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A/B测试:基本概念

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2015-05-14 18:10:33

萤火

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网站设计中,我们经常会面临多个设计方案的选择,比如某个按钮是用红色还是用蓝色,是放左边还是放右边。传统的解决方法通常是集体讨论表决,或者由某位专家或领导来拍板,实在决定不了时也有随机选一个上线的。虽然传统解决办法多数情况下也是有效的,但A/B测试(A/B-Testing)可能是解决这类问题的一个更好的方法。

所谓A/B测试,简单来说,就是为同一个目标制定两个方案(比如两个页面),让一部分用户使用 A 方案,另一部分用户使用 B 方案,记录下用户的使用情况,看哪个方案更符合设计目标。当然,在实际操作过程之中还有许多需要注意的细节。

A/B 测试并不是互联网测试新发明的方法,事实上,自然界也存在着类似 A/B 测试的事件,比如下图中的达尔文雀。

自然界的 A/B Testing

达尔文雀主要生活在太平洋东部加拉帕戈斯(Galapagos)的一个名为伊莎贝拉(Isabela)的岛上,一部分生活在岛的西部,另一部分生活在岛的东部,由于生活环境的细微不同它们进化出了不同的喙。这被认为是自然选择学说上的一个重要例证。

同样一种鸟,究竟哪一种喙更适合生存呢?自然界给出了她的解决方案,让鸟儿自己变异(多个设计方案),然后优胜劣汰。具体到达尔文雀这个例子上,不同的环境中喙也有不同的解决方案。

上面的例子虽然和网站设计无关,但包含了 A/B 测试最核心的思想,即:

1、多个方案并行测试;

2、每个方案只有一个变量(比如鸟喙)不同;

3、以某种规则优胜劣汰。

需要特别留意的是第 2 点,它暗示了 A/B 测试的应用范围,——必须是单变量。有时我们的多个设计稿可能会有非常大的差异,这样的情况一般不太适合做 A/B 测试,因为它们的变量太多了,变量之间会有较多的干扰,我们很难通过 A/B 测试的方法来找出各个变量对结果的影响程度。比如,土豆烧肉和豆腐鲫鱼汤都挺美味,但我们很难比较土豆和豆腐哪一个对菜的美味影响更大,而土豆烧肉和豆腐烧肉则是不错的比较。另外,虽然 A/B 测试名字中只包含 A、B ,但并不是说它只能用于比较两个方案的好坏,事实上,你完全可以设计多个方案进行测试,“A/B 测试”这个名字只是一个习惯的叫法。

回到网站设计,一般来说,每个设计方案应该大体上是相同的,只是某一个地方有所不同,比如某处排版、文案、图片、颜色等。然后对不同的用户展示不同的方案。

要注意,不同的用户在他的一次浏览过程中,看到的应该一直是同一个方案。比如他一开始看到的是 A 方案,则在此次会话中应该一直向他展示 A 方案,而不能一会儿让他看 A 方案,一会儿让他看 B 方案。同时,还需要注意控制访问各个版本的人数,大多数情况下我们会希望将访问者平均分配到各个不同的版本上。要做到这些很简单,根据 cookie (比如 cookie 会话ID的最后一位数字)决定展示哪个版本就是一个不错的方法。

下面是 A/B 测试示意图:

A/B Testing 用户分流

可以看到,要实现 A/B 测试,我们需要做以下几个工作:

1、开发两个(或多个)不同的版本并部署;

2、收集数据;

3、分析数据,得出结果。

关于 A/B 测试的基本概念就介绍到这里,其余部分我会在后续文章中继续介绍。

源地址:http://www.aliued.cn/?p=2773

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