AB测试是互联网产品优化的重要工具，它基于概率统计学，通过对比不同版本的效果，科学评估算法、运营策略和UI设计。AB测试能提供产品优化的科学证据，增强决策说服力，提升用户体验和用户增长，以及公司变现能力。其应用场景包括算法优化、运营策略和UI交互设计。AB测试的核心是分组模块，确保流量的均匀随机分配。创建实验、开始和停止实验是其主要业务流程。
一、AB测试的必要性
1.1 算法评估
线下可以使用离线的AUC，NDCG等指标进行算法模型的评估，算法上线后怎样进行算法间的评估，上线的算法是好是坏，好多少？坏多少？
要有效评估算法，必须借助AB测试工具。
1.2 方向指导
在算法上线后，往往伴随着特征的增减，怎样能够确定特征对于算法模型影响？
算法进行AB测试过程中通过线上指标，能够确定特征对于核心指标的影响情况。
1.3 提升效率
新算法上线后，如果没有AB，就根本不能知道这个算法的效果是怎样的。导致达到目标的时间周期变长，效率低下。
1.4 总结：AB测试系统必须要有
商业社会, 由于功能设计者个人思维的局限性以及全量用户的不可调研性, 导致了一个功能的预期效果可能与实际上线后的效果存在认知、实用上的差异.
为了达到局部ROI最大化的目标(通常这一目标在潜在意义上会使得产品核心目标得以提升), 就需要用户自己“用脚投票”, 通过实际数据反馈来选出ROI最大化的功能方案.
基于这一商业目的, 多数互联网公司会采取AB测试来寻找能够为圈定指标带来最大收益的功能方案.
二、AB简介
2.1 什么是AB？
AB 测试的本质是分离式组间试验，也叫对照试验，在科研领域中已被广泛应用（它是药物测试的最高标准
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