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If you are not running experiments，you are probably not growing！
——by Sean Ellis
Sean Ellis 是增長黑客模型（AARRR）之父，增長黑客模型中提到的一個重要思想就是“AB實驗”。
從某種意義上講，自然界早就給了我們足夠多的啟示。為了適應多變的環(huán)境，生物群體每天都在發(fā)生基因的變異，最終物競天擇，適者生存，留下了最好的基因。這個精巧絕倫的生物算法恐怕是造物者布置的最成功的AB實驗吧。
將目光轉(zhuǎn)到互聯(lián)網(wǎng)世界，AB實驗的受重視程度正在空前提高。
01我們來看兩個著名案例
案例1 ：奧巴馬宣傳團隊用AB實驗幫其獲得更高的支持率
2008年，奧巴馬在競選中勝出，出任美國第44任總統(tǒng)，這離不開其個人人格魅力，但他的競選宣傳團隊的作用也是不可忽略的，在總統(tǒng)競選頁面上，他的團隊就用AB實驗在16種方案中找到了最佳方案，將競選頁面"change"的轉(zhuǎn)化率提升40.6%。
（圖1）
（圖2）
實驗這樣設計的：圖一中的圖片或視頻與圖二中的不同文案按鈕任意組合，形成4*4共16種不同方案組合，每個方案都獲得一定比例的流量，觀察一段時間后，從中選擇轉(zhuǎn)化率最高的方案，推廣到全部用戶。
最終如下方案勝出：
其團隊事后給出的解釋是：視頻播放給用戶很大壓力，且當時的網(wǎng)絡環(huán)境不能保證播放效果，故視頻不如圖片，且美國人崇尚家庭文化，一副溫馨的全家福圖片能拉近與選民的距離。至于按鈕文案，則是因為美國選民的獨立思考意識高，“join us”、“sign up”等文案讓人感覺非常簡單粗暴，有煽動的嫌疑，所以大家更接受平和一點的“l(fā)earn more”。
案例2 ：Facebook用AB實驗挽救了20%的虧損
2012年，F(xiàn)acebook的產(chǎn)品vp Sam Lessin在扎克伯克的大力支持下，親率30人團隊花費大半年時間開發(fā)了一款新的版本。在上線前邀請的一些外部用戶與內(nèi)部員工的評價中，新版本酷炫時尚，比老版本好看的多。如圖：
（上圖為老版）
（上圖為新版）
Facebook不愧是一家世界一流的互聯(lián)網(wǎng)公司，重大的迭代一定會進行AB實驗。他們先分配1%的流量給新版本，然后逐漸增多到2%，5%......實驗的結(jié)果出乎大家意料，新版本在用戶參與度、在線時長、廣告展示數(shù)、營收等四個核心指標的表現(xiàn)上嚴重落后老版本，剛開始大家覺得可能是用戶不習慣，但隨著新版本流量放大到12%，觀察的時間也拉長到3個月，但情況同樣很糟，新版本直接導致了20%的營收下降。最終Facebook壯士斷腕，讓所有用戶回滾到老版本，這才恢復了之前的數(shù)據(jù)。
而在國內(nèi)，一家知名的大學生社交網(wǎng)站因為看到了正在進行小流量實驗的B方案，就直接copy并快速全流量上線，結(jié)果你們都知道的。到現(xiàn)在，這家網(wǎng)站已經(jīng)徹底淪為了三流互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。
由此可見失敗的產(chǎn)品方案不可怕，可怕的是沒有經(jīng)過AB實驗就直接上線的公司制度和文化。
我們再來看國內(nèi)一線公司內(nèi)的一個AB實驗case吧！
如上是不同的引導卡片樣式的AB實驗，最終結(jié)果樣式2比樣式1的CTR提升24.8%。
