策略產(chǎn)品經(jīng)理必讀系列—第十二講AA & AB Test最全介紹
AB Test實(shí)驗(yàn)綜述
實(shí)驗(yàn)機(jī)制主要分為兩種，AB Test和AA Test。在實(shí)際應(yīng)用中，我們更多關(guān)注于AB Test實(shí)驗(yàn)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)效果波動(dòng)較大時(shí)，應(yīng)繼續(xù)觀察一段時(shí)間，等待效果穩(wěn)定。若長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)實(shí)驗(yàn)效果仍波動(dòng)，需檢查實(shí)驗(yàn)的分流策略是否存在問(wèn)題。通常，實(shí)驗(yàn)變量并非隨機(jī)產(chǎn)生結(jié)果，實(shí)驗(yàn)效果在穩(wěn)定或正向波動(dòng)。實(shí)驗(yàn)確定正向效果后，A實(shí)驗(yàn)策略會(huì)全面上線，但同時(shí)保留對(duì)照組進(jìn)行觀察，如95%流量推全，剩余5%作為對(duì)照組持續(xù)觀察，稱為“Hold Back”。小流量實(shí)驗(yàn)階段，A組和B組分別占5%流量，需關(guān)注大流量環(huán)境下A組實(shí)驗(yàn)效果的一致性。
AB Test實(shí)驗(yàn)完整機(jī)制
1. 確定實(shí)驗(yàn)?zāi)康模好鞔_做實(shí)驗(yàn)的目的是什么，例如驗(yàn)證新模型的用戶點(diǎn)擊效果或新交互樣式對(duì)用戶停留時(shí)長(zhǎng)的影響。目的清晰才能決定后續(xù)的實(shí)驗(yàn)變量、觀察指標(biāo)、分流維度、實(shí)驗(yàn)類型以及效果評(píng)估方法。
2. 確定實(shí)驗(yàn)變量：根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康拇_定變量，如新召回模型與老召回模型的對(duì)比，或元?dú)馍中嘛嬃系牟煌谖丁⑷萘亢桶b樣式。實(shí)驗(yàn)變量需全面覆蓋，確保實(shí)驗(yàn)的完整性和準(zhǔn)確性。
3. 確定實(shí)驗(yàn)觀察指標(biāo)：除了核心指標(biāo)（如CTR、點(diǎn)擊率），還需關(guān)注其他輔助指標(biāo)（如用戶瀏覽深度、CVR等），以綜合評(píng)估實(shí)驗(yàn)效果。確保線上有對(duì)應(yīng)的埋點(diǎn)，以便統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
4. 確定分流維度：實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的流量基于用戶維度還是請(qǐng)求維度進(jìn)行隨機(jī)分流。基于用戶維度適用于樣式、交互、視覺(jué)效果等變化的實(shí)驗(yàn)，基于請(qǐng)求維度適用于模型策略優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)。注意，實(shí)驗(yàn)流量的平均化對(duì)實(shí)驗(yàn)效果產(chǎn)生一定影響，但在實(shí)驗(yàn)用戶量龐大的情況下，異常值對(duì)結(jié)果的影響會(huì)更小。
5. 確定實(shí)驗(yàn)類型：實(shí)驗(yàn)類型分為物理實(shí)驗(yàn)和分層實(shí)驗(yàn)，對(duì)應(yīng)互斥和正交的分流方式。物理實(shí)驗(yàn)在特定條件下的實(shí)驗(yàn)效果，而分層實(shí)驗(yàn)則在不同維度下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
6. 上線實(shí)驗(yàn)&查看效果：完成以上步驟后，實(shí)驗(yàn)即可上線并觀察效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果需與業(yè)務(wù)方綜合評(píng)估，結(jié)合推薦場(chǎng)域的KPI（如CTR、CVR），決定是否推全量。
全面介紹AB Test實(shí)驗(yàn)機(jī)制，歡迎交流討論。支持原創(chuàng)內(nèi)容，加入策略產(chǎn)品經(jīng)理交流群，獲取更多策略干貨和科技行業(yè)前沿信息。新書(shū)正式發(fā)布，內(nèi)容涵蓋廣推三大領(lǐng)域策略講解、實(shí)戰(zhàn)案例和大廠實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，歡迎關(guān)注。
