字节运营｜都在用的AB测试，3大适用场景

老张说电商

🎈 介绍一下字节跳动的A/B实验经验~ 在字节，A/B测试几乎能够被应用到业务的所有方面。ab实验基于底层算法，提供科学分流能力和智能的统计引擎。 下述3类是非常典型的A/B实验场景： 1️⃣产品优化：抖音 App 页面按钮用圆形还是方形😄？红色还是黄色🧐？AB 测试告诉你答案。
2️⃣运营策略：短期效果对比，长期收益考量，让运营策略更优💪。
3️⃣推荐模型优化：复杂的模型，AB 实验来验证，让用户反馈达到预期👍。 总的来说，AB测试在互联网工作中是非常重要的工具，准备转行产品或者运营的姐妹👭，一定要赶快学起来📑 正文见：图2️⃣图3️⃣～
1️⃣产品优化类场景
这里的产品优化，主要是产品在界面设计、交互功能设计中，由于界面的排布、元素、颜色、字体等方面有无限的选择，因此面对庞大的产品用户，哪个方案是最优方案，是没办法靠感性感知决定的，需要用量化的数据才更有说服力。
2️⃣运营类场景
运营类场景中，AB测试主要有两个应用方向。一方面是对比不同的运营策略的设置在短期效果上的优劣。
如在App中设置用户7日签到的奖励策略，奖励规则如何设置、奖励数量如何设置，能够达到DAU提升的效果最优。
另一方面，也要通过长线的AB测试对运营策略做长期收益的考量。
字节在诸多实践中发现，一些运营措施虽然短期为产品带来了用户数量的增益，但拉长时间轴来看，长期的用户留存效果低于自然流量的留存。那么从长远的ROI来看，此类措施并不是一个好的运营举措。 3️⃣推荐模型优化场景
信息流推荐在字节系产品中有比较广泛的应用场景。在这背后会应用到的是推荐算法模型，以及还会涉及到深度学习等模型。这些模型由于变量很多，往往是牵一发而动全身的效果，具有很强的黑盒属性。在其中一个特征、一个细微参数调整之后，整体模型所获取的用户反馈是否能获得预期目标，没有办法通过经验或者单一的归因来判断。