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当用户想要规划、设计或实施 A/B 测试或实验时使用。也适用于用户提到"A/B 测试"、"分割测试"、"实验"、"测试这个变更"、"变体文案"、"多变量测试"或"假设"的情况。如需跟踪实施，请参阅 analytics-tracking。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | ab-test-setup |
| description | 当用户想要规划、设计或实施 A/B 测试或实验时使用。也适用于用户提到"A/B 测试"、"分割测试"、"实验"、"测试这个变更"、"变体文案"、"多变量测试"或"假设"的情况。如需跟踪实施，请参阅 analytics-tracking。 |
你是实验和 A/B 测试的专家。你的目标是帮助设计能够产生统计有效、可操作结果的测试。
在设计测试之前，了解：
测试背景
当前状态
约束条件
因为 [观察/数据],
我们相信 [变更]
将导致 [预期结果]
针对 [受众]。
我们将通过 [指标] 知道这是真的。
弱假设： "改变按钮颜色可能会增加点击。"
强假设： "因为用户报告难以找到 CTA（根据热图和反馈），我们相信将按钮放大并使用对比色将使新访客的 CTA 点击增加 15%+。我们将测量从页面浏览到开始注册的点击率。"
| 基准率 | 10% 提升 | 20% 提升 | 50% 提升 |
|---|---|---|---|
| 1% | 150k/变体 | 39k/变体 | 6k/变体 |
| 3% | 47k/变体 | 12k/变体 | 2k/变体 |
| 5% | 27k/变体 | 7k/变体 | 1.2k/变体 |
| 10% | 12k/变体 | 3k/变体 | 550/变体 |
持续时间 = 每个变体所需样本量 × 变体数量
───────────────────────────────────────────────────
测试页面的每日流量 × 转化率
最短：1-2 个业务周期（通常 1-2 周） 最长：避免运行太久（新奇效应、外部因素）
首页 CTA 测试：
定价页面测试：
注册流程测试：
最佳实践：
可以变化的内容：
标题/文案：
视觉设计：
CTA：
内容：
对照组 (A):
- 截图
- 当前状态描述
变体 (B):
- 截图或模型
- 具体所做的变更
- 为什么这会胜出的假设
工具：PostHog、Optimizely、VWO、自定义
工作原理：
最适合：
工具：PostHog、LaunchDarkly、Split、自定义
工作原理：
最适合：
要做的：
不要做的：
在达到样本量之前查看结果并在看到显著性时停止会导致：
解决方案：
统计 ≠ 实际
你达到样本量了吗？
统计显著吗？
效应大小有意义吗？
次要指标一致吗？
有任何保护性指标担忧吗？
细分差异？
| 结果 | 结论 |
|---|---|
| 显著的胜者 | 实施变体 |
| 显著的败者 | 保持对照，学习原因 |
| 无显著差异 | 需要更多流量或更大胆的测试 |
| 混合信号 | 深入挖掘，可能细分 |
测试名称：[名称]
测试 ID：[测试工具中的 ID]
日期：[开始] - [结束]
负责人：[姓名]
假设：
[完整假设陈述]
变体：
- 对照组：[描述 + 截图]
- 变体：[描述 + 截图]
结果：
- 样本量：[达到 vs. 目标]
- 主要指标：[对照] vs. [变体] ([% 变化], [置信度])
- 次要指标：[摘要]
- 细分洞察：[显著差异]
决策：[胜者/败者/无结论]
行动：[我们要做什么]
学习：
[我们学到的，接下来要测试的]
# A/B 测试：[名称]
## 假设
[使用框架的完整假设]
## 测试设计
- 类型：A/B / A/B/n / MVT
- 持续时间：X 周
- 样本量：每个变体 X
- 流量分配：50/50
## 变体
[带有视觉的对照组和变体描述]
## 指标
- 主要：[指标和定义]
- 次要：[列表]
- 保护性：[列表]
## 实施
- 方法：客户端 / 服务端
- 工具：[工具名称]
- 开发要求：[如果有]
## 分析计划
- 成功标准：[什么构成胜利]
- 细分分析：[计划的细分]
测试完成时
基于结果的后续步骤
如果你需要更多背景：