實驗為進行因果推斷提供了一種干凈而簡單的方法。因為通過簡單地執(zhí)行并查看發(fā)生了什么，通常很難判斷你所做的事情的影響。

外部世界對指標的影響往往比產品變化的影響要大得多。用戶的行為會因一周中的哪一天、一年中的哪段時間、或者天氣(尤其是像Airbnb這樣的旅游產品)、或者他們是通過在線廣告了解到網(wǎng)站還是通過有機方式找到網(wǎng)站，而有很大不同。

對照實驗在控制上述外部因素的同時，隔離了產品變化的影響。比如，我們曾經考慮設計一個新的版本，來讓用戶對預期價格進行篩選，但經過實驗，發(fā)現(xiàn)用戶對它的熱情并不如舊版本好，于是我們果斷進行了放棄。

當你測試這樣的單一變化時，這種實驗通常被稱為A/B測試或拆分測試。這篇文章并不會涉及如何進行基本的A/B測試的基礎知識。有許多工具開發(fā)商提供開箱即用的解決方案來運行A/B測試，一些較大的科技公司已經開放了他們的內部系統(tǒng)供其它客戶使用。

來源：SMEI官方

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