a/b测试
所谓 A/B 测试，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符合设计目标。
一：基本概念
网站设计中，我们经常会面临多个设计方案的选择，比如某个按钮是用红色还是用蓝色，是放左边还是放右边。传统的解决方法通常是集体讨论表决，或者由某位专家或领导来拍板。虽然传统解决办法多数情况下也是有效的，但A/B 测试（A/B Testing）可能是解决这类问题的一个更好的方法。
所谓 A/B 测试，简单来说，就是为同一个目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用 A 方案，另一部分用户使用 B 方案，记录下用户的使用情况，看哪个方案更符合设计目标。当然，在实际操作过程之中还有许多需要注意的细节。
A/B 测试最核心的思想，即：
多个方案并行测试；
每个方案只有一个变量不同；
以某种规则优胜劣汰。
需要特别留意的是第 2 点，它暗示了 A/B 测试的应用范围，——必须是单变量。
另外，虽然 A/B 测试名字中只包含 A、B ，但并不是说它只能用于比较两个方案的好坏，事实上，你完全可以设计多个方案进行测试，比如ＡＢＣ测试，“A/B 测试”这个名字只是一个习惯的叫法。
回到网站设计，一般来说，每个设计方案应该大体上是相同的，只是某一个地方有所不同，比如某处排版、文案、图片、颜色等。然后对不同的用户展示不同的方案。
要注意，不同的用户在他的一次浏览过程中，看到的应该一直是同一个方案。比如他一开始看到的是 A 方案，则在此次会话中应该一直向他展示 A 方案，而不能一会儿让他看 A 方案，一会儿让他看 B 方案。
同时，还需要注意控制访问各个版本的人数，大多数情况下我们会希望将访问者平均分配到各个不同的版本上。要做到这些很简单，根据 cookie （比如 cookie 会话ID的最后一位数字）决定展示哪个版本就是一个不错的方法。
要实现 A/B 测试，我们需要做以下几个工作：
1、开发两个（或多个）不同的版本并部署；
2、收集数据；
3、分析数据，得出结果。
二：实践方法
从左到右，３条较粗的竖线代表了 A/B 测试中的３个关键角色：客户端（Client）、服务器（Server）、数据层（Data）。从上到下代表了３种访问形式：
无 A/B 测试的普通访问流程（Non AB test）
基于后端分流的 A/B 测试访问流程（Back-end AB test）
基于前端分流的 A/B 测试访问流程（Front-end AB test）。
A/B 测试需要将多个不同的版本展现给不同的用户，即需要一个“分流”的环节。从上图中我们可以看到，分流可以在客户端做，也可以在服务器端做。
传统的 A/B 测试一般是在服务端分流的，即基于后端的 A/B 测试（Back-end AB test），当用户的请求到达服务器时，服务器根据一定的规则，给不同的用户返回不同的版本，同时记录数据的工作也在服务端完成。
基于后端的 A/B 测试技术实现上稍微简单一些，不过缺点是收集到的数据通常是比较宏观的PV（Page View）信息。虽然可以进行比较复杂的宏观行为分析，但要想知道用户在某个版本的页面上的具体行为往往就无能为力了。
基于前端的 A/B 测试则可以比较精确地记录下用户在页面上的每一个行为。它的特点是，利用前端 javaScript 方法，在客户端进行分流，同时，可以用 JavaScript 记录下用户的鼠标行为（甚至键盘行为，如果需要的话），直接发送到服务器记录。
下面，我将重点介绍一下我们在基于前端的 A/B 测试上的一些实践。
首先遇到的问题是如何分流的问题。对于大部分需求来说，我们希望各个版本的访问人数平均分配。可以根据某一个 Cookie ID 来划分用户，比如“123.180.140.*.1267882109577.3”，可以根据这个 Cookie ID 的最后一位（在本例中是“3”）来划分人群，比如单数的显示 A 版本，偶数的显示 B 版本。
正确展示对应的版本后，就要开始采集需要的数据了。当前版本有多少 PV （Page Views，访问量），如果需要记录这个数据的话，在正确版本加载完成之时就要发送一个打点信息。不过很多需求中，具体版本的 PV 的精确数值可能不是很重要，而且要收集这个信息需要多一次打点操作，所以一般情况下这个数据是可选的。
必须的数据是测试区域内用户的点击信息。当用户在测试区域点击了鼠标左键（无论这个点击是点击在链接、文字、图片还是空白处），我们就需要发送一条对应的打点信息到打点服务器。一般来说，这个打点信息至少需要包含以下数据：
当前 A/B 测试以及版本标识
点击事件的位置
点击时间戳（客户端时间）
当前点中的URL（如果点在非超链接区域，此项为空）
用户标识（比如 Cookie ID）
用户浏览器信息
三：应用例子
今年，EA公司发布新版《模拟城市》（SimCity）游戏时，在网站做了一个A/B测试，以便试验转化率在不同的布局下是否有变化。
下面是两个不同的版本：
B版本与A版本的差别在于新版本删除了Pre-order的促销广告图片，页面更清爽一些。
结果数据显示，A版本的转化率为5.8%，B版本的转化率为10.2%，提高了43.4%。
这几乎是一个完美的A/B测试案例：有明确的测试目标，清晰的衡量标准（订单转化率），以及完美的结果数字。
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