说了算 。

　　经过对照测验的办法，咱们保证产品改变不是由最固执己见，和最有发言权的 Netflix 高管驱动，而是由实践的在线数据驱动，这是咱们走向成功的根底。

　　在硬件产品年代，产品的开发本钱很高，一台电脑假如操控不同变量，事实上它就变成两台不同的电脑，本质上归于两条产品线，而开发多条产品线关于硬件产品的本钱是十分高的。

　　软件产品年代开发本钱相同昂扬，一个版别的 Windows 要开发数年，一个 3A 高文开发相同动辄数年，这样巨大的开发本钱是无法一起进行不同版别的开发的。

　　一起，无论是硬件产品仍是软件产品，它们从开发、上市到客户反应，这个周期是极端绵长的，这样冗长的周期也让灵敏多变的 A/B 测验难以大规模运用。

　　比方今日头条发布文章的界面，作者可以取双标题和双封面，经过小流量的测验之后，引荐体系会主动引荐点击率高的标题。

　　Facebook 的广告体系也给广告主供给了一项组合试验才能，即客户可以上传不同的标题、描绘、封面和按钮。

　　Facebook 主动对这些元素进行随机组合，构成多个构思进行 A/B 测验，主动将预算分配到转化率最高的构思组合上。

　　由于互联网广告在很大程度上不再依托 大师 的灵光乍现，而是更多地依托优化师每天测验许多版案牍和资料，乃至许多案牍是机器生成的。

　　咱们在上面的部分了解了 A/B 测验的原理和含义，许多公司会问：我知道在增加日益困难的今日，A/B 测验是一个好东西，那究竟应该怎么付诸实践呢？

　　确实，A/B 测验的实践并不是一个简略的进程，它比许多人幻想得要困难，这个困难体现在几个层面：

　　A/B 测验究竟测什么的问题，即企业有必要清楚哪些环节是推进事务展开的要害，在要害环节上进行试验。

　　点评目标一般不止一个，是看 A 目标仍是 B 目标？进程目标仍是成果目标？短期目标仍是长时间目标？单个目标仍是多重目标？这些都需求依据事务实践情况审慎决议。

　　所以，A/B 测验并不是一件简略的事。要充沛处理以上问题，关于企业而言，开发一套完好的试验体系是其间的一个计划，但这一般需求较高的开发本钱。

　　比方字节跳动就将其内部的 A/B 测验技能才能，经过其旗下的 To B 品牌 火山引擎 一致对外敞开。

　　运转至今，Libra 现已在字节的多个产品线验证了有用性，一起经过多年迭代，在实用性、易用性、灵敏性等层面都得到了充沛验证。

　　悟空租车就运用火山引擎的 A/B 测验，对整个租车流程进行了对照试验。试验的起点是想减轻用户对押金的压迫感，提高转化率。

　　悟空租车原有的流程是租金和押金在同一个页面付出，用户付出时心思本钱较大，所以产品司理规划了一个新计划：推迟付出押金，即先付租金再付押金。

　　很显然，新计划页面的流程更长，在直观体会上增加了用户的操作本钱，但是成果显现，新计划的全体转化率提高了 7%。

　　据我调查，字节跳动对 A/B 测验确实有着十分深入的了解，一起经过内部的历练和打磨，体系在同类产品中也确实最为老练，可以切实为企业处理问题。

　　正如亚马逊将本来给自己内部运用的云服务敞开出去相同，字节跳动也期望将自己有价值的才能对外敞开。

　　A/B 测验作为一种科学的试验手法，可以协助企业在多种计划中寻求最优解，以最小的危险前置性地验证战略作用，为企业躲避危险。

　　卫夕，微信大众号：卫夕指北（ID：weixizhibei），人人都是产品司理专栏作家，2018 年年度作者。一名爱好广泛的广告产品司理，致力于用简略言语深度分析互联网相关的逻辑。

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