在线AB实验成为当今互联网公司中必不可少的数据驱动的工具，很多公司把自己的应用来做一次AB实验作为数据驱动的试金石。
文 | 松宝 来自 字节跳动数据平台团队增长平台
在线AB实验成为当今互联网公司中必不可少的数据驱动的工具，很多公司把自己的应用来做一次AB实验作为数据驱动的试金石。
数据 => 洞察 => 优化，循环往复寻找最优解，寻找增长的方法。
AB中有句经典的名言：大胆假设，小心求证。
本系列连载会从数据驱动、AB实验基本架构、指标选取与数据分析等角度切入，第一篇着重介绍AB实验与数据驱动的条件和AB实验的基本架构。
A/B Test
AB实验与数据驱动
AB实验阶段对应数据驱动的不同阶段，从最基本的设计执行分析阶段到绝大多数改动需要AB验证，从简单到复杂，从少量实验到大规模实验，正好反应的数据驱动从「爬，走，跑，飞」的四个阶段，关系是层层递进的。
1、设计执行分析阶段
设计执行分析阶段主要是：数据检测设置和数据科学能力搭建。在AB实验上进行多次的实验，从实验的设计，指标的定义，实验的开启，实验结果的分析，并且找到成功的一些实验案例有助于我们进入到下一阶段。
2、标准化指标阶段
标准化指标阶段主要是：运行少量实验到定义标准指标再到开启更多实验。AB实验开始运行更加复杂的case来持续验证数据的可行性，并且通过运行AA实验来验证平台潜在的问题，同时能够进行样本比率偏差检测。
3、大面积实验AB实验阶段
从上一个阶段的标准化指标，已经可以运行大量实验，并且各种指标也逐渐相对成熟，每次实验进行多个指标的权衡，然后在一个应用上利用AB实验对绝大多数的新功能和改动做实验。
4、绝大多数改动需要AB验证阶段
几乎所有的改动都需要经过AB实验的验证，可以在没有数据科学家的辅助下，可以对大多数的实验进行独立的分析和运作。同时通过对过去实验的分析，AB实验的有效性和最佳实践也能得到不断的更新。
A/B Test
数据驱动的条件
1、实验标准化
数据决策肯定是一套标准化的东西来规范，实验标准化也是AB数据驱动的必备条件。
那什么是AB实验的标准化呢？
AB实验需要注意 辛普森悖论，幸存者偏差，选择偏差 等，注意事项都是来源于对撞因子， 简单来说就是「是指同时被两个以上的变数影响的变数」 ，具体可以在Google深入了解一下。
2、实验结果可信性
有数字容易，让人信赖的数字需要下功夫。开启实验容易，实验报告有数字很容易，这些数字的可信度，这些数字让人信赖更重要，需要花费更长的时间。
大量实验中可能只有很小一部分实验，例如微软大约30%的结果是正向积极的，最终可以发布到整个应用上。
- 举个例子：如果我抛起三枚硬币，落地分别是正正反，那么我可以说抛硬币正面朝上的概率是三分之二吗？
概率和频率并不是一个东西，同理，少数几次AB实验的结果也不能证明版本A和版本B的优劣。
我们需要统计学上的严格论证和计算，来判断一个实验结果是否显著，是否可信。
3、如何衡量好的想法
对于任何一个想法我们很难去衡量它的好坏，大胆假设小心求证。短期目标可能会与更关键的长期目标发生冲突。
- 举个例子：一家超市突然提高价格，可能会在短期带来更高利润。但长远看，如果更多的顾客改从竞争对手那里购买商品，那么这家店的收入就会减少。
新奇效应如何避免？
对于用户有感知的A/B Test，如UI改版、新的运营方案、新功能上线等，实验组做的任何改变都可能引起用户的注意，好奇心驱使他们先体验一番，从而导致A/B Test中实验组效果一开始优于对照组，p-value极小，实验效果非常显著。但是一段时间过去后，用户对于新的改版不再敏感，实验组效果回落，显著性可能会下降，最后趋于稳定。 足够的样本量能保证一个合理的实验周期 ，可以使用我们的流量计算器中计算流量和实验周期，从而避免这种新奇效应的影响。
A/B Test
AB实验基本架构
01 - 流量分割
流量分割的方式：分流和分层。
每个独立实验为一层，层与层之间流量是正交的（简单来讲，就是一份流量穿越每层实验时，都会再次随机打散，且随机效果离散）。实验在同一层拆分流量，不论如何拆分，不同组的流量是不重叠的。
分流
分流是指我们直接将整体用户切割为几块，用户只能在一个实验中。但是这种情况很不现实，因为如果我要同时上线多个实验，流量不够切怎么办？那为了达到最小样本量，我们就得延长实验周期，要是做一个实验，要几个月。
简单来说：分流是指对流量进行整体切割，实验之间互斥。
- 目的：为了获取纯净的分区，不会互相影响。
