中文
https://zhidao.baidu.com/question/353530989.html
举个简单的例子，当你有一个日IP过千的网站，而你的网站首页几百年没有更改了，这个时候你想启用新的网页，而你有害怕新的页面用户不一定就非常喜欢，那么这个时候你就需要进行A/B测试了。测试的方法是将老页面定义为A页面，新页面定义为B页面。到谷歌网站优化工具申请进行A/B测试（免费的），这是时候谷歌会给你一串代码，我们只需要将代码添加到谷歌要求的页面即可。
代码添加完毕，如果有一千个用户访问你的网站，那么会有500个用户看到A页面，500个用户看到B页面，这个时候再统计下通过A页面到达网站内页的用户占的百分比是多少，通过B页面到达内页的用户占的百分比是多少。假设A的是6%，B的是20%那么恭喜你，这说明你新设计的页面是博得了用户的欢心。如果你对20%的结果还不满意，那么继续修改你的页面，直到这个转化率不能够再提高为止。
A/B测试是一个科学的统计方法，这一统计的诞生，再也不用为了争吵是使用A图片好，还是使用B图片好，好不好，按照效果说算。还是邓爷爷说的好，实践是检验真理的唯一标准。停止争吵，来做个A/B测试吧。
前提是你要有上千的IP，而且还是每日。数据太小的话，往往不准确。
总结： 检查变化产生影响 的 实际用户使用环境的统计方法。
英文
https://www.optimizely.com/ab-testing/
What Is A/B Testing?
A/B testing (also known as split testing or bucket testing) is a method of comparing two versions of a webpage or app against each other to determine which one performs better. AB testing is essentially an experiment where two or more variants of a page are shown to users at random, and statistical analysis is used to determine which variation performs better for a given conversion goal.
