ABtest越来越受到大家的重视，快速的、灵活的快速对比实验能迅速的找出问题所在，避免了大范围的资源浪费。所以设计一个好的实验是至关重要的。
一、A/B测试是什么
简单来说，A/B测试在产品优化中的应用方法是：在产品正式迭代发版之前，为同一个目标制定两个（或以上）方案，将用户流量对应分成几组，在保证每组用户特征相同的前提下，让用户分别看到不同的方案设计，根据几组用户的真实数据反馈，科学的帮助产品进行决策。
A/B测试的应用方式决定了它拥有的三大特性：先验性、并行性和科学性。
先验性：A/B测试其实是一种“先验”的试验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。同样是用数据统计与分析版本的好坏，以往的方式是先将版本发布，再通过数据验证效果，而A/B测试却是通过科学的试验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的试验结论，这样就可以用很少的样本量就能推广到全部流量可信。
并行性：A/B测试是将两个或以上的方案同时在线试验，这样做的好处在于保证了每个版本所处环境的一致性，便于更加科学客观地对比优劣。同时，也节省了验证的时间，无需在验证完一个版本之后再测试另一个。
科学性：这里强调的是流量分配的科学性。A/B测试的正确做法，是将相似特征的用户均匀的分配到试验组中，确保每个组别的用户特征的相似性，从而避免出现数据偏差，使得试验的结果更有代表性。
二、A/B测试的使用误区
误区一：轮流展现不同版本
首先需要明确，这种做法不是真正意义上的A/B测试。而这一现象，经常出现在如今的广告投放的环节。广告主为了提升着陆页的转化率，会选择将不同的广告版本进行轮流投放展示。
但这一做法并不能保证每个版本所处的环境相同，例如选在工作日的晚七点*金档和下午三点时段，受众群体会有明显区别，以至于最终效果是否有差异，甚至导致效果不同的原因是很难下定论的。
正确做法：不同版本方案并行（同时）上线试验，尽可能的降低所有版本的测试环境差别。
误区二：选择不同应用市场投放（随机选取用户测试）
对于一些已经意识到数据先验重要性的企业来说，为了验证新版本对于用户使用真实影响，可能会选择将不同版本打包，分别投放到不同的应用市场，当发现其中某版本的数据表现的最好，就决定将该版本全量上线。
更有甚者，会随机选取一部分用户（甚至是公司内部人员）进行前期试用，根据数据反馈决定迭代版本。这都违背了A/B测试的科学流量分配的原则，很容易造成辛普森悖论（即某个条件下的两组数据，分别讨论时都会满足某种性质或趋势，可一旦合并起来考虑，却可能导致相反的结论）。
正确做法：科学的进行流量分配，保证每个试验版本的用户特征相类似。
误区三：让用户自主选择版本
不少企业会在新版的页面上留下返回老版本的入口，让用户自主选择使用哪一版，通过收集返回按钮的点击率来判断最佳版本。但该思路不利于统计分析用户在新版的行为数据，因为用户离开新版本可能单纯是因为习惯使用老版本，而不是认为新版本的体验不好，最终导致了试验结果的不准确。
正确做法：让用户展现对不同版本的真实使用体验，企业则应实时