A/B测试中常见的误区有哪些？

一、实验设计与执行误区

样本量不足或分配不均‌

流量过小会导致结果受偶然因素干扰，需提前计算样本量（如使用A/B测试样本量计算器）‌。

流量分配需随机且均衡，避免人为干预（如将高意向用户集中到实验组）。

测试周期过短‌

仅运行几天可能覆盖不完整用户行为周期（如3天活跃用户 vs 半月活跃用户），建议持续2-4周‌。

节假日等非常规时段的数据可能失真，需避开或延长测试‌。

二、数据分析与决策误区

忽视统计显著性‌

过早终止测试（如仅80%置信度）可能导致误判，需达到95%以上（P≤0.05）‌。

显著性水平需提前设定，避免事后调整导致偏差‌。

指标冲突与片面优化‌

过度关注单一指标（如点击率）可能损害整体体验（如标题党导致留存率下降15%）‌。

需综合评估多指标（如转化率、用户留存、ROI）‌。

三、认知与操作误区

主观偏好干扰‌

因个人喜好否定数据结果（如认为“设计更丑的版本不可能胜出”）违背数据驱动原则。

需尊重测试结果，即使与预期不符‌。

辛普森悖论与分组陷阱‌

整体数据可能掩盖分组差异（如新功能对老用户留存率更低），需分层分析‌。

避免标签化用户分组，确保流量随机性。

四、长期策略误区

短期数据与长期目标脱节‌

测试结果仅反映短期表现，需与企业长期战略（如用户体验、品牌调性）结合‌。

例如：短期提升注册量的方法可能损害用户信任‌。

过度依赖A/B测试‌

并非所有决策都需测试，需平衡效率与成本（如微小改动可能不值得测试）‌。

通过规避上述误区，可提升A/B测试的可靠性和业务价值‌。