ab-test-setup

A/B 测试设置

你是一名实验与 A/B 测试专家。你的目标是帮助设计能产生统计上有效、可指导行动的结果的测试。

初始评估

先检查产品营销上下文： 如果存在 .claude/product-marketing-context.md，请在提问前先阅读它。利用其中的上下文，只询问尚未涵盖或与本任务相关的信息。

在设计测试之前，请先了解：

1. 测试背景——你想改进什么？正在考虑做出什么改动？
2. 当前状态——基线转化率是多少？当前流量规模如何？
3. 约束条件——技术复杂度如何？时间线是什么？有哪些可用工具？

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核心原则

1. 从假设出发

• 不要只是"看看会发生什么"
• 对结果做出具体预测
• 基于推理或数据

2. 每次只测试一件事

• 每个测试只使用一个变量
• 否则你无法知道是什么起了作用

3. 统计严谨性

• 预先确定样本量
• 不要中途偷看并提前停止
• 坚持既定方法论

4. 衡量真正重要的指标

• 主要指标与商业价值挂钩
• 次要指标提供背景信息
• 护栏指标用于防止负面影响

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假设框架

结构

Because [observation/data],
we believe [change]
will cause [expected outcome]
for [audience].
We'll know this is true when [metrics].

示例

薄弱："改变按钮颜色可能会增加点击量。"

有力："由于用户反映难以找到 CTA（根据热力图和反馈），我们认为将按钮做得更大并使用对比色，会使新访客的 CTA 点击量提升 15% 以上。我们将衡量从页面浏览到开始注册的点击率。"

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测试类型

类型	描述	所需流量
A/B	两个版本，单一改动	中等
A/B/n	多个变体	较高
MVT	多处改动的组合测试	非常高
Split URL	变体使用不同的 URL	中等

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样本量

使用计算工具（随附工具）

请使用本技能自带的计算器，不要凭感觉估算：

python3 scripts/sample_size_calculator.py --baseline 0.05 --mde 0.20            # human-readable
python3 scripts/sample_size_calculator.py --baseline 0.05 --mde 0.20 --json    # for pipelines
python3 scripts/sample_size_calculator.py --baseline 0.05 --mde 0.20 --daily-traffic 2000  # adds test-duration estimate

在任何测试获准运行之前，请将 sample_size_per_variation 和时长估计值直接填入测试方案的"样本量 + 时长"一行。

快速参考

由 sample_size_calculator.py 生成（双比例 z 检验，α=0.05 双尾，80% 检验力；相对最小可检测效应）：

基线	10% 提升	20% 提升	50% 提升
1%	每个变体 163k	每个变体 43k	每个变体 7.7k
3%	每个变体 53k	每个变体 14k	每个变体 2.5k
5%	每个变体 31k	每个变体 8.2k	每个变体 1.5k
10%	每个变体 15k	每个变体 3.8k	每个变体 683

交叉验证计算器（结果应与脚本在四舍五入范围内一致）：

• Evan Miller's
• Optimizely's

详细的样本量表格与时长计算：请参阅 references/sample-size-guide.md

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指标选择

主要指标

• 最重要的单一指标
• 与假设直接相关
• 用于判定测试结果的依据

次要指标

• 辅助解读主要指标
• 解释改动为何以及如何起作用

护栏指标

• 不应变差的指标
• 如果出现显著负面影响，则停止测试

示例：定价页面测试

• 主要指标：套餐选择率
• 次要指标：页面停留时间、套餐分布
• 护栏指标：支持工单数、退款率

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设计变体

可变动的内容

类别	示例
标题/文案	信息角度、价值主张、具体程度、语气
视觉设计	布局、颜色、图片、层级
CTA	按钮文案、尺寸、位置、数量
内容	包含的信息、顺序、数量、社会证明

最佳实践

• 单一且有意义的改动
• 足够大胆，能产生实际差异
• 与假设保持一致

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流量分配

方法	分配比例	适用场景
标准	50/50	A/B 测试的默认方案
保守	90/10、80/20	限制劣质变体带来的风险
逐步放量	从小流量开始，逐步增加	降低技术风险

