流量白烧钱？贝叶斯A/B测试，营收飙升48%！

在数字化浪潮汹涌的今天，每一个点击、每一次转化，都可能决定一个产品的命运。对于追求卓越的我们来说，如何才能确保每一次的决策都建立在坚实的数据基础之上，而非盲目猜测？A/B测试无疑是数字世界里的一把利剑，它帮助我们验证想法，优化体验。然而，这把利剑的锋利程度，往往取决于其背后所倚仗的统计学方法。在A/B测试的实践中，我们常常会遇到两种主流的统计方法：频率派和贝叶斯派。它们如同硬币的两面，各自拥有独特的逻辑和应用场景，也引发了业内人士的激烈讨论。究竟哪一种更适合我们，助我们识破数字迷雾，做出更明智的商业判断？这不仅关乎技术，更关乎我们的每一次投入和产出。

我们知道，数据分析大致可以分为两大类：描述性统计和推断性统计。描述性统计就像一份详细的体检报告，它告诉我们过去发生了什么。比如，我们可以计算出一个团队的平均身高、身高差异，或是某个特定指标的分布情况。这些信息虽然有用，但它的局限性在于，只能描绘已发生的事实，无法预测未来。

而推断性统计则更像一位预言家，它从有限的样本中洞察规律，帮助我们预测未来，对整体情况做出推断。举个简单的例子，如果我们要了解全球男性的平均身高，显然不可能测量每一个人。这时候，我们就可以通过对有代表性的样本进行测量，然后运用推断性统计的方法，对整体的平均身高做出合理的估计。在A/B测试的语境下，推断性统计的核心问题就是：当我们的新版本（版本B）全面推广给所有用户后，它的表现是否会比旧版本（版本A）更好？频率派和贝叶斯派正是解决这一问题的两种不同思路，它们殊途同归，但路径和侧重点却大相径庭。

探索频率派统计方法在A/B测试中的应用

频率派统计方法，是我们最常见、也是最经典的统计学方法，它广泛应用于大学统计学课程和许多A/B测试工具中。这种方法的核心理念是关注事件在长期重复实验中的发生频率，以及基于固定假设来检验结果。

在频率派的框架下，A/B测试通常从一个“零假设”开始。零假设通常设定为：版本A和版本B之间没有本质区别。我们的目标，就是通过实验数据来判断是否足以推翻这个零假设。当测试结束后，我们会得到一个P值（概率值）。这个P值告诉我们一个关键信息：如果在零假设成立（即A和B实际上没有区别）的情况下，我们观察到当前实验结果（或更极端结果）的概率有多大。简单来说，P值越小，就越能说明观察到的差异并非偶然，而是版本之间存在真实区别的可能性越大。通常，当P值低于某个预设的显著性水平（例如0.05），我们就会认为有足够的证据拒绝零假设，从而得出版本B优于版本A的结论。

频率派统计方法的优势在于其计算效率高，模型成熟，在各种统计库中都有广泛支持，并且由于其历史悠久，在统计学领域被广泛理解和接受。许多初学者接触A/B测试时，首先学习的也往往是频率派的方法。

然而，频率派也有其内在的局限性。其中最受诟病的一点是“禁止偷看”。这意味着在实验进行过程中，我们不能随意查看数据并根据阶段性结果做出决策。如果提前查看数据，并据此提前停止或调整实验，实际上就将一个实验变成了多个实验，大大增加了犯第一类错误（即误报）的风险，导致结论出现偏差。这对于瞬息万变的商业环境来说，无疑是一种挑战。此外，频率派只能告诉我们“哪个版本赢了”，但无法量化“赢了多少”，这使得我们在进行商业决策时，很难评估具体收益与成本之间的关系，增加了决策的复杂性。

贝叶斯统计方法在A/B测试中的独到之处

与频率派截然不同的是，贝叶斯统计方法为A/B测试提供了一条更为灵活且富有洞察力的路径。新媒网跨境了解到，越来越多的A/B测试平台和数据分析专家开始倾向于采用贝叶斯方法，因为它能更好地契合当下快速迭代、数据驱动的商业实践。

贝叶斯方法以18世纪英国数学家托马斯·贝叶斯命名，其核心思想在于能够将先前的经验和信息融入到数据分析中，从而对假设进行持续更新。它像一个不断学习和进化的智慧系统，基于三个相互关联的支柱来运作：

首先是先验信息（Prior）。这指的是我们在进行当前实验之前，对各种结果可能性的预设信念或从以往实验中获取的信息。在测试初期，如果没有任何历史数据参考，我们通常会采用一个“无信息先验”，这就像一张白纸，表示我们对结果没有偏向性。

