AB测试，也称为 拆分测试或 对比测试，是一种 在线实验方法，用于比较两个或多个版本的网页、应用界面、营销策略等的效果，以确定哪个版本在特定指标上表现更好。在AB测试中，用户被随机分配到不同的版本，然后通过统计分析来确定哪个版本的表现更好。
AB测试的核心在于 流量分配和 效果衡量。实验的核心在于将用户随机分配到不同版本，并比较各版本的效果。这种方法可以帮助企业验证产品假设、量化改进效果、降低决策风险。
AB测试的过程通常包括以下几个步骤：
实验设计：
确定要测试的变量和版本，以及实验的指标。
流量分配：
将用户随机分配到不同的实验组（如版本A和版本B）和控制组。
数据收集：
收集不同组用户的交互数据和业务数据。
结果分析：
使用统计方法分析实验数据，确定哪个版本在目标指标上表现更好。
迭代优化：
根据测试结果优化产品，并进行新的测试。
AB测试在互联网行业尤其流行，因为它们可以快速、低成本地进行，并且能够提供关于用户行为和偏好的直接见解。这种方法广泛应用于网站优化、应用开发、市场营销和广告等领域。