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上节课我们已经学习了增长黑客使用的2A3R转化漏斗模型，重点解读了获取用户的技术。
本节课我们一起来学习增长黑客的一项重要技能——A|B测试。
我们将从以下四个部分讲解A|B测试。
第一部分：为什么要做A|B测试？
第二部分：A|B测试的本质是什么？
第三部分：A|B测试的三个原则？
第四部分：A|B测试的应用案例。
第一部分：为什么要做A|B测试？
对于公司领导者来说，每一次的决策过程都是痛苦的，每一次决策成本都是巨大的，尤其是时间成本、机会成本、经济成本。但是，领导者却不得不经常做出各式各样的决策，大到一个新项目的投入，小到产品的一次技术升级，都需要领导者做出决策。无数次的决策，有时靠经验、有时靠直觉、有时靠团队投票，更多的时候靠拍脑袋。这样的决策模式不严谨，不符合用户思维。
我们看到大部分的中小企业之所以做不大，做不久，根源就是经营过程中，有太多的决策失误，企业的老板却不自知。他们还沉浸在自信之中，认为自己的洞察能力很强，非常了解用户、也非常了解市场。殊不知，阻碍我们变强大的，正是我们过去的经验和思维模式。我们要转变思路，将部分决策权让给数据，学会用数据统计的方式来判别用户的需求、优化用户的产品体验，因为数据是没有偏见的。而产品体验的好坏，直接影响着用户的活跃程度。
第二部分：A|B测试的本质是什么？
所谓的A|B测试，其实就是针对某个问题，设计了两个多或多个解决方案，最终通过数据统计对比确定最优方案。所以，A|B测试是一种定量研究的方法，是一种具体的战术、是研究微观问题的利器、是提升效率的法宝。对于创业者来说，A|B测试的方法，是打磨产品，帮助产品持续迭代的重要工具之一。更直白的说，A|B测试能帮助我们实现锦上添花，让产品好上加好加好再加好一直加好，让一个好产品成为一个优秀的产品，从一个优秀的产品升华为一个持续卓越的产品。所以，A|B测试不是一次实验，是持续不断的做实验，持续不断的做数据统计、持续不断的分析对比、持续不断的进行优化。只要产品不惜，就要测试不止。我们看到谷歌很强大，可有多少人知道，2009年谷歌做了12000多次的测试，2011年做了7000多次的测试。所以，只要我们不满于当下的结果，就能找到更好的解决方案。
第三部分：A|B测试的三个原则
A|B测试的威力很强大，适用范围也很广，但必须要符合这三个原则。
第一个原则是：一次只测试一个问题；
第二个原则是：一个问题只有2个并行的测试方案；
第三个原则是：方案与方案之间只有一个变量。
我们对上面的3个原则做一个简要的解释。为什么一次只测试一个问题？那是因为，一次解决一个问题，统计的数据结果清晰明了。若一个项目有多个问题，那么就分批次进行测试。
为什么一个问题只有2个并行的测试方案？那是因为，2个方案，便于用户的选择。若一个问题若有多个方案，那么就通过分组测试的方法，找到最优方案。世界杯、NBA球赛等，都是通过分组对比的方式，决胜出第一名。
为什么方案与方案之间只有一个变量？那是因为A|B测试是定量的微观研究，通过统计分析微观层面的数据，找出微观层面的最佳方案。而多个变量就等于是多个方案了，而多个方案是要分批次进行测试的。
总结一下本部分的内容，A|B测试的应用范围很广，但A|B不是万能的。A|B测试适合微观层面的定量研究，不适合宏观层面的定性研究。是执行任务的战术工具，不是规划未来的战略工具。
第四部分：A|B测试的应用案例。
我们说A|B测试的应用范围很广，那么到底有多广？告诉你，A|B测试的方法曾帮助奥巴马成功竞选了美国总统；抖音的江湖地位，A|B测试的方法也功不可没；就连自媒体大号咪蒙团队，也是用A|B测试的方法持续的创作出10万+爆款文章。你说A|B测试的方法是不是很实用？我们接下来，就给各位介绍一下A|B测试是如何帮助奥巴马成功竞选总统？又是如何助力抖音成为短视频第一媒体？咪蒙的10万+爆款文章，A|B测试又是如何发挥作用的？
奥巴马竞选总统
奥巴马竞选总统时，他拒绝使用政府提供的公共竞选资金，这笔资金约8400万美元。奥巴马的竞选团队为奥巴马设计了一个竞选网站，他们需要将网站的访问者转化为订阅者，再将订阅者转化为捐赠者。也就是让访问者在网站上留下邮箱地址，奥巴马的团队给留邮件地址的选民发送关于奥巴马竞选内容的邮件，选民通过阅读邮件的内容，再对奥巴马进行资金的捐赠，说白了就是用美元来支持奥巴马竞选总统。
