ab实验平台，ab实验平台实测价值？( 九 )

我们做AB测试的目的是优化用户体验，但是有可能我们认为有效的优化在真实上线时反而是不好的，为了避免这种情况发生对用户体验和收益的负面影响。我们在做AB测试时尽量用小的流量来测试新的算法或者优化点，当数据证明优化点是有效的，才逐步推广到所有用户。实验过程中如果数据不好，最多只影响到测试的这批少量用户，不至于产生大的负面影响。
6.处理好AB测试与缓存的关系
互联网公司通过大量采用缓存技术来加速查询，同时提升整个系统的高性能、高可用能力。当为某个功能模块做AB测试时，特别要考虑缓存情况，这时可能会存在问题。
这里举个例子说明，如果某个用户开始是老算法策略，如果在做AB测试时，给用户分配到了新算法策略，如果有缓存的话，那么用户会从缓存获取到老算法策略，这时跟实际上用户分配到的新算法策略不一致。
解决方案是当用户的缓存跟用户的实际分配的策略不一致时，清空缓存，让请求回源。当然，具体实现方式可以有很多种且跟具体业务和AB测试实现方案有关，这里不详细说明。
写在最后本文基于作者做AB测试的经验及思考来讲述AB测试的方方面面，其中关于具体实现方案这块提到了某些公司的实现方案, 是通过收集了网上的一些材料看到的，不代表现在这些公司还是采用这种实现方式。不过本文讲到的这些实现方式确实都是可行的，并且我认为覆盖到了主流的AB测试实现方案。
本文只详细讲解了方案3的详细落地方案，对于方案1，方案2，并未详细讲解，读者可以根据3的思路自行思考该怎么具体落地。
由于AB测试是一个非常偏业务的模块，同时作者在公司中只做了算法这块的AB测试，对于UI、运营等的AB测试未曾涉及，所以难免有些说法有失偏颇，欢迎大家留言交流探讨。
好了，这篇文章的内容蜀川号就和大家分享到这里！