手动 A/B 测试的难题

[sakibkhan22197]

在优化着陆页时，您是否曾感觉自己在盲目地摸索？您精心制作不同的版本，启动 A/B 测试，然后仔细研究数据，拼命试图将重要的结果与统计噪音区分开来。这是一个耗时且常常令人沮丧的过程。

在 Dolead，我们了解优化着陆页以实现最大转化率的挑战。这就是为什么我们开发了一种创新方法，利用 Bandit 算法来自动化 A/B 测试并消除过程中的猜测。

这篇博文将深入探讨我们如何实现 A/B 测试的自动化，并解释它如何改变您的在线广告活动。


多年来，我们的运营团队一直依靠传统的 A/B 测试来优化着陆页。他们会精心制作各种变体，测试从标题和按钮颜色到图片布局和内容的所有内容。


他们手动划分了网站流量，看看哪个表现更好。但这种方法带来了几个挑战：

区分信号与噪声：特定变体的成功是否真实反映了其有效性，还是仅仅是数据的随机波动？使用较小的数据集确定具有统计意义的结果是一项持续的挑战。
耗时的分析：手动分析 A/B 测试数据需要花费大量时间，从而分散了我们团队对战略任务的注意力。
洞察力有限：由于存在众多变量，因此很难准确确定哪些因素推动了转化。
对“获胜”变体的不确定性：即使在测试结束后，人们仍然会怀疑，如果测试不同的元素，是否会错过表现更好的变体。
介绍多臂老虎机算法
输入多臂老虎机算法，这是机器学习领域的一种强大工具，可以自动化 A/B 测试并简化优化过程。

这种算法专门用于信息有限且希望随着时间的推移获得最大回报的情况。想象一下，一个赌徒面对一排老虎机（“强盗”），其赔付概率未知。目标是通过策略性地拉动杠杆（采取行动）来最大化奖金，同时了解哪台机器提供最佳回报。强盗算法的运作方式类似。


在我们的案例中，“机器”是我们的着陆页变体，“奖励”是转化率。算法首先探索两个变体，逐渐将更多流量分配给转化率较高的变体。这种探索-利用平衡是关键优势。随着数据的积累，算法会继续学习和适应，最终专注于转化潜力最高的变体。这确保我们的着陆页不断得到优化，而无需大量人工干预。

它在我们的系统中的工作方式如下：

两个变体作为分支：算法在两个着陆页变体的情况下效果最佳，可确保最佳流量分布和统计显著结果。每个变体都成为算法要分析的“分支”。
数据驱动决策：算法实时跟踪每个变体的转化率。根据这些数据，算法不断调整流量分配，偏向转化率较高的变体。
知道何时停止：我们设立了一个特定的阈值，以确定何时收集了足够的数据来做出自信的决定。此阈值通常转换为一个固定的时间范围，例如两周的时间。
“遗憾”指标：一旦达到阈值，系统就会计算“遗憾指标”。该指标本质上表示如果我们停止展示效果较差的版本（假设该版本最终可能会有所改善），我们可能遭受的转化损失。
自动通知和跟进：当遗憾指标超过设定的限制时，表明有明 dj 电子邮件数据库列表 显的赢家，系统会自动停止表现不佳的变体并通过 Slack 向运营团队发送通知。这样团队就可以了解获胜的变体。指向 Looker 仪表板的链接还提供清晰的数据可视化以供监控。
自动化 A/B 测试的好处
在我们的 A/B 测试过程中采用多臂老虎机带来了显着的好处，包括：

提高效率：该算法处理繁重的数据分析和决策工作，为我们的运营团队节省了宝贵的时间。
数据驱动优化：决策基于具体的数据和具有统计意义的结果，消除猜测和直觉。
提高转化率：通过不断推广性能更高的版本，该算法可确保着陆页得到优化，以实现最大转化率。
持续学习：算法不断适应用户行为和偏好，确保登陆页面随着时间的推移保持优化。
团队协作：我们的运营团队不再受 A/B 测试的常规工作所困扰，而是能够专注于更具战略性的任务，并利用他们的专业知识进一步优化策略。