02 你的團隊是否有這樣的問題？
1、不經(jīng)過AB實驗就直接全流量上線，成員在上線后拼命找數(shù)據(jù)證明自己正確，即便證據(jù)牽強，只要向外發(fā)布聲明都千篇一律##指標又提升了##，眾人紛紛點贊。要知道Google、Facebook、Microsoft做AB實驗的經(jīng)驗是——90%的新設計都不如線上版本。及時你的團隊也很牛，但也不至于把谷哥、face哥、微軟哥吊打吧？
2、你的團隊非常有想法，但大家各執(zhí)己見，誰也不能說服誰，導致團隊決策變得很困難。
團隊的改變從第一個AB實驗開始——誰的方案好，誰的方案能推全，與其吵吵吵，不如布置個AB實驗，用數(shù)據(jù)來PK。
下文為你詳細解釋下AB實驗的基本概念和常踩之坑。
03 什么是AB實驗？
舉個例子，你提出了一個產(chǎn)品改進方案（假設叫B），但不確定是否效果比線上版本（假設叫A）好，于是就將線上用戶1%的流量分到B，99%的流量分到A，持續(xù)觀察一段時間，如果B比A好，就將B推到100%的流量，如果A比B好，那就重新修改你的設計方案，重新再做實驗。而如果不做AB實驗直接上線新方案，如Facebook的例子，新方案甚至可能會毀掉你的產(chǎn)品。這里的方案可能是一組算法、一組文案、一組運營活動、一組UI樣式，同時實驗的并不一定是AB兩種方案，很可能是ABCDE...實驗。
04 AB實驗會遇到的問題
AB實驗的實現(xiàn)當然不會像上面的例子一樣簡單，比如你會遇到下面的問題：
1、如何確保1%的流量與99%的流量用戶群特征分布是一致的？
2、如果在實驗的過程中有新的方案想法C，能否直接發(fā)布到線上同時實驗？
3、如何同時并行所需總流量超過100%的多組實驗？
4、如何選取指標衡量AB方案，如果多個指標數(shù)據(jù)表現(xiàn)不一，怎么決策？
5、如何確定方案B與A的指標數(shù)值不同是隨機誤差造成還是統(tǒng)計可信的？
......
AB實驗的基本原理是“控制變量法”。
設指標數(shù)值=F（{隱變量列}、{顯變量列（含方案變量）}）。一個指標的數(shù)據(jù)表現(xiàn)是由函數(shù)F和多個變量取值共同決定，所以指標衡量結(jié)果不能簡單歸因于方案的差異，特別是其中還有很多我們永遠無法知道的隱變量在施加影響。
那么我們是否要知道F和所有的變量才能下結(jié)論么？還有更加簡便的方法。我們可以確保兩個方案中其他的變量保持一致，那么A、B方案的指標結(jié)果差異就只能歸結(jié)為版本的差異。AB實驗就是利用控制變量法的思想，保證各個產(chǎn)品方案針對同質(zhì)人群（特征分布相同）、同一時間進行實驗，確保了除方案變量外其他變量一致，故能判定指標差異是方案不同造成的，從而選擇出優(yōu)勝版本全流量上線，實現(xiàn)數(shù)據(jù)增長。
AB實驗的作用很大，但是AB實驗的實現(xiàn)并不簡單，往往會踩坑無數(shù)。
05 AB實驗的坑有哪些？
1、人群不同質(zhì)
AB實驗需要切分流量到不同方案，如果不能正確切分，使得分到不同方案的用戶群體特征分布一致，那么實驗將沒有任何意義。為了便于理解，我們來看一個例子：
如果我們要對人群G做一個AB實驗來找到發(fā)放什么禮品才能使用戶的注冊轉(zhuǎn)化率更高？A、B分別代表發(fā)放不同的獎品BB霜與剃須刀，G由子群G1與G2構(gòu)成（G1、G2分別代表女生、男生，且各占50%）。按照同質(zhì)用戶的要求，分給這兩方案的用戶流量中男女比例必須與總體一致，也即女：男=1:1。
這時，發(fā)生了一些意外......
