未明学院：谷歌最常用的决策方法A/B测试究竟是什么？

本文作者：薛老师

未明学院数据分析方向全职老师

今天我们来讲一个互联网时代的领头羊公司——谷歌最常用的决策方法：A/B测试。

它不仅可以用在计算机科学方面，还可以用于商业决策、广告投放、政治竞选等多个领域。

其核心思想就是数据驱动，使用实验和数据来告诉我们哪种方案是可能的最佳方案。

首先，我们来看看什么是A/B测试：

A/B测试是一种产品优化的方法。

具体而言，就是为同一个优化目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策。

从某种意义上讲，自然界早就给了我们足够多的启示。为了适应多变的环境，生物群体每天都在发生基因的变异，最终物竞天择，适者生存，留下了最好的基因。

这个精巧绝伦的生物算法恐怕是造物者布置的最成功的A/B实验吧。

接下来我们来看两个政界和商界实际运用A/B测试的例子。

奥巴马竞选总统也靠它

2008年，奥巴马在竞选中胜出，出任美国第44任总统，这离不开其个人人格魅力。但他的竞选宣传团队的作用也是不可忽略的。

在总统竞选页面上，他的团队就用A/B实验在16种方案中找到了最佳方案，将竞选页面"change"的转化率提升40.6%。

图1

图2

实验这样设计的：

图一中的图片或视频与图二中的不同文案按钮任意组合，形成4*4共16种不同方案组合。

每个方案都获得一定比例的流量，观察一段时间后，从中选择转化率最高的方案，推广到全部用户。

最终如下方案胜出：

其团队事后给出的解释是：

视频播放给用户很大压力，且当时的网络环境不能保证播放效果，故视频不如图片。

且美国人崇尚家庭文化，一副温馨的全家福图片能拉近与选民的距离。

至于按钮文案，则是因为美国选民的独立思考意识高。“join us”、“sign up”等文案让人感觉非常简单粗暴，有煽动的嫌疑，所以大家更接受平和一点的“learn more”。

起名今日头条的背后

抖音可以说是现在增长最火热的公司，流行于大街小巷行走的人们手机之中，它让腾讯感到深深的危机感，被迫应对。

从2017年下半年开始，抖音就呈现出现象级爆发式增长。

其母公司字节跳动，估值750亿美元，本身就是一个非常讲究实验，以A/B测试驱动科学增长的公司。

A/B测试对头条系产品来讲是很自然的事情，整个公司从最高管理层张一鸣开始就非常注重。

36Kr曾在一篇报道中写道：

“头条发布一个新APP，其名字都必须打N个包放到各大应用市场进行多次A/B测试而决定，张一鸣告诉同事：哪怕你有99.9%的把握那是最好的一个名字，测一下又有什么关系呢？”

今日头条从起名字开始就运用了数据思维，创始团队没有头脑风暴，没有投票，没有老大拍板，而是采用科学实验的方式，通过数据观测确定了头条的名称：

1.将App Store上各类免费榜单的前10名整理出来，然后根据名字归类（朗朗上口白话类，内涵情怀类，模拟特殊声音类，公司名+用途类等）；

2.分析各类数量占比后得出结论：朗朗上口的大白话效果最好；

3.分渠道A/B测试，确定先验效果类似的发布渠道，分别投放。在界面、功能、logo完全一样的情况下，统计各个渠道的用户下载和活跃等核心数据指标；

4.最后根据数据反馈，确定了今日头条这一名称。

随着互联网和大数据技术的不断发展，获取和分析用户数据变得越来越容易，各种数据分析工具层出不穷。

A/B测试的方法和思想原来只是被技术研发人员使用，现在却成为了项目经理，运营以及商业分析等岗位的能力要求。

以今日头条校园招聘为例，数据分析师，作者运营及商业化岗位均要求具有数据驱动及A/B测试的技能或将其作为加分项。

看完了上文，相信大家已经了解了A/B测试这个技能：即把不同的想法推给不同的客户做实验，根据用户的指标反馈来决定哪一个想法更好。

我们再来简单了解下这个技能背后的思想——数据驱动。

数据驱动就是使用数据和事实来做出决策，而不是依靠经验和规则。

随着物联网的兴起和越来越多影响人们生活的APP的出现，获取数据已经不是问题。随着大数据和人工智能技术的不断成熟，分析数据也变得越来越简单。

我们应该站在巨人的肩膀上，用好各种数据分析工具，利用数据和事实做决策。进一步说，重视实验，尊重实验结果也是科学的核心思想。

从今天开始，使用数据来做科学决策吧！