你是否有过当实验版本上线后，却发现有些实验细节还没想清楚？怎样的实验版本设计才能避免此类问题呢？本文将为你揭秘那些成功实验版本背后的3个简单步骤。

　　你是否有过当实验版本上线后，却发现有些实验细节还没想清楚？怎样的实验版本设计才能避免此类问题呢？本文将为你揭秘那些成功实验版本背后的3个简单步骤。

　　在这一部分要回答的问题是实验所做的改动在哪里？设计几个版本，它们之间的区别是什么？以及这些流量在版本之间是如何分配的。

　　设计实验版本的第一步，是要明确实验所做的改动在哪里。这一点比较简单，例如你的改动可能在APP的主页、营销落地页的按钮，或者是整个新用户注册流程等。

　　我们要注意的是龙8long8，不要随意想当然地改动。所有的实验假设和版本设计，都要选择那些高质量、有依据的，这样才能提高实验成功率，避免浪费开发设计资源。

　　举例来说，如果你要优化一个落地页，想看每个元素如何改动效果最好，那你可以试试不同颜色的按钮、不同文案、不同图片，每个版本只改变一个变量如颜色、文案或图片。

　　另一类是探索性实验，你可以在一个版本中同时改变多个变量，或者设计一个全新的版本。常见于两种情况：

　　要么是现有版本表现太差，与其慢慢优化，不如推倒重来，设计一个理想版本。此类实验允许大刀阔斧地改动。

　　需要强调的是，版本数量越多，实验所需的总样本数就越大。如果你的用户量不够大，龙8客户端登录建议不要设置太多的版本。

　　我们还是以一个红蓝按钮的例子来说明。假设在一个实验中，50%的用户看到蓝色版本，另外50%看到红色版本。

　　如果实验观测到，红色版本的点击率比蓝色高出50%，据此我们得出结论：红色版本比蓝色版本更好。但事实真的如此吗？

　　这说明了，AB实验中的样本分流是否均匀，会极大影响实验结论的可信性。如果样本分流做得不好，实验结果可能根本没有参考价值。

　　样本分流之所以要做到均匀，就是要消除一切外在因素的影响，确保对照组和实验组之间唯一的区别就是实验改动点，其他条件都一致。

　　举个例子，复联中的灭霸要随机消灭一半人口。这里的”随机”很关键，如果消灭的方式有选择性，比如留下的都是实力较弱的超级英雄，那他们最后输给灭霸，并不能说明这些英雄真的不如灭霸。因为消灭过程不是随机的，不符合分流均匀的要求。

　　以吆喝科技产品为例，可以在后台设置有多少流量进入实验，如果有多个实验同时进行，还能设置不同实验之间的流量分配。

　　增长 or 运营团队提交分流需求 → 工程师后端进行用户分流，龙8客户端登录前端APP和小程序埋点不同实验版本 → 后端控制前端执行相应实验版本，收集数据 → 分析师手动进行统计分析。

　　同时我们也要考虑我们这个实验是一个优化实验还是一个探索实验。优化实验建议去做单变量的测试，而探索实验可以做一个全新的设计。

　　科学分流是获得可信实验结果的关键。流量分配必须严格执行科学分流，不管是用第三方工具还是自建分流系统，这是获得可靠实验数据和结论的基础。

　　最后，在实验版本开发上线后，我们就可以收集数据，得出实验结果，总结实验心得，并规划后续优化计划，从而完成一次完整的AB实验。

　　最后总结一下，实验设计的艺术在于精确识别改动点、构建可靠实验假设、执行科学流量分配。通过本文的学习，希望你可以更系统、科学地进行实验，从而更精准地优化运营策略，提升运营效果。