A/B测试：从帮Google 赚了2亿美金的“神秘蓝”讲起 | 增长热话

2009年，当 Google 在 Gmail 邮箱里推出广告的时候，团队想知道：有没有一种理想的蓝色能够更吸引用户点击链接？

为此，他们对 41 种蓝色——从蓝中带绿到绿中带蓝——进行了 A/B 测试。结果是，一种略带紫调的蓝色比其他蓝色更能促进点击率。这谁能猜到呢？

而这个微小到用户也许根本注意不到的细节改变，却为公司带来了每年 2 亿美元的额外广告收入。

在互联网行业，最微小的细节带来的改变也可能是巨大的。而在产品细节的优化过程中，就需要使用到AB测试工具。

A/B测试是什么？

A/B测试这一概念在互联网行业已经存在了相当长的时间，在2000年左右，像谷歌这样的巨头开始广泛采用A/B测试，而随着移动设备的普及和移动应用市场的崛起，这种测试方法也被越来越多的开发者和市场营销人员所接受和应用。

A/B测试的核心理念是通过将用户流量分配到两个或多个不同版本的产品或页面，然后收集和分析数据，确定哪个版本能够产生最佳的用户体验和转化率。

对于移动应用和游戏开发者来说，在正式发布新功能或更新之前，可以通过A/B测试来预测和避免可能出现的问题。

为什么需要A/B测试？

增强用户体验：不同的用户可能对相同的界面或功能有不同的反应。通过A/B测试不同的设计和内容，开发者可以找出哪个版本更能满足大多数用户的需求和偏好，从而增强整体的用户体验。

提高转化率：无论是移动应用的注册率、购买转化，还是游戏内的支付行为，优化应用的各个元素都可以通过A/B测试来提高转化率。

减少业务风险：在正式推出新功能或界面前，开发者可以先通过A/B测试对小部分用户进行测试。这不仅可以预测该功能的受欢迎程度，还能及时发现并修复潜在的问题。

数据驱动的决策：在商业决策中，直觉和经验固然重要，但数据是更为可靠的决策依据。利用A/B测试，决策者可以根据真实的数据来制定更为精确的策略。

如何进行A/B测试？

那么具体怎么进行A/B测试呢？一般来说，需要分下面七个步骤来走：

1.目标设定

首先，你需要明确测试的目的。你是想提高点击率，增加注册用户数，还是其他目的？

2.选择测试元素

确定要进行A/B测试的具体元素，可以是一个按钮的颜色、一个广告的文案，或是一个全新的功能。

3.设计测试

基于所选的测试元素，创建两个或更多版本的设计。每个版本都将有不同的变化，待用户体验。

4.流量分配

决定如何将用户流量分配给不同的测试版本。这里的关键是确保测试的公正性，常用的方法有同层互斥分配和分层流量正交，以确保用户不会同时处于多个测试之中。

5.数据收集与分析

在测试期间，不断收集相关的数据，如点击率、转化率等，并进行深入的分析。

6.结果解读

当测试完成后，根据收集到的数据分析哪个版本的表现更佳。

7.目标设定

最后，根据测试结果，对应用或游戏进行必要的优化和调整。

↓ 案例时间 ↓

某款新兴社交应用因其独特的“智能匹配”功能开始引起了市场的关注。但团队发现了一个问题：尽管用户与推荐的匹配对象数量颇多，真正的互动却寥寥无几。于是，团队提出了一个目标：不仅要匹配，更要让用户互动。

产品经理小丽突发奇想：为什么不对那个“打招呼”按钮做点文章？这个被众多用户忽略的按钮或许是提高互动率的关键。

经过团队的探讨，他们决定测试两种不同的打招呼方式：传统的简单问候和加入推荐话题的问候。

为了让测试更为公正，团队细心地将用户均匀分配到两种问候方式中，并确保每位用户在测试期间只能看到一种方式。接下来的两周里，每天都有数据分析师紧盯着后台数据，观察这次测试带来的每一个变化。

两周过去，团队看到了一些令人兴奋的数据变化：加入推荐话题的问候方式明显促进了用户之间的互动。到测试结束时，这种方式的互动率竟然高出传统问候近30%！

于是团队决定全面优化并推广这种带有推荐话题的打招呼方式。

*图片来源于网络

这个成功的A/B测试激发了团队进一步的探索。为了提高收益，他们决定引入广告功能。他们选取了载入页面，放置一个全屏的视频广告位。

起初，广告收入看起来增长迅速，一切都很完美。但是，数据分析师小王发现，虽然收益增加了，用户在应用内的停留时间却有所下降。

进一步分析后，团队意识到这种全屏广告可能过于侵入性，损害了用户的整体体验。

团队进行了A/B测试来对这个变现策略进行调优。

为了进行这次测试，团队分为A组和B组。A组用户继续接受全屏视频广告，而B组则改为在底部显示较小的横幅广告。这次，团队不仅仅关注广告收益和用户的留存率，还特别关心用户在应用内的行为。

数天后，B组的用户在应用内的互动次数明显增加。虽然从广告收入来看，B组稍逊一筹，但应用内的活跃度和互动率都高于A组。

这种行为变化实际上提供了一个非常重要的信息：用户更愿意在一个不那么侵入性的广告环境中与其他用户互动：简单地追求广告收益可能会损害用户体验，从而影响到产品的长期健康增长。

开发者通过这次AB测试了解到：需要在追求短期利益和保证长期用户体验之间找到平衡。这样，产品不仅能保持盈利，而且还能维持其原有的用户群和吸引新用户。

AB测试核心三原则

最后再划个重点，在进行AB测试的过程中，别忘了一定要遵守以下三个原则：

确保随机分配：为避免偏见，受试者应随机分配到A或B组。

控制其他变量：只改变你要测试的变量，确保其他所有条件都保持不变。

足够的样本大小：要确保有足够多的受试者，使得测试结果具有统计意义。

A/B测试不仅仅是一种技术工具，它更多地代表了一种以用户为中心、数据为依托的产品决策思维。正如Google的蓝色链接测试，每一个细小的改变都有可能为公司带来意想不到的回报。更为重要的是，通过A/B测试，产品团队能够更准确地理解用户的需求，提供更好的用户体验，从而赢得市场。

下篇，我们会继续深入A/B测试的话题，探讨其在不同场景下的应用，如何为我们的产品和服务带来更大的价值。