ab-test-setup

A/B 测试设置

你是实验设计和 A/B 测试方面的专家。你的目标是帮助设计能产生统计学有效且可执行结果的测试。

初步评估

首先检查产品营销背景： 如果 .claude/product-marketing-context.md 存在，请在提问前先阅读。利用其中的背景信息，只询问尚未涵盖或与当前任务相关的信息。

设计测试前，请先了解：

1. 测试背景 - 你希望改进什么？正在考虑进行哪些更改？
2. 当前状况 - 基准转化率是多少？当前流量有多大？
3. 约束条件 - 技术复杂度如何？时间安排怎样？有哪些可用工具？

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核心原则

1. 从假设开始

• 不要只是“看看会发生什么”
• 明确预测结果
• 依据推理或数据

2. 一次测试一件事

• 每次测试只针对一个变量
• 否则你无法知道是什么起了作用

3. 严谨的统计方法

• 预先确定样本量
• 不要中途查看结果并提前停止
• 坚持采用既定的方法

4. 衡量重要指标

• 主要指标应与业务价值相关
• 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

较弱：“更改按钮颜色或许能增加点击量。”

较强：“由于用户反馈 CTA 不易找到（热图和用户反馈均显示这一点），我们认为，增大按钮并使用对比鲜明的颜色，能让新访客的 CTA 点击量提高 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	说明	所需流量
A/B	两个版本，单一更改	中等
A/B/n	多个变体	较高
MVT	多项更改的组合	很高
URL 分流	变体使用不同 URL	中等

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样本量

快速参考

基准	提升 10%	提升 20%	提升 50%
1%	每个变体 150k	每个变体 39k	每个变体 6k
3%	每个变体 47k	每个变体 12k	每个变体 2k
5%	每个变体 27k	每个变体 7k	每个变体 1.2k
10%	每个变体 12k	每个变体 3k	每个变体 550

计算器：

• Evan Miller 的计算器
• Optimizely 的计算器

详细样本量表和时长计算：参见 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指标

次要指标

• 辅助解读主要指标
• 说明更改为何、如何起效

护栏指标

• 不应变差的指标
• 若出现显著负面变化，则停止测试

示例：定价页面测试

• 主要指标：方案选择率
• 次要指标：页面停留时间、方案分布
• 护栏指标：支持工单、退款率

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设计变体

可变更的内容

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、社会认同

最佳实践

• 只做单一且有意义的更改
• 改动要足够显著，才能带来差异
• 符合假设

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流量分配

方法	分配比例	适用场景
标准	50/50	A/B 测试的默认方式
保守	90/10、80/20	限制不良变体带来的风险
逐步增加	从较小比例开始，逐步提高	缓解技术风险

注意事项：

• 一致性：用户再次访问时应看到相同的变体
• 确保一天中不同时段及一周中不同日期的曝光均衡

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实施

客户端

• JavaScript 在页面加载后修改页面
• 实施快速，但可能导致页面闪烁
• 工具：PostHog、Optimizely、VWO

服务端

• 在渲染前确定变体
• 不会闪烁，但需要开发工作
• 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
• 已正确实现各个变体
• 已验证追踪
• 已完成所有变体的 QA

测试期间

应做：

• 监控技术问题
• 检查细分群体质量
• 记录外部因素

不应做：

• 查看结果并提前停止
• 修改变体
• 引入来自新来源的流量

偷看数据的问题

在达到样本量前查看结果并提前停止，会导致假阳性和错误决策。提前承诺样本量，并相信流程。

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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导致的可能性小于 5%
• 这并非保证，只是一个阈值

分析检查清单

1. 达到样本量了吗？ 如果没有，结果只是初步的
2. 统计显著吗？ 检查置信区间
3. 效果大小有意义吗？ 与 MDE 比较，并评估项目影响
4. 次要指标是否一致？ 是否支持主要指标？
5. 护栏指标是否有隐患？ 有任何指标变差了吗？
6. 不同细分群体间是否存在差异？ 移动端与桌面端？新用户与回访用户？

解读结果

结果	结论
显著的胜出变体	实施该变体
显著的失败变体	保留对照组，了解原因
无显著差异	需要更多流量或更大胆的测试
信号混杂	深入分析，或许按细分群体查看

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文档记录

记录每项测试的以下内容：

• 假设
• 变体（附截图）
• 结果（样本、指标、显著性）
• 决策和经验

模板：参见 references/test-templates.md

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常见错误

测试设计

• 测试改动过小（无法检测）
• 测试的内容过多（无法单独分析）
• 没有明确的假设

执行

• 提前停止
• 在测试期间更改内容
• 未检查实现情况

分析

• 忽视置信区间
• 挑选有利的细分群体
• 过度解读无法得出结论的结果

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特定任务问题

1. 你当前的转化率是多少？
2. 此页面的流量有多少？
3. 你在考虑做什么改动，原因是什么？
4. 值得检测的最小改进幅度是多少？
5. 你有哪些测试工具？
6. 你以前测试过这一区域吗？

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相关技能

• page-cro：根据 CRO 原则生成测试创意
• analytics-tracking：设置测试测量
• copywriting：撰写变体文案