一、AB test简介

AB test是互联网产品运营中寻求更优策略的一种方式，其本质是一种准确归因，在互联网行业中被常用作：为确定某种更有效的流量策略，选定两个或多种路径方案实施，在同一时间维度，让样本属性近似的两个或多个群体按照不同路径访问，通过收集相关数据综合分析，从而评估出更有效的方案并加以利用。

APP流量智能分发正在成为AB test最常见的应用场景，这是因为广告AB test不仅能高效的分析出哪个版本的广告素材更受用户青睐，以及怎么设置广告才能吸引到更多用户点击，还能充分挖掘APP的流量价值实现效益最大化，更多能助力开发者提升APP广告商业化时的用户体验。

二、AB test的应用场景和形式

首先我们来了解一些AB test在APP广告化的现实应用，通过举一些常见的例子，有利于开发者们或者运营人员快速了解。从广告展现来看，包括广告形式优化、广告素材（文案、图片、视频）、广告布局以及展现频次优化等场景都可以采用AB test。

• 广告形式：一款APP不可能只有一种广告形式，每一个广告位下，静态图、动态图或者视频形式对用户体验的影响不同，带来的商业收益也不一致，此时开发者就可以圈定类似的用户群体，在相同时间投放相同的内容在不同形式下进行展现，反复 test可确定哪一种形式效率更好；
• 广告素材：同一个广告位，同一种素材下，广告内容优化也可以借助AB test来实现，静态图片下，文案是“立即进入”还是“现在打开”更好，画面色彩如何选择，涉及到素材优化不能有效达成一致时，统统交给 test的数据说话。
• 广告布局：广告内容中文案在左还是产品在左，同一个广告页面里不同元素的组合排列也常用在AB test；
• 展现频次：广告点击率和人均广告展示次数事关广告收入，广告的展现频次把握需要不断的调整优化磨合，在商业利益最大化和用户体验平衡天秤中，深深考验着开发者的操作功底，这也是广告变现AB test的重要应用场景，在广告上线前通过不断的 test直到确定更优效果。

以上可了解一些基础的应用场景，那么在实际操作中如何安排广告流量分配形式呢，主要有两种方案：同层互斥分配和分层流量正交。

• 同层互斥分配：是为了防止 test实验相互之间的数据干扰，可以在同一个流量层中创建实验，各个实验公用100%流量，单个用户或者设备只能被分配到流量层的一个实验中去；
• 分层流量正交：是为了充分利用流量提高实验效率，逐层设置实验结构，上一层的实验样本还可以在下一层实验中全量使用。

三、AB test的核心功能架构

AB test正成为广告商业化增长和用户运营留存的秘密武器，更快更高效的试错迭代，正帮助开发者持续优化流程，来源于客观数据的驱动和结论，避免了人为主观判断，不再使商业化人员面临决策时左右为难。

那么AB test框架要怎么搭建呢？需要知晓 test系统的各个模块和环节配合， test系统的主体有四个模块：配置管理模块、分流模块、数据分析模块、预警对接模块。

• 配置管理模块：该模块可以理解为主要面向系统使用者的前端模块，包含 test实验的名称、时长、样本、群体等实验属性的选择配置，是整个实验活动的管理后台，开发者可以选择实验指标、配置参数，管理和查看实验数据，比如Google的Optimize架构，就为产品提供了相应的五层实验管理平台。
• 分流模块：产品有若干用户流量，如何判定每个用户进到哪一个 test实验就涉及到分流算法，国内主要是采取Cookie分流法，通过抓取的用户数据匹配相应的实验，从而前端向客户展示对应的实验版本。
• 数据分析模块：通过对埋点数据的整理、清洗和分析，观察实验数据的波动情况，从而判断实验的有效性；
• 预警对接模块：首选的当然是商用的AB testSDK，成熟高效必然有埋点，毕竟不可能每次与业务进行对接，当然自建也是可以的。

如果从用户视野理解AB test的整体架构，那么整个流程是这样的：

• 用户进入APP， test分流模块依据提前圈定的属性规则，按照分流算法开始进行受众、规则、分层管理，为此用户开始分流，一部分去向原始版本，另一部门去向实验版本；
• 原始版本和实验版本的的用户各有50%的可能，当然这个流量分配原则和比例，管理后台是可以配置的，在用户进入不同模块的时段，埋点数据进行记录；
• 对埋点数据进行清洗、整理和分析，可以得出具体 test数据；
• 数据整合并在管理后台展示，返回实验报告。

AB test的单个模块和整体配合便是如此，相关的产品、技术和运营人员需要用到的环节不同，但是都应当对底层逻辑有所了解，方能实现流量的精细化分发，达到充分挖掘每个流量价值的目标。

四、AB test产品化：广告商业化决策的重要工具

最早风靡于硅谷互联网的AB test技术，在进入国内后逐渐呈现产品化的趋势，成为企业商业化决策的重要工具之一，在各个互联网各个领域大放异彩。越来越多的知名APP正在尝试体验广告AB test，通过对实验流程进行科学test和小范围试错，有效的提升了广告曝光和有效点击，这一环节值得持续和长期跟踪，直到实现商业收入最大化和用户体验的极致平衡。

为了解决APP的的广告流量精细化缺失难题，倍业科技通过专业级SDK管理帮助开发者收益提升，全流程的商业化托管和专业运维服务，帮助产品解决广告商业化困境。