用户体验之A/B 测试常见5大陷阱

引言

当今，互联网巨头们热衷于进行的 A/B 测试，也被称作小流量实验。这种测试通常针对特定功能、用户界面或逻辑策略，提供两种或多种不同的备选方案。通过从总体用户中随机抽取一小部分流量，分配给这些不同的方案，最终通过实验数据的对比来确定最优化的方案。目前，在字节跳动，每天同时进行的 A/B 测试数量高达上万场，单日新增试验数量超过 1500 个，覆盖超过 400 项业务。截至今年 3 月底，字节跳动累计已经进行了超过 70 万次的 A/B 测试。然而，A/B 测试的成效在很大程度上取决于关键环节的试验。[1]如果无法识别关键环节，而在一些无关紧要的环节上进行大量 A/B 测试，那么这些努力也将是徒劳的。本文将重点探讨在 A/B 测试中常见的五大陷阱。

一、样本代表性不足

用户群体的多样性导致他们的需求和期望存在显著差异。特别是对于像微信这样的软件，由于缺乏明确的消费者画像，选择合适的测试样本尤为困难。如果在样本选取过程中未能充分考虑这些差异，测试结果可能仅反映了部分特定用户的偏好，而无法代表整个用户群体。因此，准确地对用户进行分组是AB测试中的一个关键步骤。但实际操作中却面临许多难题，尽管我们能够利用条件筛选来实现用户分组但是用户的行为模式可能会对分组的准确性造成干扰。[2]为了克服这些挑战，测试人员需要深入理解用户行为，并且在设计测试方案时，要考虑到不同用户群体的特性，确保测试样本的代表性。此外，通过持续的监测和分析，可以及时调整测试策略，以减少行为模式对测试结果的干扰，从而提高测试的准确性和可靠性。

二、测试变量选取

单一变量测试通过一次只调整一个因素来观察其对指标的作用。然而，现实中的产品运营和用户体验构成了一张错综复杂的网络，多个因素相互影响共同决定了最终的结果。[3]网易云音乐在进行测试时，如果仅关注推荐算法对用户播放量的影响，而忽视了歌曲版权数量、音质、界面设计、社交互动功能等其他关键因素，可能会导致结论的偏颇。即便推荐算法得到优化，某类歌曲的播放量有所增加，但如果平台的歌曲版权受限，用户无法找到他们喜欢的歌曲，或者音质差强人意、界面操作复杂，用户流失的风险依然存在，整体用户体验并未得到根本性的提升。

多变量测试试图克服单变量测试的局限，通过同时改变多个变量来观察对指标的影响。然而，这种测试方法也面临着排列组合数量庞大的挑战，无疑增加了测试的复杂度和难度。以大众点评为例，如果在多变量测试中同时考虑推荐菜品的图片风格、文字描述、价格范围、推荐时间等多个因素，可能会产生大量组合情况。若缺乏恰当的实验设计方法，测试工作量将急剧增加，且难以明确各个因素对用户点击率、下单率等关键指标的具体影响，最终可能导致测试资源的浪费，无法获得明确有效的结论。

三、增量原因判断

在进行 AB 测试结果分析时，一个常见的误区是将观察到的性能提升完全归因于特定特征的改变。实际上，测试中所记录的性能提升可能只是表面现象，它可能受到多种因素的影响，包括样本的特殊性、外部环境的波动等，因此不能直接等同于特征改变带来的实际效果。例如，在测试一项新的促销活动时，数据显示销售额有所增加。然而，如果我们将这一增长完全归功于促销策略这一特征，而忽略了测试期间可能存在的竞争对手缺货、市场需求普遍上升等外部因素，以及参与测试的用户可能本身就具有更高的购买意愿等内部因素，我们可能会高估该策略的实际效果。这可能导致在后续的全面推广中投入过多资源，却未能实现预期的收益增长。因此，正确的做法是在分析测试结果时，应全面考虑所有可能影响结果的因素，并运用标准误差来计算每组数据的置信区间。通过采用更为严谨的统计分析方法，我们可以更准确地判断特征与性能提升之间的真实关联，从而避免因错误解读测试结果而做出不切实际的乐观决策。[4]

四、只关注平均值

如果测试结果显示新版本相较于旧版本平均吸引了更多的用户，这是否意味着我们可以毫无顾虑地将其推向市场？答案显然是否定的。在这一阶段，我们仍然需要对更细致的数据进行深入分析，以确保所观察到的“积极成果”是真实可靠的，并非仅仅是暂时的或者是由其他非预期因素导致的。我们不能排除可能是系统漏洞或者数据收集过程中的错误导致新版本错误地统计出更多用户的情况。尽管我们相信，在AB实验结束并显示出积极成效时，您已经接近成功，但在对用户数据进行更深入分析，确认新版本的吸引力是基于其本身的质量和特性，而非其他干扰因素之前，切勿急于下定论。只有通过全面的分析和验证，我们才能确保新版本的上线是建立在稳固的基础之上，从而避免可能的风险和损失。

五、结果运用滞后性

AB测试的视野往往局限于狭窄的小巷，难以全面评估产品的价值与影响。其在动态适应性和深度分析方面的局限性，也如同缺了一角的拼图，使我们无法完整地洞察用户体验的全貌。在快速变化的市场环境中，AB测试往往无法及时适应新趋势和突发情况。热点和用户需求瞬息万变，犹如变幻莫测的风云，而AB测试需一定时间收集数据、分析结果，当新的事件出现时，AB测试还在按部就班地进行着前期数据收集。除此之外，AB测试通常侧重于量化数据的比较，如点击率、转化率、留存率等，而对用户体验深层次的定性分析则犹如，浅尝辄止。用户体验设计应关注用户的情感和心理需求，仅依赖于量化指标可能无法全面反映用户的真实体验。[5]因此，在AB测试后，仍需进行深入的用户访谈或调查，以补充定性数据，如同挖掘宝藏时，不能仅满足于表面的发现，还需深入探寻内部的珍贵信息，帮助理解用户行为背后的深层次原因，从而为产品的进一步优化提供全面、准确的依据。

结语

为了成功规避这些陷阱，我们需在多个关键环节上严格把关。在操作过程中，要避免 AB 测试的滥用与误用，不做无意义的测试，不盲目追求数量而忽视质量。同时，不能仅依赖平均值，要深入分析更细粒度的数据，还要充分考虑技术实现细节、环境变化等因素对测试结果的影响。要善于思考测试失败的原因，从中汲取经验教训，不断完善测试方案。深入理解 AB 测试的原理、陷阱及规避方法，是我们在提升用户体验之路上的重要课题。只有正确应用 AB 测试，才能让它真正成为我们优化产品或服务的得力助手，为用户带来更优质的体验，为企业创造更大的价值。

参考文献

[1] 为什么互联网巨头如此热衷于A/B测试？ - 优设网

[2] 保姆级教程！掌握大厂设计师必学的可用性测试完整方法 - 优设网

[3] 交互设计入门基础：帮你快速掌握A/B测试的实战应用 - 优设网

[4] 如何让可用性测试像剧本杀一样容易？来看高手的总结！ - 优设网

[5] 如何做一个可靠有效的AB测试？从这两方面入手！ - 优设网