如何做ab测试
社区干货
「超话数据」直播回顾 | 如何从零开始一个A/B测试(文中领取PPT)
《如何从零开始一个A/B测试》,邀请字节跳动数据平台两位嘉宾展开分享,从产品层面深度解读A/B测试如何驱动产品优化、带来用户增长、提升企业效率,并以“今日头条”为例,演示A/B测试最佳使用方式。* 直播福利:限时领取火山引擎A/B测试试用机会我们将免费提2亿事件量和5万MAU,以及高达12个月的使用权。点击“阅读原文”立即领取! 以下为嘉宾演讲PPT,**关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【AB】即...
“抖音”命名是靠它?解码字节跳动如何做A/B测试
这是字节跳动的一种神奇的决策机制 —— **A/B 测试** ,让我们借助大数据的手段,从多种不同的方案中,选出最合适的一个,充满了数据科学的魅力。 
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干货|底层技术揭秘!如何搭建“广告投放”场景下的A/B测试平台
或者简易的分流投放测试来粗略进行。在 **火山引擎AB测试推出“广告投放AB实验”后,** 可逐步支撑企业快速、科学地验证不同投放策略的平均转化成本数据效果,并根据实验报告得到计划中不同素材、不同落地页、不同... 底层利用环境变量做兼容,降低开发成本。 **授权服务**是使用投放的第一步,其主要作用就是对接各个广告平台的授权逻辑,将广告账号授权给预定义的开发者账号,保存Token或密码凭证,然后调用抓取服务下发账...
火山引擎DataTester:AB测试技术揭秘及应用分享
AB测试常见的分流形式有两种:服务端分流和后端分流。一种是实验功能由服务端负责开发实现并最终控制生效的实验,例如产品数值策略、推荐算法、推送策略、广告排序等。另一种则是由客户端负责开发实现并最终控制生效的实验,例如界面功能、UI样式、运营素材等。在此阶段,火山引擎 DataTester 的技术人员克服了五个挑战。- 如何让不同分组中的用户更加同质? 火山引擎 DataTester 的解决方案是在分组过程中进行两次哈希,以此保证...
如何用AB测试完善产品激励体系
最常用到的3种AB实验形式,介绍AB测试如何应用在产品激励体系的建设中。- 积分策略实验- 奖品选取实验- 领奖链路实验首先是**积分策略实验**,用户激励体系中常见的积分策略,...
「超话数据」直播预告 | 如何从零开始一个A/B测试?
这家国内知名的租车公司正面临着“如何提升整体的租车转化率”的问题。*运营负责人说,“租金和押金应该放在同一个支付页面,这样的流程越短越好,如果操作步骤多了,会降低整体用户使用意愿”。**产品负责人说:“应该先付租金再付押金,应该是两个页面才更为合理,不然同时要支付很多钱,会给用户带来决策上比较大的压力”。*Battle 几轮下来还是没有定论,问题如何解决? **答案是:** **不如做一个A/B测试**...
「超话数据」直播预告 | 如何从零开始一个A/B测试?
这家国内知名的租车公司正面临着“如何提升整体的租车转化率”的问题。*运营负责人说,“租金和押金应该放在同一个支付页面,这样的流程越短越好,如果操作步骤多了,会降低整体用户使用意愿”。**产品负责人说:“应该先付租金再付押金,应该是两个页面才更为合理,不然同时要支付很多钱,会给用户带来决策上比较大的压力”。*Battle 几轮下来还是没有定论,问题如何解决?**答案是** **:** **不如做一个A/B测试吧!**字节跳动的...
「Hi 火山」AB测试如何解决增长问题
AB测试如何解决增长问题
1 个案例读懂——游戏产品如何用 A/B 测试做增长
上线和运营等阶段 A/B 测试均能发挥重要作用。本文讲述一个通过 A/B 测试获得“数据驱动增长”能力的游戏产品故事。并介绍在游戏的研发推广的全流程中,A/B 测试都能应用于哪些场景。# 快速试错,A/B 测试打磨... =&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714926094&x-signature=aBci6wK2k8IlpI2z3wvy41qqztM%3D) 经过在 DataTester 中运行 2 周的实验测试,结果显示,首页为合成页(右图)的页面在用户 3 日留存、用户 7 日留存以及广告...
企业诊断屋:在线小说企业如何用A/B测试赋能业务
本期火山引擎A/B测试企业诊断屋,将分享在线小说业务设计A/B实验的思路。 本期火山引擎A/B测试企业诊断屋,将剖析一个在线小说品牌,如何不断优化满足消费者需求的企业案例,看在线小说如何应用A/B实验优化产品满足个性化需求、提升成单转化。企业诊断屋是由火山引擎Datatester测试推出的AB测试行业科普系列内容。**千行百业用AB,每个行业、每个职能、业务的每一环节,都有多种** **AB实验** **的应用场景;数据可以帮助企业优化...
干货|火山引擎A/B测试的统计原理与技术实现
研究怎么样辅助去做一些决策。在探索实验室里面,我们往往会尝试一些非 AB 实验的东西,比如人工合成对照组,对于一些只能将用户分在实验组中的策略,我们可以通过人工合成的方式,给构建出一个对照组进行实验,比较策略的效果。在决策分析部分,我们之前提到的显著性计算,只是分析过程中的一部分。* **再次,我们可能还要分析更多的东西,**比如策略的功效是否足够,是否需要继续提升;比如实验有没有比较严重的首因效应,用户是真正喜欢这...