其次是证据（Evidence）。这便是我们当前A/B测试中收集到的所有新数据。这些数据是客观事实，是我们更新认知的直接依据。

最后是后验信息（Posterior）。这是贝叶斯分析最精妙之处。它将先验信息与当前实验的证据相结合，形成对未知参数更精确、更全面的估计。每一次数据的更新，都会使我们的认知更加清晰和准确。这个后验信息，就是我们通过贝叶斯方法得出的最终结论。

贝叶斯A/B测试的变革性在于其“为持续实验而生”的设计理念。每一次我们检查数据，前一次的分析结果就自然地成为了下一次分析的“先验信息”，而新收集到的数据则作为“证据”，持续迭代更新我们的“后验”。这意味着，在贝叶斯框架下，“偷看数据”不仅被允许，而且是其内在设计的一部分，每次查看结果都具有统计学上的有效性。我们可以在测试中途随时观察不同版本的表现，并根据数据变化及时调整策略，而无需担心结论的准确性受损。

更令人振奋的是，贝叶斯统计方法不仅能告诉我们哪个版本“赢了”，还能量化出胜利版本可能带来的实际增益范围。这种对实际收益的估计能力，为企业决策者提供了前所未有的深度洞察，使得A/B测试不再是简单的胜负判断，而是转化为可量化的商业价值评估。

当然，贝叶斯方法也并非没有成本。它通常需要更大的计算资源来运行采样循环，尤其是在大规模数据分析时，对CPU的负荷会更高。但对于普通用户而言，这意味着底层平台的计算能力更强，而用户自身并不需要为此担心。

频率派与贝叶斯A/B测试的深度对比：商业决策中的抉择

平心而论，频率派和贝叶斯派都是经过严谨论证的统计学方法，各自都有其理论基础和适用场景。然而，新媒网跨境认为，在A/B测试的具体实践中，尤其当目标是驱动商业增长和优化用户体验时，贝叶斯方法的实际应用价值和操作灵活性显然更胜一筹。

增益大小：衡量商业价值的关键

对于任何一家企业来说，A/B测试的最终目的绝不仅仅是找出“赢家”，更重要的是明确“赢家”能带来多大的实际商业价值。这正是贝叶斯A/B测试的独到之处。它能清晰地量化出获胜版本可能带来的增益幅度。

当我们要从版本A切换到版本B时，这不仅是一个技术决策，更是一个复杂的商业决策，它涉及多方面的成本考量：
首先是实施成本，包括开发人员的时间投入、团队资源分配以及预算支出。
其次是关联成本，比如可能涉及的供应商许可费用、后期的维护成本等。

假设我们正在测试一个新推出的智能客服聊天机器人，它被部署在产品的定价页面。测试结果显示，带有聊天机器人的版本B表现优于版本A。但如果我们仅仅知道版本B“赢了”，却不清楚它能带来多少额外收益，决策就会变得非常困难。毕竟，实施版本B可能需要两周的开发时间，外加每月的聊天机器人许可费。这时候，我们需要明确的收益数据来计算投资回报率，判断这些投入是否值得。贝叶斯统计方法正是提供了这样的答案，它通过量化A/B测试的潜在收益，帮助我们做出更精确、更有依据的商业决策。

例如，新媒网跨境获悉，在实际的A/B测试报告中，如果一个测试对三个变体与一个原始版本进行比较，以“CTA点击”为关键绩效指标（KPI）。假设变体3以34.1%的转化率（原始版本为25%）胜出。这时候，贝叶斯报告会给出更深度的洞察：

• 中位增益： +36.4%
• 最低可能增益： +2.25%
• 最高可能增益： +48.40%

这意味着，在95%的概率下，你的增益将落在+2.25%到+48.40%之间。这种粒度极高的数据，对商业决策至关重要：
如果增益区间的两端都为正值，这是一个非常积极的信号。
如果区间非常狭窄，则说明我们对增益幅度的信心非常高，可以果断推行。
即使增益区间较宽，但如果实施成本很低，也可能值得一试。
反之，如果增益区间很宽且实施成本高昂，那么我们可能需要等待更多数据，以降低决策风险。

这种对增益幅度的量化，是频率派统计方法难以提供的，也正是贝叶斯方法在商业决策洞察力方面与频率派方法的显著区别。

何时相信你的结果？

无论是采用频率派还是贝叶斯方法，确保测试结果的可靠性都至关重要。新媒网跨境建议，在评估A/B测试结果时，通常应等待测试达到以下基准：

• 每个变体至少有5,000名独立访客。确保样本量足够大，足以反映目标用户的行为模式。
• 测试至少运行14天。这通常能覆盖两个完整的业务周期（比如周一到周日），从而避免因周中和周末用户行为差异带来的偏差。
• 主要目标达到300次转化。足够多的转化事件能提供更强的统计效力，减少随机性。

