ABTest

发布时间:2022-01-05  栏目:AI应用领域, 工程部署, 软件、框架及系统  评论:0 Comments

在现实的产品设计场景中,我们经常会遇到多个设计方案的选择。例如,App或网页端某个页面的某个按钮的颜色是用蓝色还是红色,是放在左边还是右边?传统的解决方案通常是集体表决或由某位Leader拍板,类似的选择还有很多,从概率上很难保证传统的选择策略每次都是有效的,而ABTest显然是一种更加科学的方法。

ABTest,简单来说,就是为同一个产品目标制定两个方案(比如两个页面一个用红色的按钮、另一个用蓝色的按钮),让一部分用户使用A方案,另一部分用户使用B方案,然后通过日志记录用户的使用情况,并通过结构化的日志数据分析相关指标,如点击率、转化率等,从而得出那个方案更符合预期设计目标,并最终将全部流量切换至符合目标的方案。

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杨文龙,微软Principal Engineering Manager, 曾在各家公司担任影像技术资深总监、数据科学团队资深经理、ADAS算法总监、资深深度学习工程师等职位,热爱创新发明,专注于人工智能、深度学习、图像处理、机器学习、算法、自然语言处理及软件等领域,目前发明有国际专利19篇,中国专利28篇。

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