A/A測試是什麼？
之前討論過何謂多變量測試?今天要來說明A/A測試是什麼？
A/A測試是什麼？
簡單來說就是對兩個相同版本的產品進行A/B測試，然而為何要這樣做？其目的是在於驗證目前所使用的工具運行實驗在統計上是公平的。在A/A測試中，如果測試程序正確，控制組與實驗組不應該有任何區別。
首先我們要知道，如果樣本的A/A測試結果達到了統計上的顯著差異，那麼A/B測試這個方案就是不可信的。如果說A/B測試是用來比較幾個樣本的好與壞，那麼A/A測試就是用來驗證A/B測試及工具可靠度的最佳方式。
為什麼要做A/A測試？
既然A/A測試的兩個樣本沒有任何差異性，為什麼還要耗費時間來做？
在所有商業活動中，通常我們使用數據的目的不外乎是用量化的結果來做出最佳的決策，同時用正確的決策獲取比競爭對手更大的市場。但是透過數據所產生的訊息十分龐大，於是透過A/A測試來確保得到的數據能做出有自信的決策，減少各種失誤。
通常作A/A測試的目的有下面幾種：
- 確保流量精確的被分配
- 識別假陽性結果的頻率
- 確定泡泡變數(Bubble Variance) 來幫助我們更容易理解其他的測試結果
進行A/A測試所需要的成本？
只有一個，機會成本！多數人寧可把A/A測試所投入的時間、流量拿來多做幾次A/B測試也不是沒有道理，畢竟跑A/A測試並不是一種常態，只有以下情形你才需要考慮來做個A/A測試：
- 安裝新的測試工具或是更改了測試工具的設定值
- 測試工具所產生的數據與分析報告之間出現差異
建立一個A/A測試：
A/A測試有個很方便的地方就是不需使用創造性、研發性的工作，當使用A/B測試時，妳需要在A、B 兩個不同的樣本做出一定程度的差別，可以是改變、隱藏或是刪除頁面上的某個元素；就定義上來說，這些對A/A測試來說都不需要！
A/A測試所面臨的挑戰是如何正確的選擇要被測試的頁面，此測試頁面應有兩個特點：
高流量。流量越高，越早看到變量對比
訪客可以從頁面購買、註冊。我們希望耕聚最終目標來驗證我們的A/B測試工具。
有鑑於以上特點，我們通常在網站首頁來做A/A測試。
希望大家有機會都能善用各種測試工具來好好的找出最佳的決策或是抓出許多小蟲，我們下次再見囉！
相關文章：
更多電商營運與架站相關的知識，歡迎訂閱歐斯瑞電子報，以及追蹤我們的Facebook粉絲專頁！
我要留言