市场条件或竞争对手的行为等外部因素隔离开来至关重要。

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这种同时比较对于将您的变化的影响与季节性 随机流量分配合适的 A/B 测试会将用户随机分配到不同的版本，从而创建具有统计可比性的组。这种随机化对于获得有效的结果至关重要，因为以将用户特征均匀地分布在各个版本中。如果没有随机化，性能的差异可能反映用户组的差异，而不是变体本身的差异。

统计显著性阈值

A/B 测试一直运行，直到达到预定的统计显著性阈值——通常 95% 的置信度表明观察到的差异不是由于随机机会造成的。

这种统计严谨性将 A/B 测试与更随意的比较方法区分开来，荷兰电报数据  并确保结果反映真正的性能差异而不是随机变化。
控制变量

在理想的 A/B 测试中，变体之间只有一个变量发生变化，从而让您能够准确地隔离导致性能差异的原因。

虽然可以进行多变量测试（同时测试多个变量），但它需要更大的样本量和更复杂的分析才能得出有效的结论。

专用工具

A/B 测试通常采用 Optimizely、VWO 或 Google Optimize 等专门工具来处理流量分割、测量和统计分析。

这些工具可以自动化适当 A/B 测试所涉及的大部分技术复杂性，从 cookie 管理到统计计算。

A/B 测试的常见应用
网站和登陆页面元素

A/B 测试最常见的应用是比较网站元素，例如：

标题和副本
号召性用语按钮
表单字段和布局
图片和视频
社会认同元素
定价显示
这些元素适合进行 A/B 测试，因为它们存在于受控环境中，在该环境中可以轻松分割流量并清楚地衡量转化率。

电子邮件营销组件

电子邮件平台越来越多地提供以下元素的 A/B 测试功能：

主题行
发件人姓名
内容变体
发送时间
号召性用语按钮
这些测试通常会将不同的版本发送到列表的样本部分，然后根据打开率或点击率将获胜的版本发送给其余部分。

应用程序界面和功能

产品团队使用 A/B 测试来验证界面变更和功能实现，然后再进行全面上线。这可能包括以下测试：

导航结构
入职流程
功能介绍
应用内消息传递
升级提示
这些测试可帮助产品团队在完全实施更改之前验证更改是否确实改善了用户体验和业务指标。