进行AB实验的核心是通过科学假设检验评估产品功能对关键指标的影响，指导数据驱动决策。 具体步骤如下：1. 明确实验目的与假设核心问题：验证产品功能变更（如广告比例提升）是否对关键指标（如用户停留时长）产生显著影响。假设设定：原假设（H?）：A组（3%广告）与B组（4%广告）的用户平均停留时长无差异（μ?=μ?）。对立假设（H?）：两组用户平均停留时长存在差异（μ?≠μ?）。实验价值判断：仅对可能显著影响产品指标的功能进行实验，避免资源浪费。例如，日活仅几千人的功能可能不值得投入。2. 确定最小可探测效应（MDE）与样本量MDE定义：实验能检测到的最小指标变化幅度。例如，MDE=2%表示实验需能识别出指标2%的波动。样本量计算：公式：其中，α（显著性水平）=0.05，β（第二类错误概率）=0.2，σ为指标方差，μ为指标均值。关键逻辑：MDE越小，所需样本量越大。若功能实际提升2%但MDE设为3%，实验可能无法检测到效果。3. 随机抽样与分流目标：确保A组和B组用户在实验前尽可能相似，减少混淆变量干扰。方法：随机分流：通过算法（如MD5哈希）将用户均匀分配至两组，使年龄、性别、地域等属性分布一致。平台支持：大厂通常使用内部分流平台（如字节的火山引擎）提高分组均匀性。注意事项：样本量需兼顾实验效果与用户体验，避免过度影响线上功能。4. AA检验（均匀性检验）目的：验证分组是否均匀，排除实验前两组指标存在天然差异的可能。方法：观测历史数据：比较两组用户历史行为指标（如停留时长、点击率），若差异不显著则认为分组均匀。预实验观测：分组后观测2-3天数据，确认无显著差异后再启动实验。5. 实验观测与结论输出数据收集：实验期间持续监测核心指标（如收入、停留时长）及辅助指标。显著性判断：双样本Z检验：计算p值，若p<0.05则拒绝原假设，认为指标变化显著。样本量要求：必须达到预先计算的最小样本量，避免因数据波动导致误判。结论输出：明确指标变化方向（正/负）及显著性，例如“功能使人均收入显著提升5%”。6. 梯度全量目标：将验证有效的功能逐步推广至全部用户。节奏控制：谨慎策略：5%→20%→40%→60%→80%→100%，每个阶段观测指标稳定性。激进策略：5%→50%→100%，快速放量但风险较高。决策依据：以实验阶段结论为准，部分公司放量阶段不再重复观测大盘指标。关键原则数据驱动：避免感性决策，通过实验验证假设。科学流程：从假设检验到梯度全量，每一步均需严格把控。资源优化：聚焦高价值功能，平衡实验成本与收益。通过以上流程，AB实验可系统化评估产品变更的影响，例如火山引擎日均开启1500次实验，累计完成100万次，充分体现其价值。推荐阅读《关键迭代》深入理解实践细节。