DataTester是火山引擎数智渠道旗下产品，能根据先进的底层算法，供给科学分流能力和智能的核算引擎，支撑多种复杂的A/B试验类型。DataTester 深度耦合引荐、广告、查找、UI、产品功用等多种事务场景需求，为事务增加、转化、产品迭代、战略优化、运营提效等各个环节供给科学的决策依据，让事务真正做到数据驱动。

DataTester通过抖音、今天头条等字节事务多年验证，截至2022年8月，已在字节跳动内部累计完成150万次A/B试验。此外也已经服务了美的、得到、凯叔讲故事等在内多家标杆客户，将成熟的“数据驱动增加”经历赋能给各行业。

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工作 A/B 测验的过程或许非常困难，假如做得不对，就会得到过错的定论。在A/B试验过程中，以下是常见的8个过错：

1.发生AA相信否定分流服务/核算

  • 利用AA试验来验证分流服务是否工作正常，但若发生AA相信，则确定是分流服务/数据核算出了问题么?

  • 查验假定的过程中，咱们会犯第一类过错–我的战略实践没有用，但试验成果显现有用。在95%的显着性水平下这类过错呈现的概率是5%，即开100次AA试验观测某个目标，或许会有5次得到显着的成果。这是因为不可避免的抽样误差所导致的。

  • 假定查验正是利用「抽样误差」来帮助咱们量化犯错的概率，并将其控制在5%以内的(95%显着性水平下)。

2.忽略过度曝光

  • 过度曝光:在开设试验时，很多并没有体验到试验版别功用的用户被计入到了试验目标的分母中，导致目标值被稀释(试验中触及的功用或许“进口较深”，用户翻开应用后其实并没有进入到这一功用，但依然被算作了进组用户参加了目标核算)。

3.每次试验必开多重比较

  • 以ABCD试验为例:假定战略A、B、C、D间没有显着差异，咱们对ABCD两两比照，共计有6种组合，需求进行6次比照。6次比照中只需有一次犯错，咱们的定论就算犯错，因而每个核算目标的犯错概率就变为了1-(1-5%)^6=26.5%，远大于5%。

  • 假定查验在「多组择优」场景下，无法告知你谁更好，犯错风险也更大。

4.为了显着而显着

  • 关注过多无关紧要的目标，只需一个目标显着，即认为战略有用。假如咱们在试验中观测过多目标，众多无关紧要的目标中，碰巧呈现显着是很正常的状况。试验者很或许被这种显着误导。

  • 对核心目标进行多维度下钻，目标在某一维度上呈现显着，即认为战略有用。

5.试验显着就马上停止试验

试验没有显着差异的试验，在试验初期进行观测，目标也很有或许呈现显着，这种状况被称为假阳性。

6.试验不显着就不停止试验

  • A/B试验中，无论A战略与B战略多么相像，他们终归是不一样的。理论上来说，只需样本足够多(比方无穷多时)，试验组和对照组战略的任何一点差异都会致使试验成果构成核算显着。

  • 咱们在试验中，应该遵从试验设计，假如试验已经在预期工作周期内到达所需的样本量，但目标目标改变依然不显着，那这个试验没有必要继续工作了，停止试验换个方向继续尝试。

7.认为战略上线后提增值应与试验相同

  • 假定我现在开了一个试验来优化商品页面的用户购买率，其中采用了新战略B的试验组，购买率提高了为3%，且定论相信，这是不是代表我的战略B上线之后，该商品页面的购买率就一定能提高3%呢?明显不是。假如你想知道新战略上线后，目标或许发生的改变状况能够参阅相信区间

8.完全地为数据至上

  • 倡导用数据说话，不主观臆断，在评估试验时不仅要看目标的提高量，还要结合相信度来判别数据的牢靠程度。
  • 部分状况下，数据仅能传达给咱们片面的信息，还需求咱们根据数据背后的现实进行因果揣度，以确保数据论据与要证明的观点之间是具有合理的因果关系的，这样数据才是咱们证明观点的有用利器。
  • 在试验中，咱们需求根据自身的事务判别，合理设计试验，明确预期:当A/B试验成果违反咱们的事务直觉时，应当保持置疑。

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