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為什麼互聯網巨頭如此熱衷於A/B測試？
一、A/B測試前身：歷史悠久的對照實驗
今天互聯網巨頭熱衷的A/B測試，其實源於學術層面的“隨機對照試驗”，作為一種方法論，這種對照試驗有著悠久的歷史：
1747 年，為了治療壞血病，皇家海軍的外科醫生James Lind 設計了一項實驗。他測試了蘋果醋、大麥水、橘子等六種不同藥方。
最終發現新鮮的橘子為最佳的治療藥物，儘管那時並不清楚是橘子中維C的作用。
1835年，醫學史上第一次“雙盲實驗”在紐倫堡實現。一位名為弗里德里希的公共衛生官員，為對抗當時頗為流行的順勢療法開啟了一個賭注：將25瓶順勢療法鹽水和25瓶蒸餾水分發給50位雙盲受試者。
最後8位聲稱產生了治療效果，但揭盲後發現，有3位喝的其實是蒸餾水，弗里德里希贏得了賭注。
1935年，統計學家兼生物學家羅納德·費雪（Ronald Fisher）寫了一本名為《實驗設計》的書。在書中，他系統論述了隨機對照實驗的設計原則和統計檢驗的方法，成為實驗設計領域的開山之作。
1944年，在製造原子彈的過程中，曼哈頓計劃的領軍科學家奧本海默，用3種方法測試如何分離鈾235，這一步驟成為整個項目中最關鍵的環節之一。
1960年代，大衛·奧格威用對照測試的方法驗證廣告的有效性——寫兩條不同的文案並要求報紙將其各印一半，同時在文案中留下索取免費樣品的郵編和地址，但樣式不一樣，最終根據實際樣品索取量來觀察哪種文案效果更好。
......
可以清楚地看到，隨機對照實驗作為一種方法論，在現代科學和商業發展中發揮了重要作用。
它本質上能通過控制單一變量的方法來尋找最優解決方案，已經被廣泛運用到工程學、醫學、教育學和多個領域的商業實踐中。
而我們今天要聊的A/B測試其實就是隨機對照實驗在互聯網領域的具體應用。
二、A/B測試，互聯網巨頭的標配
A/B測試——又被稱為小流量實驗。
通常是針對某個功能/UI/邏輯策略等，提供兩種（或多種）不同的備選解決方案，從總體用戶中隨機抽取一小部分流量，分配給不同方案，最終通過實驗數據對比來確定最優方案。
今天，在矽谷和中國的互聯網頭部企業，A/B測試已經成為業務發展的標配。我們簡單梳理下A/B測試是如何風靡各大互聯網巨頭的——
2000年2月27日，谷歌搜索部門的一位工程師進行了互聯網時代的第一次A/B測試——他想知道搜索結果每頁展示多少條是效果最好的，當時默認為10。
實驗是這樣設計的：對於0.1%的搜索流量，每頁顯示20條結果；另外兩個0.1%分別顯示25條、30條。
這次測試從直接結果看並不成功——由於技術故障，實驗組頁面的加載速度明顯慢於對照組，最終導致實驗的相關指標下降。
但谷歌因此獲得了意外收穫——他們發現即便是0.1秒的加載延遲也會顯著影響用戶滿意度。很快，谷歌將改善響應時間提升為高優先級事項。
以這次實驗為開端，A/B測試在谷歌內部快速流行起來。
2012年，據谷歌的首席經濟學家範里安稱，谷歌每年就會開展超過5000次的A/B測試。
亞馬遜早期，工程師Greg Linden曾提出一個想法——在客戶支付時，根據他們購物車中的商品，向他們提供個性化的“衝動購買”建議。
他精心做了一個Demo，但演示後當時亞馬遜的一位副總裁武斷地否決了這一想法。Greg Linden並不氣餒，他業餘時間用三個半月完成了這一功能的開發，並對這個功能進行了小流量的測試。
結果證明，即便是這個極其粗糙、簡陋的版本，也讓實驗組用戶的購買規模提升了17%。
於是，“商品推薦”這個今天司空見慣的功能從此在亞馬遜開啟。
在Facebook，CEO扎克伯格曾公開宣稱：
“在任何給定的時間點，都不會只有一個版本的Facebook 在線上運行，而是有超過一萬個，我們的實驗框架能隨時發現和感知用戶最細微的行為差異。”
在中國，頭部的互聯網企業也都有自己的A/B測試平台。比如字節跳動的Libra、美團的Gemini、滴滴的阿波羅。
張一鳴曾表示—— “即使你有99%的把握某個名字比另一個名字更好，測一測又有什麼關係呢？”
目前在字節跳動，每天同時進行的A/B測試達上萬場，單日新增實驗數量超過1500個，覆蓋400多項業務。截至今年3月底，字節跳動累計已經做了70多萬次A/B測試。
三、為什麼互聯網巨頭熱衷於A/B測試？
互聯網公司大規模運用A/B測試並非偶然，這背後深層次的原因在於，A/B測試是數據驅動理念的最佳落地實踐。它能以最小的風險實現業務的有效反饋。
字節跳動在發布APP的時候，通常會給APP取多個名字，打多個包上架到應用市場進行A/B測試，觀察不同名字的下載率、留存率等指標。
這背後其實是一種尊重客觀事實的決策哲學。
事實上，在矽谷的互聯網文化中，那些靠拍腦袋的決策有一個專有名詞“HiPPO”—"Highest-paid person's opinion"，即“公司收入最高的那個人說了算”。
谷歌的技術專家Avinash Kaushik 曾說：
“大多數互聯網產品都很糟糕，因為HiPPO 創造了它們。”
Netflix在2016年4月的一篇技術博客中寫道：