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實(shí)驗(yàn)機(jī)制主要分為兩種，AB Test和AA Test。在實(shí)際應(yīng)用中，我們更多關(guān)注于AB Test實(shí)驗(yàn)。當(dāng)發(fā)現(xiàn)實(shí)驗(yàn)效果波動(dòng)較大時(shí)，應(yīng)繼續(xù)觀察一段時(shí)間，等待效果穩(wěn)定。若長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)實(shí)驗(yàn)效果仍波動(dòng)，需檢查實(shí)驗(yàn)的分流策略是否存在問(wèn)題。通常，實(shí)驗(yàn)變量并非隨機(jī)產(chǎn)生結(jié)果，實(shí)驗(yàn)效果在穩(wěn)定或正向波動(dòng)。實(shí)驗(yàn)確定正向效果后，A實(shí)驗(yàn)策略會(huì)全面上線，但同時(shí)保留對(duì)照組進(jìn)行觀察，如95%流量推全，剩余5%作為對(duì)照組持續(xù)觀察，稱為“Hold Back”。小流量實(shí)驗(yàn)階段，A組和B組分別占5%流量，需關(guān)注大流量環(huán)境下A組實(shí)驗(yàn)效果的一致性。
AB Test實(shí)驗(yàn)完整機(jī)制
1. 確定實(shí)驗(yàn)?zāi)康模好鞔_做實(shí)驗(yàn)的目的是什么，例如驗(yàn)證新模型的用戶點(diǎn)擊效果或新交互樣式對(duì)用戶停留時(shí)長(zhǎng)的影響。目的清晰才能決定后續(xù)的實(shí)驗(yàn)變量、觀察指標(biāo)、分流維度、實(shí)驗(yàn)類型以及效果評(píng)估方法。
2. 確定實(shí)驗(yàn)變量：根據(jù)實(shí)驗(yàn)?zāi)康拇_定變量，如新召回模型與老召回模型的對(duì)比，或元?dú)馍中嘛嬃系牟煌谖丁⑷萘亢桶b樣式。實(shí)驗(yàn)變量需全面覆蓋，確保實(shí)驗(yàn)的完整性和準(zhǔn)確性。
3. 確定實(shí)驗(yàn)觀察指標(biāo)：除了核心指標(biāo)（如CTR、點(diǎn)擊率），還需關(guān)注其他輔助指標(biāo)（如用戶瀏覽深度、CVR等），以綜合評(píng)估實(shí)驗(yàn)效果。確保線上有對(duì)應(yīng)的埋點(diǎn)，以便統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
4. 確定分流維度：實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的流量基于用戶維度還是請(qǐng)求維度進(jìn)行隨機(jī)分流。基于用戶維度適用于樣式、交互、視覺(jué)效果等變化的實(shí)驗(yàn)，基于請(qǐng)求維度適用于模型策略優(yōu)化的實(shí)驗(yàn)。注意，實(shí)驗(yàn)流量的平均化對(duì)實(shí)驗(yàn)效果產(chǎn)生一定影響，但在實(shí)驗(yàn)用戶量龐大的情況下，異常值對(duì)結(jié)果的影響會(huì)更小。
5. 確定實(shí)驗(yàn)類型：實(shí)驗(yàn)類型分為物理實(shí)驗(yàn)和分層實(shí)驗(yàn)，對(duì)應(yīng)互斥和正交的分流方式。物理實(shí)驗(yàn)在特定條件下的實(shí)驗(yàn)效果，而分層實(shí)驗(yàn)則在不同維度下進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。
6. 上線實(shí)驗(yàn)&查看效果：完成以上步驟后，實(shí)驗(yàn)即可上線并觀察效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果需與業(yè)務(wù)方綜合評(píng)估，結(jié)合推薦場(chǎng)域的KPI（如CTR、CVR），決定是否推全量。
全面介紹AB Test實(shí)驗(yàn)機(jī)制，歡迎交流討論。支持原創(chuàng)內(nèi)容，加入策略產(chǎn)品經(jīng)理交流群，獲取更多策略干貨和科技行業(yè)前沿信息。新書(shū)正式發(fā)布，內(nèi)容涵蓋廣推三大領(lǐng)域策略講解、實(shí)戰(zhàn)案例和大廠實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，歡迎關(guān)注。
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