ABTest,简单来说,就是为同一个产品目标制定两个方案(比如两个页面一个用红色的按钮、另一个用蓝色的按钮),让一部分用户使用A方案,另一部分用户使用B方案,然后通过日志记录用户的使用情况,并通过结构化的日志数据分析相关指标,如点击率、转化率等,从而得出那个方案更符合预期设计目标,并最终将全部流量切换至符合目标...
四、AB测试中的一些其他思考: 1.关注指标收益正向,但检验不显著,实验该作何处理? 2.实验中指标1正向收益,指标2收益负向,实验该作何处理? 3.实验指标收益不显著得做法? 4.实验放量后,核心指标呈现负向 工作中经常会有AB相关工作,空闲下来进行了梳理,整个文档没有重点关注AB中对应统计知识,一方面觉得展开的话太...
ABTest强调的是同一时间维度对相似属性分组用户的测试,时间的统一性有效的规避了因为时间、季节等因素带来的影响;而属性的相似性则使得地域、性别、年龄等等其他因素对效果统计的影响降至最低。 所有AB测试实验的奠基石是Goolge在KDD2010发表的论文《Overlapping Experiment Infrastructure More, Better, Faster Experimentatio...
决策:根据复盘数据扩量或继续试验的决策。 abtest常见问题 来自https://www.zhihu.com/collection/720288160 什么场景下需要使用abtest? 产品迭代或者策略优化 2.abtest的底层逻辑是什么?或者为什么要做abtest,有什么科学依据 底层逻辑有两个点:随机化和假设检验。 随机化使全部的外在干扰都失效了,treatment成为差异的...
3、科学性:是指不能直接用均值转化率、均值点击率等来进行AB test决策,应该通过置信区间、假设检验、收敛程度等数学原理进一步科学验证得出结论。 AB测试最后得出结论B组相对于A组某指标提升了多少一般是一个区间,比如说(1.4,1.9)或者(1.5%,1.7%) 如果实验组最小样本量不足该怎么办 ...
ABTest简单来说就是为了同一个目标而制定的两套或多套方案，比如说，同一个宣传广告可以定两个主要的宣传页面，然后让一部分用户看A方案，再让另外一部分用户看B方案，在用户观看之前先列好必要的实验观测指标，方便后续A方案和B方案的对比工作，经过大量的数据积累和统计方法的检验，得到A方案还是B方案更适合市场...
ABtest越来越受到大家的重视,快速的、灵活的快速对比实验能迅速的找出问题所在,避免了大范围的资源浪费。所以设计一个好的实验是至关重要的。 一、A/B 测试是什么 简单来说,A/B测试在产品优化中的应用方法是:在产品正式迭代发版之前,为同一个目标制定两个(或以上)方案,将用户流量对应分成几组,在保证每组用户特...
三、abtest实验设计 1. 版本设计 实验版本的设计要遵循变量的单一性，不能一下子改变多个因素，如同一个按钮不能同时改变按钮颜色和按钮文字，实验设计越简单越容易得出正确的结论。案例时间：2. 实验时长 业界的实验时长一般是2-3周，最短时长建议不要少于7天。因为不同日期活跃的用户群体可能不一样，所以最好...
3、分流科学性和数据科学性:分流科学是只对AB俩组分配的数据要一致,数据科学性是指不能直接用均值数据科学性是指不能直接用均值转化率、均值点击率来进行AB test决策,而是要通过置信区间、假设检验、收敛程度来得出结论。 7、A/Btest中要知道的统计学知识 ...
一、ABTest ABTest类似于以前的对比实验,是让组成成分相同(相似)的群组在同一时间维度下去随机的使用一个方案(方案A、或者B、C…),收集各组用户体验数据和业务数据,最后分析出哪个方案最好。 实现步骤 现状分析:分析业务数据,确定当前最关键的改进点。1. 假设建立:根据现状分析作出优化改进的假设,提出优化建议。1...