关于AB测试-腾讯优测有话说

关于AB测试-腾讯优测有话说
很多软件测试的业内朋友在问，AB测试需要开发吗？甚至有很多人对AB测试不是很了解，腾讯优测的测试技术人员针对网友们的疑问，整理了一篇关于AB测试的内容，让大家一同来了解下AB测试。
AB测试概念
每每出现一个新的词汇或者技术，我们都要先来懂得它是什么意思，同样，我们先来讲一讲什么是AB测试。AB测试这个概念来源于生物学的双盲测试，互联网公司的AB测试采用的就是类似的概念：将Web或APP界面或流程的两个或多个版本，在同一时间维度，分别让两个或多个属性或组成成分相同（相似）的方可群组访问，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析评估出最好版本，正式采用。这就是理论上AB测试的概念。
AB测试步骤
在软件测试领域，无论是兼容性测试，还是自动化测试，都有每个测试项目的基本测试步骤。由于AB测试是一个繁复迭代优化的过程，所以AB测试的基本步骤分为6步，

1.   设定测试目标；
   

2.   设计优化的迭代开发方案，完成新模块的开发；
   

3.   确定实施版本及每个线上的测试版本的分流比例；
   

4.   按照分流比例开发线上流量，进行测试；
   

5.   收集实验数据进行有效性和效果判断
   

6.   根据试验结果确定发布新版本、调整分流比例继续测试或者在试验效果未达成的情况下继续优化迭代方案重新开发上线试验
   

AB测试中分流的设计直接决定了测试结果是否有效
AB测试是对线上生产环境的测试，而之所以进行AB测试通常是对测试中的改进版本所产生效果的好坏不能十分确定，所以测试版本的流量通常不宜过大。尤其对于那些影响范围较大的改版（如主流程页面的重大调整），影响用户决策的新产品上线和其他具有风险性的功能上线通常采用先从小流量测试开始，然后逐步放大测试流量的方法。但是，测试版本的流量如果太小又可能造成随机结果的引入，试验结果失去统计意义。
为了规避这种因为样本量不足造成的试验结果不可用，在AB测试设计时可以采用如下措施：

1.   试验设计时预估进入试验的样本量，做分流规划时避免分配给测试集的样本量过少。
   

2.   除了进行AB测试外增加关于数据有效性考量的AA测试，将原始版本的流量中分出两个和测试版本相同的流量也进入测试。
   

例如：为测试一个新的功能，我们原本准备划分90%流量给老版本，10%流量给新版本；这时我们可以分配70%流量给老版本A，同时生成两个10%流量的老版本C和D进行AA测试，然后把剩余的10%流量给新版本B；在试验过程中通过考察分配给老版本C和D的两股流量是否存在显著性差异，从而认定试验分流是否有效。

3.   如果参与测试新版本已经分配了很大的流量比例，但是仍然存在样本量不足的情况，这时就只能通过拉长试验时间的方式来累积足够的样本量进行比较了。
   

AB测试的设计过程中另一个重要的点就是AB测试延续的时长了，通常AB测试延续的时间不宜太长，因为AB测试是对线上的多个版本的测试，这也就意味着线上系统需要同时维护多个可用的版本，长时间的AB测试无疑加大了系统的复杂性。但是，另一方面如果试验进行的时间太短可能会造成试验样本量不足的问题。同时，如果进行的是UI改版一类影响用户体验的测试，新版本上线后用户通常需要有一个适应的过程，这时我们通常会在试验开始时给用户一个适应期让用户适应新的UI版本，然后再考察试验的结果。适应期的长短通常以足量用户流量参与试验后的2到3天为宜。适应期过后的试验时间长短除了需要考察样本量的情况外，还需要参考用户的行为周期，譬如说电商用户的购买行为有较强的周次规律，周末流量和购买量与工作日会有显著差异，这时测试的周期应该能够覆盖一个完整的周期，也就是应该大于1周。
在试验版本的设计过程中还需要考虑线上进行多个试验相互间的影响，譬如在电商的购买流程中我们同时对搜索算法和商品详情页的UI进行优化，这两个变动贯穿在用户的购物流程中，相互之间可能是有影响的，我们需要区分试验中这两种改动带来的影响分别是怎样的。
以上就是腾讯优测（utest.21kunpeng.com）总结整理的关于AB测试的一些资料，文章内容来源公共网络！