化解AB实验难题，vivo游戏中心业务实践经验公开

AB 实验中用户不均匀性的挑战

什么是 AB 实验？

AB 实验是互联网产品优化的一种常见方法，它将用户随机分为实验组和控制组，然后比较这两组用户在产品改动前后的行为差异，从而判断改动是否有效。

用户不均匀的挑战

在实际应用中，AB 实验经常会遇到用户不均匀的问题，即实验组和控制组的用户在某些特征上存在差异。这会导致实验结果受到影响，因为用户特征的不同可能会影响用户的行为。

vivo 游戏中心业务实践经验

为了解决 AB 实验中的用户不均匀问题，vivo 游戏中心业务团队总结了以下实践经验：

1. 严格控制用户分配

• 随机分配：将用户随机分为实验组和控制组，确保两组用户在任何特征上都没有差异。
• 分层抽样：根据用户特征将用户分为多个层，然后在每个层内随机分配用户，确保实验组和控制组的用户在各个层上的分布相同。
• 匹配分配：将用户根据特征匹配成对，然后将每一对用户分别分配到实验组和控制组，确保实验组和控制组的用户在各个特征上都是匹配的。

代码示例：

import random

# 随机分配
def random_assignment(users):
  random.shuffle(users)
  return users[:len(users) // 2], users[len(users) // 2:]

# 分层抽样
def stratified_sampling(users, layers):
  users_by_layer = {}
  for user in users:
    for layer in layers:
      if user[layer] in users_by_layer[layer]:
        users_by_layer[layer][user[layer]].append(user)
      else:
        users_by_layer[layer][user[layer]] = [user]
  for layer in layers:
    random.shuffle(users_by_layer[layer])
  return users_by_layer

# 匹配分配
def matching_assignment(users, features):
  matched_users = []
  for feature in features:
    for user in users:
      for matched_user in matched_users:
        if user[feature] == matched_user[feature]:
          matched_users.append((user, matched_user))
          users.remove(user)
          matched_users.remove(matched_user)
          break
  return matched_users

2. 使用统计方法调整实验结果

即使在严格控制用户分配的情况下，仍然可能存在用户不均匀的情况。此时，可以使用统计方法来调整实验结果，以消除用户不均匀的影响。

• 共变量分析：将用户特征作为共变量，在统计分析中控制这些变量的影响，从而得到更准确的实验结果。
• 贝叶斯分析：使用贝叶斯方法来分析实验结果，可以将用户特征作为先验信息，从而得到更准确的实验结果。

代码示例：

# 共变量分析
import statsmodels.api as sm

def covariate_analysis(experiment_data, features):
  model = sm.OLS(experiment_data['outcome'], experiment_data[features])
  results = model.fit()
  return results.summary()

# 贝叶斯分析
import pymc3 as pm

def bayesian_analysis(experiment_data, features):
  with pm.Model() as model:
    alpha = pm.Normal('alpha', mu=0, sd=1)
    beta = pm.Normal('beta', mu=0, sd=1)
    for feature in features:
      beta[feature] = pm.Normal('beta_' + feature, mu=0, sd=1)
    outcome = pm.Normal('outcome', mu=alpha + pm.dot(experiment_data[features], beta), sd=1)
  return pm.sample()

3. 结合业务经验判断实验结果

在 AB 实验中，除了统计分析结果外，还需要结合业务经验来判断实验结果。这是因为统计分析结果只是反映了用户行为的差异，并不一定代表产品改动对业务的影响。

常见问题解答

Q1：如何选择要控制的用户特征？

A1：要控制的用户特征应该与实验目的相关，并且可能会影响用户的行为。

Q2：如何确定用户分配是否均匀？

A2：可以使用卡方检验或 Kolmogorov-Smirnov 检验来确定用户分配是否均匀。

Q3：如何调整实验结果以消除用户不均匀的影响？

A3：可以使用共变量分析或贝叶斯分析来调整实验结果，以消除用户不均匀的影响。

Q4：如何结合业务经验判断实验结果？

A4：在判断实验结果时，需要考虑产品改动对业务的影响，包括用户体验、参与度和收入。

Q5：如何避免 AB 实验中的用户不均匀问题？

A5：可以通过严格控制用户分配、使用统计方法调整实验结果以及结合业务经验判断实验结果来避免 AB 实验中的用户不均匀问题。

结论

AB 实验是互联网产品优化的一种有效方法，但是需要解决用户不均匀的问题才能得到准确的实验结果。本文介绍了 vivo 游戏中心业务团队在解决 AB 实验中用户不均匀问题方面的实践经验，包括严格控制用户分配、使用统计方法调整实验结果以及结合业务经验判断实验结果。希望这些经验能够帮助大家在各自领域中解决用户不均匀问题时带来参考和启发。