A/B测试:基本概念

网站设计中,我们常常会晤临多个设?#21697;?#26696;的选择,好比某个按钮是用红色仍是用蓝色,是放左侧仍是放右侧。传统的解决方式凡是是集体会商表决,或由某位专家或带领来拍板,其实决议不了时也有随机选一个上线的。固然传统解决法子大都环境下也是有用的,但A/B 测试(A/B Testing)多是解决这类题目的一个更好的方式。

所谓 A/B 测试,简单来讲,就是为统一个方针拟定两个方案(好比两个页面),让一部门用户利用 A 方案,另外一部门用户利用 B 方案,记实下用户的利用环?#24120;?#30475;哪一个方案更合适设?#21697;?#38024;。固然,在现实操纵进程当中还有很多需要注重的细节。

A/B 测试其实不是互联网测试新发现的方式,事实上,天然界也存在着近似 A/B 测试的事务,好比下图中的达尔文雀。

达尔文雀首要糊口在承平洋东部加拉帕戈斯(Galapagos)的一个名为伊莎贝拉(Isabela)的岛上,一部门糊口在岛的西部,另外一部门糊口在岛的东部,因为糊口情况的细微分歧它们进化出了分歧的喙。这被以为是天然选择学说上的一个主要例证。

一样一种鸟,事?#30340;?#31181;喙更合?#26102;?#23384;呢?天然界给出了她的解决方案,让鸟儿本身变异(多个设?#21697;?#26696;),然后优越劣汰。具体达到尔文雀这个例?#30001;希?#20998;歧的情况中喙也有分歧的解决方案。

上面的例子固然和网站设计无关,但包括了 A/B 测试最焦点的思惟,即:

1、多个方案并行测试;

2、每一个方案只有一个变量(好比鸟喙)分歧;

3、以某种法则优越劣汰。

需要出格寄望的是第 2 点,它暗示了 A/B 测试的利用规模,——必需是单变量。有时我们的多个设计稿可能会有很是年夜的差别,如许的环境?#35805;?#19981;太合?#39318;?A/B 测试,由于它们的变量太多了,变量之间会有较多的干扰,我们很难经由过程 A/B 测试的方式来?#39029;?#21508;个变量对成果的影响水平。好比,土豆烧肉和豆腐鲫鱼?#34013;?#25402;甘旨,但我们很难比力土豆和豆腐哪个对菜的甘?#21152;?#21709;更年夜,而土豆烧肉和豆腐烧肉则是不错的比力。别的,固然 A/B 测试名字中?#35805;?#25324; A、B ,但其实不是说它只能用于比力两个方案的黑白,事实上,你完全可以设计多个方案进行测试,“A/B 测试”这个名?#31181;?#26159;一个习惯的叫法。

回到网站设计,?#35805;?#26469;讲,每一个设?#21697;?#26696;应当年夜体上是不异的,只是某一个处所有所分歧,好比某处排版、案牍、图片、色?#23454;取?#28982;后对分歧的用户展现分歧的方案。

要注重,分歧的用户在他的一次阅?#20004;?#31243;中,看到的应当一向是统一个方案。好?#20154;?#19968;起头看到的是 A 方案,则在此次会话中应当一向向他展现 A 方案,而不克不及?#25442;?#20799;让他看 A 方案,?#25442;?#20799;让他看 B 方案。同时,还需要注重节制拜候各个版本的人数,年夜大都环境下我们会但愿将拜候者均匀分派到各个分歧的版本上。要做到这些很简单,按照 cookie (好比 cookie 会话ID的最后一名数字)决议展现哪一个版本就是一个不错的方式。

下面是 A/B 测试示意图:

可以看到,要实现 A/B 测试,我们需要做以?#24405;?#20010;工作:

1、开辟两个(或多个)分歧的版本并摆设;

2、搜集数据;

3、阐发数据,得出成果。

关于 A/B 测试的根基概念就?#28909;?#21040;这里,其余部门我会在后续文章中继续?#28909;蕁?/p>

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