“通過對照測試的方法，我們確保產品變更不是由最固執己見，和最有發言權的Netflix高管驅動，而是由實際的在線數據驅動，這是我們走向成功的基礎。”
有人會問——A/B測試的決策思想其實由來已久，為什麼直到現在才變得流行起來？
答案是——實驗成本。
在硬件產品時代，產品的開發成本很高，一台電腦如果控制不同變量，事實上它就變成兩台不同的電腦，本質上屬於兩條產品線，而開發多條產品線對於硬件產品的成本是非常高的。
軟件產品時代開發成本同樣高昂，一個版本的Windows要開發數年，一個3A大作開發同樣動輒數年，這樣龐大的開發成本是無法同時進行不同版本的開發的。
同時，無論是硬件產品還是軟件產品，它們從開發、上市到客戶反饋，這個週期是極其漫長的，這樣冗長的周期也讓靈活多變的A/B測試難以大規模應用。
而到了互聯網時代，每一個產品特性都可以快速迭代，每一次迭代都能迅速得到反饋。
開發成本的降低和反饋週期的縮短——這兩重因素無疑給A/B測試提供了極其便利的實踐條件。
為了讓A/B測試的價值得到更大發揮，很多互聯網巨頭還將這項能力開放給C端用戶。
比如今日頭條發布文章的界面，作者可以取雙標題和雙封面，經過小流量的測試之後，推薦系統會自動推薦點擊率高的標題。
Facebook的廣告系統也給廣告主提供了一項組合實驗能力，即客戶可以上傳不同的標題、描述、封面和按鈕。
Facebook自動對這些元素進行隨機組合，形成多個創意進行A/B測試，自動將預算分配到轉化率最高的創意組合上。
為什麼今天傳統的“廣告大師”越來越少了？
因為互聯網廣告在很大程度上不再依靠“大師”的靈光乍現，而是更多地依靠優化師每天測試無數版文案和素材，甚至很多文案是機器生成的。
四、如何利用工具做好A/B測試？
我們在上面的部分了解了A/B測試的原理和意義，很多公司會問：我知道在增長日益困難的今天，A/B測試是一個好東西，那到底應該如何付諸實踐呢？
的確，A/B測試的實踐並不是一個簡單的過程，它比很多人想像得要困難，這個困難體現在幾個層面——
首先，需要確定A/B測試的關鍵環節。A/B測試到底測什麼的問題，即企業必須清楚哪些環節是推動業務發展的關鍵，在關鍵環節上進行試驗。
如果找不到關鍵環節，在無關痛癢的環節上，無論做多少A/B測試也是徒勞的。
其次，需要確保A/B測試過程的科學性和合理性。比如控制單一變量，即確保實驗組和對照組只有一個關鍵變量是存在差異的；
比如確保流量分配的均勻隨機，即實驗組和對照組的流量是完全獨立的，不存在互相影響的關係。
最後，還需要確定合適的評價指標。
評價指標通常不止一個，是看A指標還是B指標？過程指標還是結果指標？短期指標還是長期指標？單個指標還是多重指標？這些都需要根據業務實際情況審慎決定。
所以，A/B測試並不是一件容易的事。要充分解決以上問題，對於企業而言，開發一套完整的實驗系統是其中的一個方案，但這通常需要較高的開發成本。
另一種方式是使用成熟的第三方測試工具。
比如字節跳動就將其內部的A/B測試技術能力，通過其旗下的To B品牌“火山引擎”統一對外開放。
2014年，字節開始推動A/B測試的平台化，2016年正式建立A/B測試平台Libra。
運行至今，Libra已經在字節的多個產品線驗證了有效性，同時經過多年迭代，在實用性、易用性、靈活性等層面都得到了充分驗證。
火山引擎的A/B測試具體適用於哪些場景？主要有以下幾個——
個性化推送實驗：在運營場景下支持APP個性化推送試驗，比較不同組推送效果。
可視化建站實驗：無需代碼，運營人員就可以直接在頁面上修改文案等元素進行試驗。
多鏈接網頁實驗：在需要轉跳網頁的場景下，可以把流量打到不同的著陸頁上去對比評估效果。
客戶端和服務端編程實驗：從前端的交互、功能迭代到後端的策略和模型優化，支持灰度發布。
火山引擎的A/B測試可以靈活支持獲客、留存、轉化、傳播等各個環節的測試工作。
比如說獲客階段，可以看哪個文案更適合；轉化階段，可以看哪個算法效果更好；傳播階段，可以看哪個互動效果更佳。
悟空租車就使用火山引擎的A/B測試，對整個租車流程進行了對照實驗。實驗的出發點是想減輕用戶對押金的壓迫感，提升轉化率。
悟空租車原有的流程是租金和押金在同一個頁面支付，用戶支付時心理成本較大，於是產品經理設計了一個新方案——延遲支付押金，即先付租金再付押金。
但悟空租車不知道新方案是否奏效，於是就做了小流量的A/B測試。
很顯然，新方案頁面的流程更長，在直觀體驗上增加了用戶的操作成本，然而結果顯示，新方案的整體轉化率提升了7%。
這就是A/B測試的意義。
據我觀察，字節跳動對A/B測試的確有著非常深刻的理解，同時通過內部的歷練和打磨，系統在同類產品中也的確最為成熟，可以切實為企業解決問題。
正如亞馬遜將本來給自己內部使用的雲服務開放出去一樣，字節跳動也希望將自己有價值的能力對外開放。
這種開放是一種增量，既是自己技術能力的變現，也能通過市場驗證反哺團隊的技術水平。
最後總結一下——
A/B測試作為一種科學的實驗手段，能夠幫助企業在多種方案中尋求最優解，以最小的風險前置性地驗證策略效果，為企業規避風險。
作為互聯網時代的企業，理性擁抱前沿趨勢永遠是最優的選擇。
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