AB测试方法论
AB测试是用户增长与营销优化方法论的重要基础，为Uplift建模和AB回流闭环与迭代优化提供科学依据。本文综述各类AB测试方法的适用场景和技术特点。
AB测试基础
AB测试的核心流程包含在随机分流与试验设计中，主要步骤为：
- 明确测试目标与评估指标
- 确定样本量
- 随机分组(A/B)
- 收集数据
- 统计分析与决策
常用AB测试方法对比
| 指标类型 | 分布/样本特征 | 推荐方法 | 特点 |
|---|---|---|---|
| 二分类、样本大 | 正常流量实验 | 两比例Z-t检验 | 简单快速、易解释，但依赖大样本及分布假设 |
| 二分类、有强相关预度量 | 用”预知信息”降方差 | Cuped-AB检验 | 显著提高功效，适合结合CUPED方法使用 |
| 二分类、想要直观成功概率 | 输出成功概率 | 贝叶斯-Beta-Binomial-AB检验 | 天然支持连续监测，提供概率分布而非点估计 |
| 任意指标、分布未知 | 关注CI | Bootstrap CI | 模型自由度高，代价是计算量大，CI可能不稳 |
| 连续、分布怪/含异常 | 对不可正态化数据 | Mann-Whitney U_非参数 | 最稳健，不受分布形态影响 |
高级AB测试技术
提高实验效率
- CUPED方法 - 通过预实验数据降低方差，提高检测力
- 多变量测试(MVT) - 同时测试多个变量，探索交互效应
- Top-K排序与灰度精准投放 - 结合uplift模型实现精准分组
动态分配与持续监测
- 连续监测方法 - 解决传统固定样本量AB测试的局限
- 多臂Bandit - 动态调整流量分配，最大化实验收益
- 序列分析 - 允许提前停止明显有效/无效的实验
实验结果评估
- 统计显著性判断
- 实际业务意义评估
- 置信区间解读
- 假阳性/假阴性风险控制
- A/A测试验证 - 确保实验系统可靠性
与增长方法论的结合
AB测试是用户增长与营销优化方法论的科学基础，通过:
- 为Uplift建模提供干净的因果数据
- 在AB回流闭环与迭代优化中验证模型效果
- 使用用户增长-实战技巧提高测试效率
- 应用于各种用户增长-方法适用场景
实施注意事项
- 样本量计算与功效分析
- 多重比较问题
- 实验期长度设定
- 季节性与时间效应控制
- AA测试检验实验系统
AB测试是数据驱动决策的科学保障，掌握合适的检验方法对于准确评估干预效果至关重要。