實驗中分給方案A的群體不幸都是G1（女生），分給方案B的群體是G2（男生），最終一種獎品比另外一種獎品有更高的注冊轉(zhuǎn)化率，比如A高于B，那么這時能下結(jié)論“獎品A比獎品B更受用戶喜歡，應該給所有用戶發(fā)放獎品A”么？
肯定是不能的。這個決策相當于認為女生喜歡的就是男生喜歡的，根據(jù)實驗結(jié)論，你應該對所有的用戶G都發(fā)放注冊轉(zhuǎn)化率更高的禮品A。試想下男生領(lǐng)到BB霜時他們內(nèi)心是何種感受？
這里的問題就是不同方案分得的人群是不同質(zhì)帶來的。上述舉的例子為了便于理解，故比較絕對，實際過程中遇到更多的是A方案、B方案都是男女混合的群體，但是比例卻與總體1:1的分布不同，這樣同樣帶來錯誤的實驗結(jié)論。
所以設計合理的分流算法，確保分流到每個方案的都是同一特征分布的人群是AB實驗結(jié)論可信的前提。達爾文AB實驗系統(tǒng)經(jīng)過一年多的探索，已形成一套相對可靠的分流算法。
2、實驗不同時
在上面的例子中，如果方案A與方案B都是分到同一特征分布的群體G，那么數(shù)據(jù)一定具有可比性么？不一定。還是用極端的例子幫助理解。假設第一天，A方案分到100萬個用戶流量，B方案分到0個用戶流量，第二天A方案分到0個流量，B方案分到100萬個用戶流量，從整體看，這兩天的A方案與B方案的累計實驗流量都是100萬，且人群是同質(zhì)的，實驗結(jié)果應該可信，但事與愿違，如果這是一個社交網(wǎng)站，實驗是為了觀察不同產(chǎn)品版本A和B下用戶的主動加好友數(shù)量，則A方案明顯優(yōu)勢大很多，畢竟用戶多了一整天的時間去添加好友，這種情況下任何時間截面數(shù)據(jù)B都處于劣勢，且這種劣勢并不是方案不同造成的。同理，一個博客網(wǎng)站，如果對比不同方案下用戶的博客開通率、撰寫率，也可能犯同樣的錯誤。
另外一種情況是，在一些特殊日子中，用戶的活躍度會暫時性增高，如果A方案的作用時間剛好是節(jié)日，方案B的作用時間非節(jié)日，那么顯然這種比較對于B方案是不公平的。
上文提到的公式：“指標結(jié)果=F（{隱變量列}、{顯變量列（含方案變量）}）”，隱變量、顯變量中很大一部分跟時間相關(guān)，時間不同，這些變量的取值也不同，從而就破壞了控制變量法的前提，得不出正確的實驗結(jié)論。
最后列舉一個我們參與的一個case讓大家感受下：
樣式1的文案：《葵花寶典》帶你輕松使用XXX
樣式2的文案：哪些功能最熱門，我來告訴你
由于早期未規(guī)范實驗管理規(guī)范，兩個樣式的實驗并非同時開始：
1、樣式1，在4月7日的10：00開始實驗
2、樣式2，在4月7日的0:00開始實驗
最終統(tǒng)計的表現(xiàn)不一：
如果看4月7日10:00之后進入實驗的用戶數(shù)據(jù)，樣式2比樣式1的CTR只提升了大約0.3%，符合實驗同時的前提條件，因此結(jié)論可信；
但如果看4月7日全天的數(shù)據(jù)，樣式2比樣式1的CTR提升了大約1%，這個不符合我們提到的實驗同時做的條件，結(jié)論不可信；
此處也告訴我們：
1、進行對比的各個實驗版本（上文的樣式1與樣式2）一定要同時開啟實驗
2、實驗過程中不能隨意修改每個版本的流量，這也會間接導致上述問題
3、沒有AA實驗的意識
AA實驗是AB實驗的孿生兄弟，有的互聯(lián)網(wǎng)公司也叫空轉(zhuǎn)實驗。AA指的是實驗中的各個方案都是一致的。這么做的目的是啥？這是為了測試埋點、分流、實驗統(tǒng)計的正確性，增加AB實驗的實驗結(jié)論可信度。
設命題1為：“如果實驗的埋點、分流和統(tǒng)計都沒有問題，那么AA實驗中各個方案的數(shù)據(jù)表現(xiàn)一定一致”，若命題1成立，則其逆否命題2：“如果AA實驗中各個方案的數(shù)據(jù)表現(xiàn)存在顯著差異，則實驗的埋點、分流和統(tǒng)計肯定至少一項有問題?！币脖囟ǔ闪?。
嚴格意義上講AA實驗的通過并不能證明上述三項（埋點、分流、統(tǒng)計）絕對沒有問題，但是AA實驗不通過一定能證明上述三項至少一項存在問題。
所以具備AB實驗素養(yǎng)的團隊，一定會在AB實驗前布置AA實驗。
4、實驗反轉(zhuǎn)
