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網(wǎng)站設(shè)計中，我們經(jīng)常會面臨多個設(shè)計方案的選擇，比如某個按鈕是用紅色還是用藍(lán)色，是放左邊還是放右邊。傳統(tǒng)的解決方法通常是集體討論表決，或者由某位專家或領(lǐng)導(dǎo)來拍板，實在決定不了時也有隨機選一個上線的。雖然傳統(tǒng)解決辦法多數(shù)情況下也是有效的，但A/B測試（A/B-Testing）可能是解決這類問題的一個更好的方法。

所謂A/B測試，簡單來說，就是為同一個目標(biāo)制定兩個方案（比如兩個頁面），讓一部分用戶使用 A 方案，另一部分用戶使用 B 方案，記錄下用戶的使用情況，看哪個方案更符合設(shè)計目標(biāo)。當(dāng)然，在實際操作過程之中還有許多需要注意的細(xì)節(jié)。

A/B 測試并不是互聯(lián)網(wǎng)測試新發(fā)明的方法，事實上，自然界也存在著類似 A/B 測試的事件，比如下圖中的達爾文雀。

達爾文雀主要生活在太平洋東部加拉帕戈斯（Galapagos）的一個名為伊莎貝拉（Isabela）的島上，一部分生活在島的西部，另一部分生活在島的東部，由于生活環(huán)境的細(xì)微不同它們進化出了不同的喙。這被認(rèn)為是自然選擇學(xué)說上的一個重要例證。

同樣一種鳥，究竟哪一種喙更適合生存呢？自然界給出了她的解決方案，讓鳥兒自己變異（多個設(shè)計方案），然后優(yōu)勝劣汰。具體到達爾文雀這個例子上，不同的環(huán)境中喙也有不同的解決方案。

上面的例子雖然和網(wǎng)站設(shè)計無關(guān)，但包含了 A/B 測試最核心的思想，即：

1、多個方案并行測試；

2、每個方案只有一個變量（比如鳥喙）不同；

3、以某種規(guī)則優(yōu)勝劣汰。

需要特別留意的是第 2 點，它暗示了 A/B 測試的應(yīng)用范圍，——必須是單變量。有時我們的多個設(shè)計稿可能會有非常大的差異，這樣的情況一般不太適合做 A/B 測試，因為它們的變量太多了，變量之間會有較多的干擾，我們很難通過 A/B 測試的方法來找出各個變量對結(jié)果的影響程度。比如，土豆燒肉和豆腐鯽魚湯都挺美味，但我們很難比較土豆和豆腐哪一個對菜的美味影響更大，而土豆燒肉和豆腐燒肉則是不錯的比較。另外，雖然 A/B 測試名字中只包含 A、B ，但并不是說它只能用于比較兩個方案的好壞，事實上，你完全可以設(shè)計多個方案進行測試，“A/B 測試”這個名字只是一個習(xí)慣的叫法。

回到網(wǎng)站設(shè)計，一般來說，每個設(shè)計方案應(yīng)該大體上是相同的，只是某一個地方有所不同，比如某處排版、文案、圖片、顏色等。然后對不同的用戶展示不同的方案。

要注意，不同的用戶在他的一次瀏覽過程中，看到的應(yīng)該一直是同一個方案。比如他一開始看到的是 A 方案，則在此次會話中應(yīng)該一直向他展示 A 方案，而不能一會兒讓他看 A 方案，一會兒讓他看 B 方案。同時，還需要注意控制訪問各個版本的人數(shù)，大多數(shù)情況下我們會希望將訪問者平均分配到各個不同的版本上。要做到這些很簡單，根據(jù) cookie （比如 cookie 會話ID的最后一位數(shù)字）決定展示哪個版本就是一個不錯的方法。

下面是 A/B 測試示意圖：

可以看到，要實現(xiàn) A/B 測試，我們需要做以下幾個工作：

1、開發(fā)兩個（或多個）不同的版本并部署；

2、收集數(shù)據(jù)；

3、分析數(shù)據(jù)，得出結(jié)果。

關(guān)于 A/B 測試的基本概念就介紹到這里，其余部分我會在后續(xù)文章中繼續(xù)介紹。

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