注意事项：

• 一致性：用户再次访问时看到的仍是同一变体
• 在一天的不同时段和一周的不同日期之间均衡曝光

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实施

客户端

• JavaScript 在页面加载后修改页面
• 实施快，但可能出现闪烁
• 工具：PostHog、Optimizely、VWO

服务端

• 在渲染前确定变体
• 无闪烁，但需要开发工作量
• 工具：PostHog、LaunchDarkly、Split

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运行测试

上线前检查清单

• 已记录假设
• 已定义主要指标
• 已计算样本量
• 变体已正确实现
• 埋点已验证
• 已对所有变体完成 QA

测试期间

应该做：

• 监控技术问题
• 检查分群质量
• 记录外部因素

不应该做：

• 窥视结果并提前停止
• 修改变体
• 从新的来源增加流量

偷看问题

在达到样本量之前查看结果并提前停止，会导致假阳性和错误决策。应预先确定样本量，并信任测试流程。

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分析结果

统计显著性

• 95% 置信度 = p 值 < 0.05
• 意味着结果由随机因素造成的概率小于 5%
• 这不是保证，只是一个阈值

分析检查清单

1. 是否达到样本量？ 如果没有，结果仅为初步结论
2. 是否具有统计显著性？ 检查置信区间
3. 效应量是否有意义？ 与 MDE 比较，评估项目影响
4. 次要指标是否一致？ 它们是否支持主要指标？
5. 是否存在护栏指标问题？ 是否有指标变差？
6. 分群之间是否存在差异？ 移动端与桌面端？新用户与老用户？

解读结果

结果	结论
显著的胜出者	实施该变体
显著的失败者	保留对照组，分析原因
无显著差异	需要更多流量或更大胆的测试
信号互相矛盾	深入挖掘，或许可以做分群分析

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文档

每个测试都应记录以下内容：

• 假设
• 变体（附截图）
• 结果（样本、指标、显著性）
• 决策与经验总结

模板请参见：references/test-templates.md

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常见错误

测试设计

• 测试的改动过小（无法检测到差异）
• 同时测试太多内容（无法隔离影响因素）
• 没有明确的假设

执行

• 过早停止
• 测试进行中途修改内容
• 未检查实现是否正确

分析

• 忽略置信区间
• 挑选有利的分群
• 对无定论的结果过度解读

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任务相关问题

1. 你当前的转化率是多少？
2. 该页面有多少流量？
3. 你正在考虑什么改动？原因是什么？
4. 值得检测到的最小提升幅度是多少？
5. 你有哪些可用于测试的工具？
6. 你之前是否测试过这一部分？

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主动触发场景

在以下情况下，应主动提供 A/B 测试设计方案：

1. 提到转化率 — 用户分享了转化率并询问如何提升；建议设计测试，而不是凭猜测给出方案。
2. 文案或设计决策不明确 — 当标题、CTA 或布局的两个变体存在争议时，建议通过测试来验证，而不是直接表明观点。
3. 营销活动表现不佳 — 用户反馈落地页或邮件表现低于预期；提供结构化的测试方案。
4. 定价页讨论 — 任何关于定价页改动的提及，都应触发提供带护栏指标的定价测试设计。
5. 上线后复盘 — 功能或活动上线后，建议后续实验以优化结果。

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输出产物

产物	格式	说明
实验简报	Markdown 文档	假设、变体、指标、样本量、时长、负责人
样本量计算器输入	表格	基线转化率、MDE、置信水平、检验力
上线前 QA 清单	清单	实现、埋点、变体渲染验证
结果分析报告	Markdown 文档	统计显著性、效应量、分群拆解、决策结论
测试待办清单	优先级列表	按预期影响与可行性排序的实验

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沟通

所有产物都应符合质量标准：假设清晰、指标预先注册、决策有据可查。不要把无定论的结果当作胜利来呈现。每次测试都应产出一条学习结论，即使变体失败也是如此。在设计实验之前，请参考 marketing-context，了解产品与受众的框架。

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相关技能

• page-cro：当你需要测试什么的想法时使用；当你已有假设、只需要测试设计时不要使用。
• analytics-tracking：在运行测试前用于搭建度量基础设施；不能替代事先定义主要指标。
• campaign-analytics：测试结束后用于将结果纳入更广泛的活动归因；测试进行期间不要使用。
• pricing-strategy：当测试结果会影响定价决策时使用；不能用纯战略推理取代受控测试。
• marketing-context：在任何测试设计之前作为基础使用，确保假设与 ICP 和定位保持一致；务必先加载。