AB Testing

A/B 测试是一种向同组的用户提供略有不同版本的产品，并衡量他们行为差异的方法。这种测试方法被广泛运用于新产品、服务的开发和推进。AB测试经常给人带来有效的结果，但时间证明，有的时候，它的结果并不一定合理，可能会给团队带来陷阱。本文介绍了AB Testing在线实验中常见的短期收益陷阱，以及大厂谷歌对此问题的解决方法。

AB测试是产品运营经常用到的工具，它能够比较不同版本用户体验的变化，收集数据并分析，从而判断出利于公司的最佳选项。在AB Testing中，对于样本规模的选择，测试结果的分析，相关指标的评估等都会对结果起到重大的影响。本文介绍了如何设计和运行你的实验，如何判断AB测试相关参数，以及如何实验和验证结果，带你全面了解AB Testing.

A/B测试为一种随机测试，是将A和B两个不同的东西进行假设比较，来测试某一个变量两个不同版本的差异，选出更佳的版本。AB Testing作为数据分析的一种手段，被各大公司广泛运用到决策部分，包括新版本的推进，新功能的测试，创意推广的研究等等。本文会从AB测试的前、中、后期进行介绍，带你了解AB测试的流程和原理，以及如何设计AB测试等知识。

AB Testing被人们广泛运用于互联网公司的产品或服务的优化迭代，每年，数以万计的AB测试实验被Amazon，Google，Facebook这些大厂应用，也成为了数据科学相关面试的一个重要考点。目前，AB测试常用于体验优化、转化率优化、以及广告优化，那么，在社交媒体中，AB测试面临了什么问题？具体操作步骤是什么？在本文，我们会对AB Testing在社交媒体的实践应用做出详细介绍。

A/B测试如今无处不在，已经成为很多人用来检验产品和方法的工具。

我们将用一个简单的例子来探索A/B测试的投入和产出 (也可称为, 假设检验)。