A/B测试如何工作
a/b测试也被称为分裂测试。在ab测试中，我们创建并分析了一个应用程序的两个变体，以找到哪些变体在用户体验、消费勘察、转换或任何其他xyz目标方面表现更好，然后最终保持性能更好的变体。
运行一个ab测试，直接将一个变化与当前体验进行比较，可以让你问关于网站或应用程序变化的集中问题，然后收集关于该变化影响的数据。
测试引出了网站优化的猜测，并支持对数据进行知情的决策，将业务对话从“我们思考”转变为“我们知道”。通过衡量更改对指标的影响，您可以确保每次更改都会产生积极的结果。
a/b测试如何工作
在a/b测试中，您将网页或应用程序屏幕修改以创建同一页面的第二个版本。此更改可以像一个标题或按钮一样简单，也可以是对页面进行的完整重新设计。然后，一半的流量显示页面的原始版本（称为控件），一半显示修改后的页面版本（变体）。
让我们试着举一个例子来理解它。假设我们有一个电子商务网站，直接向客户销售电子商品。目前在列表页面上，每行显示3台设备，只显示图像、名称、品牌、价格等必要的细节。单击该图像将导致包含所有细节的设备描述页面和一个购买按钮。
现在，产品团队想出了一个改变用户界面的想法，每一行只显示一个产品，所有设备细节以及一个购买按钮。当前的ui界面允许用户一眼浏览更多的设备，但用户必须执行一个额外的点击来查看设备的详细信息和购买选项。新提议的用户界面为用户提供了获得列表页面上设备的所有细节以及购买选项的机会。
所以，基本上我们会有两个应用程序变体a和变体b-
无论做了多少分析，发布新的ui都将是一个巨大的变化，而且可能会适得其反。因此，在这种情况下，我们可以使用a/b测试。我们将创建变体arantbui并将其发布给一定比例的用户。例如，我们可以在两个变体a和b之间以50：50或80：20的比例分配用户。在此之后，随着一段时间的推移，我们将观察这两种变体的性能，然后决定选择哪一种，并将其推广给所有用户。
这样，ab测试就有助于决定选择更好的应用程序的变体。
为什么做a/b测试
a/b测试允许个人、团队和公司在收集结果数据的同时仔细地更改他们的用户体验。这使得他们能够构建假设，并更好地了解为什么他们的体验中的某些元素会影响用户行为。在另一种方式下，他们可能会被证明是错误的——他们对一个特定目标的最佳体验的看法可以通过a/b测试被证明是错误的。
ab测试不仅仅是回答一次性问题或解决分歧，还可以持续改善给定的体验，随着时间的推移，提高单一的目标，如转换率。
例如，一家b2b技术公司可能希望从活动登陆页面上提高他们的销售领导质量和数量。为了实现这一目标，该团队将尝试对标题、视觉图像、表单字段、行动号召和页面的整体布局进行视听测试更改。
一次测试一个变化可以帮助他们确定哪些变化对访问者的行为有影响，而哪些变化没有影响。随着时间的推移，他们可以结合实验中多次获胜变化的影响，以证明新体验比旧体验有可测量的改进。
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在a/b测试中，您将网页或应用程序屏幕修改以创建同一页面的第二个版本。此更改可以像一个标题或按钮一样简单，也可以是对页面进行的完整重新设计。然后，一半的流量显示页面的原始版本（称为控件），一半显示修改后的页面版本（变体）。
让我们试着举一个例子来理解它。假设我们有一个电子商务网站，直接向客户销售电子商品。目前在列表页面上，每行显示3台设备，只显示图像、名称、品牌、价格等必要的细节。单击该图像将导致包含所有细节的设备描述页面和一个购买按钮。
现在，产品团队想出了一个改变用户界面的想法，每一行只显示一个产品，所有设备细节以及一个购买按钮。当前的ui界面允许用户一眼浏览更多的设备，但用户必须执行一个额外的点击来查看设备的详细信息和购买选项。新提议的用户界面为用户提供了获得列表页面上设备的所有细节以及购买选项的机会。
所以，基本上我们会有两个应用程序变体a和变体b-
无论做了多少分析，发布新的ui都将是一个巨大的变化，而且可能会适得其反。因此，在这种情况下，我们可以使用a/b测试。我们将创建变体arantbui并将其发布给一定比例的用户。例如，我们可以在两个变体a和b之间以50：50或80：20的比例分配用户。在此之后，随着一段时间的推移，我们将观察这两种变体的性能，然后决定选择哪一种，并将其推广给所有用户。
这样，ab测试就有助于决定选择更好的应用程序的变体。
为什么做a/b测试
a/b测试允许个人、团队和公司在收集结果数据的同时仔细地更改他们的用户体验。这使得他们能够构建假设，并更好地了解为什么他们的体验中的某些元素会影响用户行为。在另一种方式下，他们可能会被证明是错误的——他们对一个特定目标的最佳体验的看法可以通过a/b测试被证明是错误的。
ab测试不仅仅是回答一次性问题或解决分歧，还可以持续改善给定的体验，随着时间的推移，提高单一的目标，如转换率。
例如，一家b2b技术公司可能希望从活动登陆页面上提高他们的销售领导质量和数量。为了实现这一目标，该团队将尝试对标题、视觉图像、表单字段、行动号召和页面的整体布局进行视听测试更改。
一次测试一个变化可以帮助他们确定哪些变化对访问者的行为有影响，而哪些变化没有影响。随着时间的推移，他们可以结合实验中多次获胜变化的影响，以证明新体验比旧体验有可测量的改进。
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