- 缺点：浪费流量，导致流量不够。
分层
就是将同一批用户，不停的随机后，处于不同的桶。也就是说，一个用户会处于多个实验中，只要实验之间不相互影响，我们就能够无限次的切割用户。这样在保证了每个实验都能用全流量切割的同时，也保证了实验数据是置信的。
简单来说：对整体流量分流分层。
- 目的：同一个用户在不同的实验组，相互不会影响。
- 缺点：不同层之间的hash值尽量不要重合。
02 - 如何看待随机单元？
什么是随机单元呢？ 简单来说，随机单元就是AB实验需要达到随机的最小单元。 一个web网站中，最小单元可能是页面级别，可能是会话级别，或者是用户级别。
- 举个例子：我们选择页面级别的随机单元，AB实验针对某一个页面，用户每一次打开页面的时候决定把该用户导向某一个实验组。
最简单的情况就是：随机单元和分析单元是一致的。我们大多数情况也是将随机单元和分析单元采用用户级别。两种单元不一致可能使得实验分析变得更加复杂。
03 - 随机算法
首先什么是随机数？ 不确定的数。 大多数随 机算法使用的是伪数字生成 器。
那什么是伪数字生成器？一个生产数字序列的算法，特征近似随机数序列的特性。伪随机数生成器通常接受一个随机种子（ seed） 用来初始化生成器的初始状态。
按照密码学来将「随机」分为三种级别：
- 伪随机 (PRNG)
- 密码学安全的伪随机 (CSPRNG)
- 真随机 (TRNG)
伪随机PRNG生成的序列并不是真随机。它完全是由一个初始值决定，初始值称为随机种子（seed）。 接近于真随机序列可以通过硬件随机数生成器生成。但是伪随机数生成器因为其生成速度和可再现的优势，实践中也很重要。
寻找一个合适的随机算法是非常重要的。
一个实验的每一个variant（实验组或对照组）都具有关于users的一个随机抽样。随机算法必须有一些特征。特征如下：
- 特征（1）：用户必须等可能看到一个实验的每个variant，对于任意的variant必须是无偏的。
- 特征（2）：同一个实验中，对于单个user重复分配必须是一致的，对于该用户每次后续访问中，该user必须被分配到相同的variant上。
- 特征（3）：当多个实验同时并行运行的时候，实验之间必须没有关联关系。也就是在一个实验中，一个user被分配到一个variant，对于被分配给其他任意实验的一个variant，在概率上没有影响。
- 特征（4）：算法必须支持单调递增的，也就是说，如果没有对那些已经被分配给实验组的用户分配进行变更，用户看到一个实验组的百分比可能会缓慢增加的。
使用caching的伪随机
伪随机数的随机性可以用它的统计特性来衡量，主要特征是每个数出现的可能性和它出现时与数序中其他数的关系。
伪随机数的优点是它的计算比较简单，而且只使用少数的数值很难推断出它的计算算法。
使用caching缓存，可以使用标准伪数字生成器作为随机算法，一个好的伪数字生成器会满足特征（1）和特征（3）。
对于特征（2），需要引入状态，用户的分配必须被缓存，或者缓存完成可以是数据库存储，便于下次再次访问应用。
Hash和分区
不同于伪随机方法，hash和分区是无状态的，每一个user都会被分配一个唯一的user_unique_id，使用ssid和webid（或者其他）来维持。user_unique_id会和实验的id进行映射绑定，接着user_unique_id和实验id使用hash函数来获得一个整数，整数的范围是均匀分布的。
hash函数的选取需要注意⚠️，如果hash函数有漏斗（那些相邻key的实例会映射到相同的hash code），会造成均匀分布的冲突，如果hash函数有特性（某一个key变动会产生一个hash code 上可预测的变动），会造成实验之间会发生相关。
「加密hash函数MD5」生成的数据在实验间没有相关性。其实还可以关注「大质数素数hash算法」等更加精密优良的算法。
04 - 实验灰度发布
实验发布是一个容易忽略但又非常重要的步骤，从比较小的流量慢慢发布到相对比较大的流量，直到最后全站发布。 这个过程是需要自动化和风险控制相结合。
我们经常的做法就是：
- 实验发布之后，还可以预留一些流量来衡量实验的长期效果。
- 还可以重复发布某一个实验，看实验的结果是否可以保持。
在连载下篇中，重点介绍AB实验的指标选取与数据分析。
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