#A_b_тест

Перед вами — гайд по A/B-тестированию, который расскажет, в чем разница между A/B-тестированием и мультивариативным тестированием, как проводить тесты структурировано и последовательно, и как понять, какой эксперимент стоит выбрать, чтобы выжать максимум.

Задача A/A тестирования — убедиться, что система, в которой мы проводим эксперименты, работает правильно. В этой статьей мы рассмотрим несколько нюансов, с которыми вы можете столкнуться в процессе тестирования.

Занырнем глубже в механику классического A/B тестирования, познакомимся с понятием “статистическая значимость” и разберемся, что может угрожать достоверности результатов ваших тестов.

Поговорим о том, как выбрать правильный метод распределения трафика в A/B-тестах, избежать популярных ошибок и получить полезные и адекватные результаты.

Разберемся, как разные конфигурации атрибуции конверсии влияют на A/B тесты и кампании по персонализации.

Оптимизация конверсии — это довольно мощный инструмент, с которым, впрочем, можно заиграться — если все время не держать в уме правильно сформулированные задачи этой самой оптимизации.

Индустрия постепенно движется в сторону байесовского подхода к A/B тестированию, потому что он проще, интуитивнее и надежнее — и при этом накладывает меньше ограничений.