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  A/B測試實踐總結(jié)(轉(zhuǎn)自抖音小編)

發(fā)布日期:2022/3/4 14:36:36      瀏覽量:

作者:林洋


所謂 A/B 測試,簡單來說,就是為同一個目標(biāo)制定兩個方案(比如兩個頁面),讓一部分用戶使用 A 方案,另一部分用戶使用 B 方案,記錄下用戶的使用情況,看哪個方案更符合設(shè)計目標(biāo)。

一:基本概念

網(wǎng)站設(shè)計中,我們經(jīng)常會面臨多個設(shè)計方案的選擇,比如某個按鈕是用紅色還是用藍(lán)色,是放左邊還是放右邊。傳統(tǒng)的解決方法通常是集體討論表決,或者由某位專家或領(lǐng)導(dǎo)來拍板。雖然傳統(tǒng)解決辦法多數(shù)情況下也是有效的,但A/B 測試(A/B Testing)可能是解決這類問題的一個更好的方法。

所謂 A/B 測試,簡單來說,就是為同一個目標(biāo)制定兩個方案(比如兩個頁面),讓一部分用戶使用 A 方案,另一部分用戶使用 B 方案,記錄下用戶的使用情況,看哪個方案更符合設(shè)計目標(biāo)。當(dāng)然,在實際操作過程之中還有許多需要注意的細(xì)節(jié)。

A/B 測試最核心的思想,即:

1.   多個方案并行測試;

2.   每個方案只有一個變量不同;

3.   以某種規(guī)則優(yōu)勝劣汰。

需要特別留意的是第 2 點,它暗示了 A/B 測試的應(yīng)用范圍,——必須是單變量。

另外,雖然 A/B 測試名字中只包含 A、B ,但并不是說它只能用于比較兩個方案的好壞,事實上,你完全可以設(shè)計多個方案進(jìn)行測試,比如ABC測試,“A/B 測試”這個名字只是一個習(xí)慣的叫法。

回到網(wǎng)站設(shè)計,一般來說,每個設(shè)計方案應(yīng)該大體上是相同的,只是某一個地方有所不同,比如某處排版、文案、圖片、顏色等。然后對不同的用戶展示不同的方案。

要注意,不同的用戶在他的一次瀏覽過程中,看到的應(yīng)該一直是同一個方案。比如他一開始看到的是 A 方案,則在此次會話中應(yīng)該一直向他展示 A 方案,而不能一會兒讓他看 A 方案,一會兒讓他看 B 方案。

同時,還需要注意控制訪問各個版本的人數(shù),大多數(shù)情況下我們會希望將訪問者平均分配到各個不同的版本上。要做到這些很簡單,根據(jù) cookie (比如 cookie 會話ID的最后一位數(shù)字)決定展示哪個版本就是一個不錯的方法。

要實現(xiàn) A/B 測試,我們需要做以下幾個工作:

1、開發(fā)兩個(或多個)不同的版本并部署;
2、收集數(shù)據(jù);
3、分析數(shù)據(jù),得出結(jié)果。

二:實踐方法

從左到右,3條較粗的豎線代表了 A/B 測試中的3個關(guān)鍵角色:客戶端(Client)、服務(wù)器(Server)、數(shù)據(jù)層(Data)。從上到下代表了3種訪問形式:

1.   A/B 測試的普通訪問流程Non AB test

2.   基于后端分流的 A/B 測試訪問流程Back-end AB test

3.   基于前端分流的 A/B 測試訪問流程Front-end AB test)。

A/B 測試需要將多個不同的版本展現(xiàn)給不同的用戶,即需要一個“分流”的環(huán)節(jié)。從上圖中我們可以看到,分流可以在客戶端做,也可以在服務(wù)器端做。

傳統(tǒng)的 A/B 測試一般是在服務(wù)端分流的,即基于后端的 A/B 測試(Back-end AB test),當(dāng)用戶的請求到達(dá)服務(wù)器時,服務(wù)器根據(jù)一定的規(guī)則,給不同的用戶返回不同的版本,同時記錄數(shù)據(jù)的工作也在服務(wù)端完成。

