好书推荐：一篇文章教会你什么叫A/B测试
Hello兄弟姐妹萌好，我是不想努力的小P。今天继续为大家推荐一本好书：《A/B测试：创新始于试验》，推荐指数三星半。（以下简称A/B测试）本书的作者是吆喝科技的创世人王晔，先后任职于NEC、微软、谷歌等国际知名公司，任职期间负责P2P流媒体优化、P4P/ALTO、Google Adwords质量与移动广告新产品等前沿项目的设计、开发及优化工作，积累了大量实验创新的理论和实战经验。
我们如今看到的各种互联网产品的改版以及创新，其背后都离不开试验工作，其中被互联网、移动互联网行业广泛应用的试验方法是A/B测试。A/B测试的本质是试验，作为一种新兴的网页优化方法，通过对比实验增加转化率和注册率，带来产品和运营的创新，以实现各项指标的增长，如今他更是增长黑客所必备的核心思维方式和工作方法。在流量日渐昂贵、精细化运营的大环境下，互联网产品、运营和市场营销人员主要具备A/B测试思维，以测试结果为依据做决策，优化页面，提高转化率，迭代产品。
我们先来看一下本书的结构：
第1章 数据驱动是实验本质
第2章 A/B测试是成功的实验方法
第3章 A/B测试的作战计划
第4章 A/B测试的完整解决方案
第5章 实验星火，终会燎原
其实按照小P来划分这本书的结构，可以简单的分成；两部分。第一部分主要讲了试验
以及A/B测试的重要性，其中穿插科普了统计学的相关知识；第二部分列举了很多的A/B测试相关的试验案例。
本书开篇从达尔文雀和现代医学的角度剖析证明，生活处处是试验，试验能帮我们更清楚的了解世界。其实关于A/B测试的重要性小P相信不需要向大家描述很多，因为对本文感兴趣的同学基本也已经认同了A/B测试的重要，那么我们首先来系统的定义下A/B测试。
在互联网产品迭代实验中的A/B测试是指：为了验证一个新的产品交互设计、产品功能或者策略的效果，在同一时间段，给多组用户（一般叫作对照组和试验组，用户的分组方法统计上随机，使多组用户在统计角度无差别）分别展示优化前（对照组）和优化后（试验组，可以有多组）的产品交互设计、产品功能或者策略、算法，并通过数据分析，判断优化前后的产品交互设计、产品功能或者策略、算法在一个或者多个评估指标上是否符合预期的一种试验方法。
A/B测试包含三种特性：预测性、并行性和科学性。随着数据驱动决策的思想在互联网及传统企业中的普及，很多人开始重视A/B测试。然而，有些人只是根据字面意义理解，并没有产生更多的思考，我们来列一下“伪”A/B测试的集中常见形式：
1. 用户分流不科学。比如在不同的应用市场发布不同版本的App，或者在不同的渠道发布不同版本的页面，并进行用户数据对比，都是不科学的。在这里最重要一点是：要得到科学可信的A/B测试试验结果，就必须合理地进行正确的流量分割，保证试验组和对照组里的用户特征是一致的，并且都具有代表性，可以代表总体用户特征。
2. 盲目分层。盲目分层是指所有的试验都放在不同的分层去做，都用正交试验的方法去做。
3. 不考虑试验数据的统计有效性。针对数据统计本书花了一部分来介绍统计学原理方面的知识，有兴趣的同学可以去看一下，还是很有收获的。
举个例子来说，2013年爱彼迎对搜索页进行了改版设计。对于爱彼迎而言，搜索页是
业务流程最基础和重要的页面。因此，能否准确地确定改版的效果是非常关键的。我们在下图能看出搜索页改版前后的变化；新版更多的强调了房源的图片以及标注了房源所在位置的地图。
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