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王晔带你解密 Google 产品优化的秘密

来源:吆喝科技 编辑:吆喝科技 时间:2018-01-16 22:54:59 阅读:

王晔带你解密 Google 产品优化的秘密

二、优化的利器:AB测试

1、你的测试真的是AB测试么?

     上面所说的所有都是为了引出A/B测试这个概念,A/B测试就是 Always be testing 。它的概念就是一个科学的测试。它能够帮助我们去合理的采样用户流量,带有一部分随机性,帮助我们去实现实验流量的采样,同时支持很多的变量参与实验,我们可能在 UI 层面要做实验,我们可能在促销或者活动上要尝试,我们到底上不上一个大转盘。我们当然也会在后端的派对算法和推荐算法上做尝试,他们都可能影响我们的效果,这些变量的影响会怎么样,需要一个科学的方法去追踪,我们要知道到底哪个变化产生了什么样的影响,可以帮助我们产品经理在管理产品的时候可以很容易的去选择到底哪个版本你想交给你的用户去体验,然后当然还有实验时间的问题,就是说这个实验跑多久才可以做出决策,这其实也是A/B测试需要解决的问题。就是如果我们不做A/B测试,我们直接上线了,然后过了两天,我们觉得这个效果,数据不错,就真的数据不错么,真不一定,这后面会说。当然也有收敛区间置信区间等等问题,这都是A/B测试要解决的。

2、优化方式 generic tadalafil online

      其实A/B测试的方法论大家在前面已经知道,有一些概念,但是更重要的是把它集成到我们产品研发,测试,上线,运营的各个环节中去,这个才是在 Google 的秘诀所在。假如你有了A/B测试这个工具,集成了 SDK 或者怎么样,你总是在设计一些新的迭代方案,就是我刚才说的 UI 能不能变一变,按钮的位置能不能变一变,文案能不能变一变,上不上一个促销等等,这些方案都可以灰度的上线,就是并不是所有用户都体验的,然后你去设定实验流量,比如方案 A 让1%的用户去体验一下,方案 B 让2%的用户去体验一下,然后这些放进实验组这些用户他们的数据会被实施长期的采集下来,然后根据这个实验数据我们会知道,有些方案特别的棒。比如说我们改了一个文案,使得用户下单率提高了,那么我们就可以把它发布,让更多的人体验这个文案。如果它不好,那我们就要打回去重做,我们就要去思考为什么这个数据和我们想象的不一样呢,为什么他们没有提高呢,为什么没有增长,那么我们该怎么从中吸取经验教训,然后让它不断的去新的迭代。

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