AB测试其实很简单，它是用来比较两个版本（A和B）哪个更有效的工具。先说最重要的，去年我们跑的那个项目，通过AB测试，我们发现B版本的用户转化率比A版本高了大概20%。另外一点，很多人没注意，AB测试的关键是要有一个足够大的样本量，大概3000量级才能得出有统计学意义的结论。我一开始也以为样本量小点没关系，后来发现不对，样本太小容易受到偶然因素的影响。等等，还有个事，记得要控制好测试变量，只改变一个因素，否则结果就不可比了。这个点很多人没注意，导致测试结果无效。我觉得值得试试，尤其是当你不确定哪个方案更好的时候。
结果：通过ab测试，新页面流量提升了20%，这就是坑，别信单一指标。
实操提醒：结合用户行为和业务目标综合评估ab测试结果。