这些基准是通用的，但在达到这些条件后，贝叶斯A/B测试能够提供更具解释性的输出，让决策者对结果有更直观、更深入的理解。

数据偷看：贝叶斯方法的独特优势

想象一下这样的场景：你正在为一个电商平台的重大促销活动运行A/B测试，而其中一个版本（版本B）的表现却异常糟糕，正在持续给你带来严重的损失。采用贝叶斯A/B测试，你可以立即停止这个表现不佳的版本，将流量切换到表现更好的版本，从而及时止损。反之，如果版本B的表现出人意料地好，你也可以更早地将所有流量导向这个“赢家”，最大化收益。这种在测试过程中灵活调整的能力，是频率派统计方法所不具备的。

正是基于这一优势，许多先进的A/B测试平台开发了“动态流量分配”功能。这项功能在贝叶斯统计方法的支撑下，实现了探索（收集数据）与利用（最大化转化）之间的智能平衡。

在实际操作中，你只需简单勾选动态流量分配选项，选择你的主要KPI，算法就会自主决定何时将更多流量分配给表现更佳的版本。这种智能化的流量管理方式，特别适用于以下场景：

• 在短期内测试微转化目标时，能更快地发现并利用表现好的版本。
• 进行时间限制的营销活动，例如节假日促销、限时抢购等，确保在有限的时间内获得最大收益。
• 对于流量较小的页面，动态分配能更有效地利用有限流量，加速测试进程。
• 同时测试6个或更多变体时，算法能够高效地管理多个版本的流量，确保最优选择。

可以说，动态流量分配是贝叶斯方法在实践中的一次华丽转身，它将统计学的严谨性与商业的灵活性完美结合，而这正是频率派统计方法难以企及的领域。

贝叶斯如何限制误报？

“误报”（False Positive）是指测试结果显示版本B提升了性能，但实际上，它与版本A的表现并无二致，甚至更差。误报在频率派和贝叶斯A/B测试中都有可能发生，但贝叶斯方法在限制误报方面展现出其独特的优势。

由于贝叶斯A/B测试提供了一个增益区间，我们在决定是否实施某个版本时，会更加审慎。例如，如果测试显示版本B以95%的置信度胜出，但中位改进值却只有微不足道的1%。即便这是一个误报，你也可能不会选择实施它——因为为了这样小的增益投入资源，显然是不划算的。而频率派方法由于无法提供增益区间，你可能只会看到一个“版本B胜出”的结论，进而盲目实施这个可能带来零回报的改动，从而浪费时间和精力。

贝叶斯统计方法还允许我们根据具体情况调整“增益概率”的置信度。通常，我们默认采用95%的置信度，这意味着你有95%的把握认为版本B的表现如数据所示，同时承担5%的风险。对于大多数营销活动而言，95%的置信度已经足够。然而，在面对高风险、高价值的商业决策时，比如重大的产品发布或涉及核心业务的关键测试，我们可以选择将置信度提高到97%、98%甚至99%。当然，更高的置信度意味着你需要投入更长的时间和更多的流量才能达到统计显著性。这是一个权衡，但当决策的精度至关重要时，这样的权衡是值得的。

不过，新媒网跨境提醒，也不应盲目追求过高的置信度，这有几点原因：
为了达到更高的阈值，你需要等待更长的测试时间才能获得结果，这会缩短你从积极结果中获取收益的时间。
你将倾向于只选择那些增益幅度更大的版本（这类情况相对较少），从而可能错失那些虽小但仍能带来实际影响的改进机会。
如果你的网页流量较小，过高的置信度要求可能会让你的测试周期变得无限长，此时可能需要考虑其他策略。

结语

那么，究竟是频率派更好，还是贝叶斯派更优？两者都是严谨可靠的统计方法。但在A/B测试的实际应用中，尤其当目标是为团队带来更明智的商业决策时，新媒网跨境认为贝叶斯方法无疑更具优势。它所提供的：

第一是灵活性：允许我们在不牺牲准确性的前提下，随时查看测试数据，实时掌握情况。
第二是可操作的洞察力：它不仅告诉你哪个版本赢了，更重要的是，它能揭示赢家带来了多大的实际增益，让决策有据可依。
第三是最大化回报：通过动态流量分配等功能，实现自动优化，确保每一份流量都能发挥最大价值。
第四是减少误报：其内在的机制能够有效降低决策失误的风险，避免不必要的资源浪费。

在选择A/B测试平台时，我们应该寻找那些能提供值得信赖、且能转化为实际行动结果的工具。贝叶斯A/B测试正是这样一种强大的能力，它能帮助我们更精准地设置测试，通过直观的投资回报率（ROI）仪表盘洞察先机，并最终确定哪些改变能真正提升营收。

准备好更进一步了吗？新媒网跨境邀您一起，携手打造更卓越的用户体验！

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/stop-traffic-waste-bayesian-ab-48-boost.html