定义
A/B 测试是一种对照实验方法：把用户或流量随机分成两组，分别体验不同版本（A 与 B），再依据预先选定的量化指标判断哪个版本效果更好。
工作方式
关键在于随机分组与控制变量：随机化让两组用户在其他条件上大体可比，实验期间只改动待验证的元素（如标题、按钮文案），指标差异才能归因于这次改动。实验还需要足够的样本量与运行时长，否则结论不可靠。
使用场景
A/B 测试广泛用于网页与产品界面优化、增长实验和推荐算法评估，例如比较两种订阅页文案带来的注册转化率差异。
易混概念
A/B 测试与基准测试（benchmark）不同：前者比较针对同一目标的不同改动，后者用固定任务衡量系统整体水平。A/B 测试的判据通常是转化率、点击率等关键绩效指标（KPI）。