假如一個實驗布置到線上第一天，方案A比方案B好，能否代表第二天，第三天的數(shù)據(jù)表現(xiàn)還是如此？
用戶進入到新方案中，很可能因為好奇而表現(xiàn)的更加活躍，但隨著時間推移，逐漸趨于冷靜，數(shù)據(jù)表現(xiàn)回到本該有的水平，如果實驗觀察期設置的過早，則容易得出錯誤的結(jié)論。反過來也如此，有的改版用戶很不習慣，但用了熟練之后發(fā)現(xiàn)比老版更便捷，數(shù)據(jù)會逐漸回暖。
另外一方面，做實驗的樣本量太少，也可能出現(xiàn)反轉(zhuǎn)，拋100次硬幣和拋100萬次硬幣正面的頻次很可能不一樣，根據(jù)大數(shù)定律，隨著隨機實驗的次數(shù)增加，隨機變量的頻次分布趨向于其概率分布。在這里，假設實驗的第一天只有100個用戶進入，由于樣本量太少，實驗結(jié)果的隨機性太強，隨著天數(shù)增加，實驗樣本也增加，實驗結(jié)果可能會反轉(zhuǎn)。
一般情況下，我們不建議樣本量小于1000用戶的產(chǎn)品進行AB實驗，因為實驗結(jié)果很難得到保證。
5、延滯效應
記得我們在上化學實驗課時，老師一定是先讓你把試管洗干凈吧？這么做可不只是為了衛(wèi)生。待實驗的化學藥劑如果與試管中殘留的藥劑混合，則實際實驗的則是這種“被混合的藥劑”，實驗結(jié)果當然不可信。上述說的問題就是carry over——延滯效應。
同樣在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品實驗中，也存在這樣的問題。舉個例子，編號為00001-10000與編號10001-20000的用戶之前被分到不同的實驗方案（A和B）進行實驗，這個實驗結(jié)束后團隊開始要進行一個新的實驗，如果沒有特殊處理，則可能00001-10000及10001-20000的用戶也是被分到兩個方案中（A1，B1），此時實驗結(jié)果可信么？00001-10000的用戶之前經(jīng)歷過方案A，現(xiàn)在全部落在了方案A1上，10001-20000的用戶之前經(jīng)歷了方案B，現(xiàn)在全部落在了方案B1上，也許在做第一個實驗前兩個用戶群是同質(zhì)的，但做了第一個實驗后，這兩個群體已經(jīng)不同質(zhì)，要進行第二個實驗則必須采用一定的算法將兩個用戶群重新打散，獲得 一個新的編號排列，再切分出兩個同質(zhì)人群進行第二個實驗，或者重新拿出新的號段出來實驗，比方20001-30000，30001-40000。
以上列舉的只是一些常識性的坑，實際過程中還會遇到更多.....
在國內(nèi)的頂級互聯(lián)網(wǎng)公司BAT中，AB實驗已非常普遍，百度同時有上千個AB實驗并行，阿里巴巴和騰訊也有自己的AB實驗系統(tǒng)用以支持多業(yè)務大規(guī)模并行的AB實驗。
“如何把AB實驗文化根植到公司的基因中去？”，時代正在向所有的互聯(lián)網(wǎng)公司發(fā)出提問。
作者：范磊
來源：友盟數(shù)據(jù)服務（ID：umengcom）
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3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風水等問題進行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導用戶；
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲；
3)使用夸張標題，內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導未成年人應援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當評述自然災害、重大事故等災難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度，對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
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