deltaDNA：AB测试的重要性

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< font-size: 16px;">假设您是专注于提高D1保留率的开发人员/发布者（例如）。有多少不同的变量会影响该统计信息？

< font-size: 16px;">花点时间，画一些图，做个有根据的猜测，接受你错了，然后进入垃圾箱。这个问题的真正答案是巨大的，不可能实现。

< font-size: 16px;">由于影响玩家体验和游戏性能的因素太多，因此任何优化尝试都必须在非常特定的条件下进行严格测试。他们需要经过A / B测试。

< font-size: 16px;">什么是A / B测试？

< font-size: 16px;">A / B测试实质上是比较同一变量的不同版本，以确定对该变量进行更改的影响。想法是运行并发测试，其中条件要尽可能接近相同，但要测试的变量除外。

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< font-size: 16px;">对照组继续经历“默认”行为，治疗组收到新的行为，因此您可以比较结果并确定更改所选变量的影响。

< font-size: 16px;">为什么要进行A / B测试？

< font-size: 16px;">由于以下几个原因，以这种方式测试更改很重要：

< font-size: 16px;">通过测试一小部分人口的变罗一笑事件公关危机化，可以最大程度地降低负面变化的影响。

< font-size: 16px;">您可以从统计学上证明您提一套监控系统多少钱出的更改的效果，而不必依赖于直觉。

< font-size: 16px;">通过在运行测试之前确定什么构成“重大”更改，您可以客观地进行评估。

< font-size: 16px;">如果您想了解如何迭代地改进游戏，则需要进行A / B测试。

< font-size: 16px;">如何执行成功的A / B测试

< font-size: 16px;">这是一个反复的过程。下图按步骤细分了A / B测试。

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< font-size: 16px;">耐心和纪律是成功进行A / B测试的关键。那些甜蜜的结果会一点一点地出现。朋友们，罗马不是一天建成的。

< font-size: 16px;">如何执行不成功的A / B测试

< font-size: 16px;">一旦有多个变量起作用，您就无法准确评估其中任何一个变量的精确影响。一次只有一个，或者根本没有。

< font-size: 16px;">您可能会认为，按地理位置，人口统计学或任何其他记录的特征来划分组的简便方法。错了，错了，一千倍错误的。您的控制和治疗小组必须由相同的受众组成，否则整个练习没有意义。