基于后端的 A/B 測試技術(shù)實現(xiàn)上稍微簡單一些,不過缺點是收集到的數(shù)據(jù)通常是比較宏觀的PVPage View)信息。雖然可以進(jìn)行比較復(fù)雜的宏觀行為分析,但要想知道用戶在某個版本的頁面上的具體行為往往就無能為力了。

基于前端的 A/B 測試則可以比較精確地記錄下用戶在頁面上的每一個行為。它的特點是,利用前端 JavaScript 方法,在客戶端進(jìn)行分流,同時,可以用 JavaScript 記錄下用戶的鼠標(biāo)行為(甚至鍵盤行為,如果需要的話),直接發(fā)送到服務(wù)器記錄。

下面,我將重點介紹一下我們在基于前端的 A/B 測試上的一些實踐。

首先遇到的問題是如何分流的問題。對于大部分需求來說,我們希望各個版本的訪問人數(shù)平均分配??梢愿鶕?jù)某一個 Cookie ID 來劃分用戶,比如“123.180.140.*.1267882109577.3”,可以根據(jù)這個 Cookie ID 的最后一位(在本例中是“3”)來劃分人群,比如單數(shù)的顯示 A 版本,偶數(shù)的顯示 B 版本。

正確展示對應(yīng)的版本后,就要開始采集需要的數(shù)據(jù)了。當(dāng)前版本有多少 PV Page Views,訪問量),如果需要記錄這個數(shù)據(jù)的話,在正確版本加載完成之時就要發(fā)送一個打點信息。不過很多需求中,具體版本的 PV 的精確數(shù)值可能不是很重要,而且要收集這個信息需要多一次打點操作,所以一般情況下這個數(shù)據(jù)是可選的。

必須的數(shù)據(jù)是測試區(qū)域內(nèi)用戶的點擊信息。當(dāng)用戶在測試區(qū)域點擊了鼠標(biāo)左鍵(無論這個點擊是點擊在鏈接、文字、圖片還是空白處),我們就需要發(fā)送一條對應(yīng)的打點信息到打點服務(wù)器。一般來說,這個打點信息至少需要包含以下數(shù)據(jù):

  • 當(dāng)前 A/B 測試以及版本標(biāo)識
  • 點擊事件的位置
  • 點擊時間戳(客戶端時間)
  • 當(dāng)前點中的URL(如果點在非超鏈接區(qū)域,此項為空)
  • 用戶標(biāo)識(比如 Cookie ID
  • 用戶瀏覽器信息

三:應(yīng)用例子

今年,EA公司發(fā)布新版《模擬城市》(SimCity)游戲時,在網(wǎng)站做了一個A/B測試,以便試驗轉(zhuǎn)化率在不同的布局下是否有變化。

下面是兩個不同的版本:

B版本與A版本的差別在于新版本刪除了Pre-Order的促銷廣告圖片,頁面更清爽一些。

結(jié)果數(shù)據(jù)顯示,A版本的轉(zhuǎn)化率為5.8%B版本的轉(zhuǎn)化率為10.2%,提高了43.4%

這幾乎是一個完美的A/B測試案例:有明確的測試目標(biāo),清晰的衡量標(biāo)準(zhǔn)(訂單轉(zhuǎn)化率),以及完美的結(jié)果數(shù)字。

 




  業(yè)務(wù)實施流程

需求調(diào)研 →

團(tuán)隊組建和動員 →

數(shù)據(jù)初始化 →

調(diào)試完善 →

解決方案和選型 →

硬件網(wǎng)絡(luò)部署 →

系統(tǒng)部署試運(yùn)行 →

系統(tǒng)正式上線 →

合作協(xié)議

系統(tǒng)開發(fā)/整合

制作文檔和員工培訓(xùn)

售后服務(wù)

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