A/B測試：基本概念

網站設計中，我們經常會面臨多個設計方案的選擇，比如某個按鈕是用紅色還是用藍色，是放左邊還是放右邊。傳統的解決方案通常是集體討論表決，或者由某位專家或領導來拍板，實在決定不了時也有隨機選一個上線的。雖然傳統解決辦法多數情況下也是有效，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，就是為同一個目標制定兩個方案（比如兩個頁面），讓一部分使用者使用 A 方案，另一部分使用者使用 B 方案，記錄下使用者的使用方式，看哪個方案更符合設計目標。當然，在實際操作過程之中還有許多需要注意的細節。

A/B 測試並不是互連網測試新發明的方法，事實上，自然界也存在著類似 A/B 測試的事件，比如中的達爾文雀。

達爾文雀主要生活在太平洋東部加拉帕戈斯（Galapagos）的一個名為伊莎貝拉（Isabela）的島上，一部分生活在島的西部，另一部分生活在島的東部，由於生活環境的細微不同它們進化出了不同的喙。這被認為是自然選擇學說上的一個重要例證。

同樣一種鳥，究竟哪一種喙更適合生存呢？自然界給出了她的解決方案，讓鳥兒自己變異（多個設計方案），然後優勝劣汰。具體到達爾文雀這個例子上，不同的環境中喙也有不同的解決方案。

上面的例子雖然和網站設計無關，但包含了 A/B 測試最核心的思想，即：

1、多個方案並行測試；

2、每個方案只有一個變數（比如鳥喙）不同；

3、以某種規則優勝劣汰。

需要特別留意的是第 2 點，它暗示了 A/B 測試的應用範圍，——必須是單變數。有時我們的多個設計稿可能會有非常大的差異，這樣的情況一般不太適合做 A/B 測試，因為它們的變數太多了，變數之間會有較多的幹擾，我們很難通過 A/B 測試的方法來找出各個變數對結果的影響程度。比如，馬鈴薯燒肉和豆腐鯽魚湯都挺美味，但我們很難比較馬鈴薯和豆腐哪一個對菜的美味影響更大，而馬鈴薯燒肉和豆腐燒肉則是不錯的比較。另外，雖然 A/B 測試名字中只包含 A、B ，但並不是說它只能用於比較兩個方案的好壞，事實上，你完全可以設計多個方案進行測試，“A/B 測試”這個名字只是一個習慣的叫法。

回到網站設計，一般來說，每個設計方案應該大體上是相同的，只是某一個地方有所不同，比如某處排版、文案、圖片、顏色等。然後對不同的使用者展示不同的方案。

要注意，不同的使用者在他的一次瀏覽過程中，看到的應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，大多數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 cookie （比如 cookie 會話ID的最後一位元字）決定展示哪個版本就是一個不錯的方法。

下面是 A/B 測試：

可以看到，要實現 A/B 測試，我們需要做以下幾個工作：

1、開發兩個（或多個）不同的版本並部署；

2、收集資料；

3、分析資料，得出結果。