很多人都想知道什么是AB测试？如何为GoogleAds设置AB测试？关于购物车性能测试怎么测试的题，但是都不是很了解，那么小编为大家讲解吧！
简单来说，AB测试就是用不同的方法来达到同一个目标，为每种方法提供足够的样本进行测试，最终看看哪种方法是最优解。
1.什么是AB测试？
A/B测试的概念源于生物医学中的双盲测试，将患者随机分为两组，并在他们不知情的情况下给予安慰剂和测试药物。我们通过比较患者组的表现是否存在显着差异来确定测试药物是否真正有效。
A/B测试是一种在创建过程中优化产品的方法，通过为同一优化目标创建两个计划，允许某些用户使用计划A，其他用户使用计划B。不同的计划有转化率、点击量、保留率和其他指标，可帮助您权衡不同解决方案的优缺点并做出决定。
2000年，Google工程师首次使用A/B测试来测试有多少搜索结果更适合在搜索结果页面上显示。尽管该AB测试因搜索结果加载速度题而失败，但该A/B测试被认为是Google的第一个AB测试。此后，A/B测试被广泛应用于互联网公司的优化迭代中，每年谷歌、亚马逊、eBay、阿里巴巴等主流互联网公司都会使用数以万计的AB实验来优化在线UI内容。算法优化、利润优化等
2.为什么需要A/B测试？
A方案和B方案无法评判，各有主观优劣，选择小样本用户，进行AB测试，根据上线后的数据表现来决定哪个更好。
A/B测试的产品优化过程可以分为两个阶段
第一步是反应阶段，通过对当前用户行为和系统指标的统计分析来确定产品可以改进的地方，例如页面跳出率是否太高，需要优化？还是购物车放弃率太高需要改进？
第二步是通过实验来改善这些产品的弱点。例如，您可以添加一个链接以将优惠券发送到您的过程吗？我可以简化购物车结账流程吗？您想重新创建您的副本吗？您想更换照片吗？这需要对可能的决策进行A/B测试，并且只有那些通过实验数据证明能够带来真正改进的决策才会被实际实施。
3.AB测试原理
AB测试的核心原则就是四个字假设检验。测试我们提出的假设是否正确。针对AB检验，检验实验组和对照组的各项指标是否有显着差异。
AB检验中，原假设是实验组和对照组的指标相同，因此不存在显着性差异，备择假设则相反，即实验组和对照组的指标是不同的。有显着差异。
例如。我们希望优化我们的算法以提高页面的点击率。对于这种场景下的AB测试，原假设是新算法与现有算法的页面点击率没有显着差异，备择假设是页面点击率存在显着差异。新算法与现有算法之间的比率。
4.GoogleAdsAB测试设置教程
1点击GoogleAds帐户左下角的“梦想与实验”。
2创建新草稿
3选择您要测试的营销活动
4单击“保存”，您将进入此页面，您选择的营销活动现已复制到该页面。
5更改您要在此活动中测试的内容。
例如，如果您想测试新的广告口号，可以删除现有的广告口号，并用新的广告口号替换。
要测试不同的着陆页，请将原始着陆页修改为您要测试的着陆页。
6进行更改后，单击“营销活动实验”。
7单击“新建实验”。
8选择您刚刚创建的草稿，为实验设置名称，然后单击“保存”。
默认情况下，PS:设置为50%广告组流量和50%实验组流量。如果要修改这些比率，可以自定义“分配给实验的%”。
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