# 寻求增长，不妨从A/B实验说起
人口红利退去后，互联网行业是一片厮杀激烈的红海战场。
在当今的大环境里，越来越多的互联网企业开始发现，“跑马圈地”就能获得成功的日子已经过去了，当下的第一要务是“精耕细作”，盘活存量、挖掘增量、科学决策、精细化运营，以数据驱动的思想解决产品在发展道路上所遇到的问题。
**A/B实验** 正是在这样的时代背景下兴起的。
## 什么是A/B实验
A/B实验又被称为小流量实验。通俗来说，A/B实验就是针对我们想改进的某个功能/UI/逻辑策略等，提供两种（或多种）不同的备选解决方案，从总体用户中抽取一小部分，随机地将抽取出的流量分配给不同方案，比如让一部分用户使用方案A，另一部分用户使用方案B，最终结合一定的统计方法，通过实验数据对比来确定最优方案。
实际上，A/B实验早就广泛地应用于科研领域，比如医学界会使用A/B实验来判断药品在治疗某种疾病时是否真的有效（实验中一半患者会领到药品，另一半患者会在不知情的情况下，领到与药品外形一样的安慰剂）。
现如今，A/B实验的思想被引入互联网领域，广泛地应用于产品增长之中。无论你在企业中担任何种角色，掌握A/B实验的思维方式、实践方法、实验原理，对于你和你产品来说都有着巨大益处。
## 为什么需要A/B实验
早在2007年，谷歌就建设了完善的A/B实验系统，随后实验的频率越来越高。现在谷歌每个月都会上线几百个A/B实验，谷歌通过这些实验可获得全年20%+的增长，增加超过10亿美元的营收。
我们可以看到：Facebook的CEO会亲自参与众多的A/B实验；Linkedin把A/B实验作为产品研发上线过程中的基本流程；在国内，以字节跳动为代表的互联网公司也有着浓浓的A/B实验氛围。
互联网届流行着一句话：“顶级的PM只能跑赢一半的A/B实验”。 以抖音、今日头条为例，这些产品每天有上千个A/B实验上线运行，相当于增加了500余个顶级PM。
实验思维已经植根于诸多头部互联网企业之中，大到商业模式的验证，小到产品功能、广告创意的优化，无一不经过A/B实验（谷歌甚至通过A/B实验的方法发现，在食堂中把数量较多的大餐盘和数量较少的小餐盘搭配着摆放，能够最大程度改善员工身体健康状况）。
那么，A/B实验究竟是有着怎样的魅力，使得大批互联网头部企业将之奉为圭臬？字节跳动的一位高级实验工程师此发表过这样的看法：
> 一方面我们无法承担任何一个错误特性影响上亿用户体验的 **严重后果** ，另一方面我们又希望能够 **分离** 并 **量化** 每个特性的影响。
> 这就需要我们设计并坚持使用一套数据驱动的方法，使得我们可以以 **较小的风险** 对新特性进行评估，积极试错积累经验；并且这个方法有能力排除其他因素（如同时开发的其他特性、时间因素等）的干扰；最后，除了“好’或者‘不好“，我们希望这个方法也能够给出 **定量** 的结果。
> 为了解决上述问题，普遍使用的方法是小流量随机实验，也就是 **A/B实验**
利用大量的实验，企业能够不断提高自己的 **试错能力** 、 **提升试错效率** 、 **降低试错风险** 。从某种程度上来说，互联网企业的实力与其实施A/B实验的能力紧密相关。
## 火山引擎「A/B测试」的核心价值与优势
「A/B测试」是火山引擎旗下先进的A/B实验产品。该产品长期服务于字节跳动旗下今日头条、抖音、西瓜视频等APP，提供专业的A/B实验能力，在字节系产品的增长过程中扮演了重要的角色。
在长久的产品演进中，「A/B测试」经历了字节系各产品的考验与打磨，凝聚了字节跳动增长团队对于A/B实验的理解，可满足企业各种场景的实验需求，帮助企业解决产品的策略的选择问题，预估策略效果，降低决策风险。
相较于市面上其他A/B实验产品，抖音、今日头条、虎扑等产品都在使用的「A/B测试」无疑拥有难以比拟的核心优势：
1）**科学可靠的分流服务**
相较于市面上其他的产品，「A/B测试」的分流服务更为可靠，底层算法对用户群体进行了均匀、随机地分流，从而确保各实验组样本的同质性，实验结果更为可靠。同时，「A/B测试」的分流服务性能稳定，能够支持高并发的请求场景，例如亿级DAU产品进行Push实验。
2）**先进成熟的统计策略**
「A/B测试」所采用的统计策略与字节跳动内部一致，依托于经典统计学的假设检验方法，从置信度、置信区间等多个层面对实验结果进行判断，同时也配备以贝叶斯统计原理为基础的实验引擎。
3）**支持多种特殊实验**
「A/B测试」不仅支持产品全生命周期中各场景下的实验需求，也通过长期的经验积累，在各种特殊场景下提供特殊的实验解决方案，让A/B实验更易用。
* 可视化实验
在「A/B测试」上以可视化拖拽形式改变产品/页面布局，从而完成对照组&实验组的配置，市场和产品同学即可操作，所见即所得，无需研发介入，大大减少A/B实验在研发层面的压力。
* MAB动态流量调优实验
在这一特殊实验应用贝叶斯统计原理，实验者可同时提交多种策略（如提供多个Push文案、多个落地页面等），由「A/B测试」智能化地动态扩量优胜版本，从而助力企业实现核心指标收益的最大化（如CTR最大化、购买率最大化）。
实验开启后，无需人工干预，流量自动向「有可能成为最优」的策略倾斜，并根据实时的指标变化，动态更新流量配置，以最低的风险，稳定获得最大的收益。
* 多连接实验
也称为Split URL实验，用户访问统一的落地页URL后，分流至不同的URL落地页。适用于广告投放、活动运营等场景，如测试不同广告落地页转化率，活动页面效果等。
4）**提供灰度发布能力**
在海外，“灰度发布”以”Feature Flag“这一名字，被互联网企业所熟知。产品在新功能发布前，企业可采取小流量测试的方式，测试现有功能是否稳定，并可通过开关模式便捷地管理产品内功能的开启/关闭。相较于传统的发布流程，灰度发布更为敏捷迅速，风险更低，能够明显减少线上事故的发生。
## 火山引擎「A/B测试」解决企业A/B实验困境
现如今，越来越多的企业开始意识到A/B实验的重要性，然而，A/B实验平台的建设需要长时间的探索，对于大多数企业来说，自建A/B实验平台都是一件非常沉重的工作。这种情况下，应用「A/B测试」这类成熟的实验引擎，便不失为一种ROI极高的选择。
企业在应用「A/B测试」产品的同时，还能够享受专业实验团队为企业量身定制的专属服务方案，包括实验方案咨询，实验理论的培训，以及实验报告的分析解读等。企业能够更为迅速地落地A/B实验，并更增加专注自身产品的迭代。
如果您的企业也期望通过A/B实验来实现增长，欢迎点击链接[「A/B测试」](https://www.volcengine.com/product/datatester)。