10亿+海关交易数据，1.2亿企业数据，2亿+企业联系人数据，1000千万真实采购商。覆盖200+个国家及地区，95%外贸重点拓展市场，可根据行业、经营范围等多方位挖掘目标客户。
免费试用
AB test，简单讲就是要达成同一个目标，用不同的方式，每种方式给予足够多的样本去测试，最终得出哪种方式是最优解。
A/B 测试的概念来源于生物医学的双盲测试，双盲测试中病人被随机分成两组，在不知情的情况下分别给予安慰剂和测试用药，经过一段时间的实验后再来比较这两组病人的表现是否具有显著的差异，从而决定测试用药是否真的有效。
在做产品的过程中，A/B 测试是一种产品优化的方法，为同一个优化目标制定两个方案（比如两个页面），让一部分用户使用A 方案，同时另一部分用户使用 B 方案，统计并对比不同方案的转化率、点击量、留存率等指标，以判断不同方案的优劣并进行决策。
2000年Google的工程师第一次将A/B测试用于测试搜索结果页展示多少搜索结果更合适，虽然那次的AB测试因为搜索结果加载速度的问题失败了，但是这次的A/B测试可以认为是Google的第一次AB测试。从那以后，A/B测试被广泛应用于互联网公司的优化迭代, 每年数万个AB实验被Google、Amazon、eBay、阿里等主流互联网公司应用于线上进行UI内容优化、算法优化、收益优化等方方面面。
A方案和B方案主观上各有优劣，无法判断，选取一部分用户样本，做AB测试，根据上线之后的数据表现，来决定哪个更好。
有了A/B测试，产品的优化过程就可以看作两个阶段。
第一个阶段是后验的，通过统计分析目前的用户行为和系统指标来判断产品的哪些地方可以做改进，比如是注册页面流失率太高需要优化？还是购物车报废率太高需要改进？
第二个阶段就是试验，尝试改进这些产品的薄弱环节。比如是不是可以在注册流程里增加一个送优惠券环节？是不是可以精简一下购物车付款的流程？要不要改写文案？要不要替换图片？这就需要对可能的决策进行A/B测试评估，只有那些被试验数据证明了真正有改进效果的那些决策才会被真正实施。
AB测试最核心的原理，就四个字：假设检验。检验我们提出的假设是否正确。对应到AB测试中，就是检验实验组&对照组，指标是否有显著差异。
在AB测试中，零假设是：实验组&对照组 指标相同，无显著差异；备选假设则相反，实验组&对照组 指标不同，有显著差异。
举个例子。我们优化了某算法，想提高页面的点击率。针对这个场景的AB测试，零假设就是 新算法&老算法的页面点击率无明显差异，备选假设是 新算法&老算法的页面点击率有显著差异。
1.?点击Google Ads账户左下角的“草稿和实验”
2.?新建草稿
（本文内容根据网络资料整理和来自用户投稿，出于传递更多信息之目的，不代表本站其观点和立场。本站不具备任何原创保护和所有权，也不对其真实性、可靠性承担任何法律责任，特此声明！）
AB测试是一种实验方法,通过在一个用户群体中随机分配两个或多个版本的同一资源(如网页或广告),从而观察用户如何在不同版本之间进行选择,以评估各版本的表现效果,例如转换率。通过AB测试可以判断哪个版本对用户影响最大。
Google ads如何设置AB测试?在Google Ads控制面板中,选择“试验”选项卡,然后点击“添加试验”。给试验起一个名称,选择广告组,然后添加至少两个版本。设置测试时间和样本大小后保存。运行试验期间,系统将按设置的样本比例随机将用户分配到不同版本中,测试结束后即可查看各版本的效果对比报告。
AB测试结果如何分析?主要看关键指标的变化,如点击率、转换率等。如果一个版本的这些指标明显高于另一个版本,则可以判断这个版本更优,后续选择这个版本上线。如果没有明显差异,可能需要扩大样本规模继续测试。一般需要一个95%或更高的置信区间才能得出比较可靠的结论。
印度尼西亚
越南
印度
菲律宾
土耳其
美国
墨西哥
加拿大
危地马拉
歌诗达黎加
阿根廷
巴西
智利
哥伦比亚
秘鲁
俄罗斯
乌克兰
法国
德国
意大利
埃塞俄比亚
乌干达
博茨瓦纳
加纳
肯尼亚
澳大利亚
新西兰
斐济
维尔京群岛
关岛