这相比于普通的投票，难度系数更大。为了获得更多选民的支持，也为了募集到更多的竞选资金。奥巴马的竞选团队对竞选网站反复做A|B测试。 原先网站上的第一个页面是奥巴马的半身照，背景是发光绿松石，注册按钮为红色。竞选团队先测试了按钮的文案，将“立即注册”、“立即加入”、“了解更多”进行了分组测试，结果显示“了解更多”比第一次的“立即注册”，访客的注册数量竟然提升了18.6%；竞选团队对照片又做了测试，将奥巴马的家庭生活照与发光绿松石的背景半身照做了一次对比分析，结果显示奥巴马的家庭生活照比发光绿松石背景的半身照，访客的注册量提升了13.1%；而图片使用奥巴马家庭生活照、文案使用“了解更多”，比照片是发光绿松石背景半身照、文案是“立即注册”，网站访客整体的注册量提升了40%。奥巴马在一次集会上的演讲非常的震撼，竞选团队几乎一致认为演讲视频比家庭生活照好，更有助于提升访客的注册数量。结果却是大跌眼镜，演讲视屏的转化效果最差，网站的访客注册量一下子下降了70%多，吓得奥巴马竞选团队连忙撤掉了演讲视屏，将奥巴马家庭照重新上线。所以，很多时候，直觉是不靠谱的，哪怕是团队的直觉。即使是一个非常公正的人也会又偏见，而数据是不带任何偏见的。
抖音是如何应用A|B测试方法，成就短视频江湖盟主地位的？
抖音上的短视屏内容主要是靠普通用户进行生产创作，所以，抖音需要在数亿条短视屏中，精选出优质的视屏内容推送给用户，通过大量优质的内容，持续的为用户提供新鲜感，满足用户的娱乐需求。
判断一条视屏是不是大部分用户喜欢内容？决定了用户是否持续使用抖音的关键。那么，如何判断一条视频用户喜不喜欢呢？此时，A|B测试的方法就派上了用场。抖音平台对每一条新的视屏，都平均分配1000个浏览量，如果被1000个观众观看后，有部分观众进行了转发数、评论数、点赞数，部分观众完整的看完了视频，那么抖音将根据转发数、评论数、点赞数、完播数分别计算得分。当其中的任何一项的得分达到了抖音平台的要求，抖音再对该条视屏给予更多的流量，视屏就可以被更多的观众看到，抖音再次对视屏的转发数、评论数、点赞数、完播数四项指标进行统计分析，只要有一项得分或综合得分达到了抖音的要求，那么抖音则对该条视屏推荐更多的观众，如此反复，直至各项指标的得分不再增长。
说到这里，你应该能看出来了，抖音的算法逻辑，其实就是A|B测试的方法。对同一条短视屏进行反复测试，对同一时间上传的短视屏，进行分组测试。
我们打开抖音，推荐入口看到的视屏要比本地入口看到的视频好看很多，视频的整体质量也要高很多。对比点赞数、转发数、评论数，这三项指标的差距也会很大。这种差异，其实就是A|B测试的结果，推荐的视屏大部分是已经经过一次或多次测试，本地的视频则大部分还处于的测试的第一阶段。
在内容维度，不仅抖音使用了A|B测试的方法，其实微博、脉脉的动态、头条号、百家号等自媒体平台，大部分都是使用了A|B测试的方法筛选优质内容。
在产品使用的维度，APP上的每一个按钮、每一个画面、每一段文案、每一页的布局等，都在使用A|B测试的方法，只是用户没有察觉而已。用户能察觉到的就是，产品的持续更新与迭代。
A|B测试帮助咪蒙团队持续创作爆款文章
对于自媒体人来说，10万+的阅读就是10万+的曝光，持续的10万+曝光，就等于拥有了一个聚宝盆，无数的广告主会蜂拥而至。现实是，只有少数的自媒体人能持续的创作10万+的爆款文章，大部分自媒体人都是凭灵感、凭运气获得了10万+的爆款文章，而灵感是偶尔的、运气更是可遇不可求。头部的自媒体创作者是写用户想看的、爱看的，非头部的创作者则写自己想写的、想说的。若把文章看作是产品的话，头部创作者使用“用户思维”在创作，非头部的创作者使用“自嗨思维”。头部创作者的目标是用户一定要嗨起来，非头部分的创作者是自己必须先嗨起来。
让用户嗨起来，就要对选题进行策划，尽力找出能让更多人嗨起来的选题，所以，头部创作者的每一次选题策划，都需要进行测试，也就是我们常见的投票表决。非头部的创作者，在策划的一开始就很嗨，不论写什么，写成啥样，都处于嗨起来的状态。
咪蒙团队的选题策划采用的就是投票的方式，在50个选题中，选出一个题目。50个选题中选出一个选题，这与抖音在数亿条视屏中选出优质的视屏是一样的逻辑。只有人们愿意看的选题，才有写作的价值。
有了选题之后，会在5000人的粉丝群中进行群访。5000人的群访，是要找到选题的切入角度。毕竟同一个选题有很多的写作角度，就像高考作文一样。同一个题目，全省的考生来写，出现同样文章的几率几乎为零，但是能得满分的作文则凤毛麟角。自媒体人面对同一个选题，依然有很多的创作角度。咪蒙团队在5000粉丝群中中的群访，其实就是在统计哪些角度用户已经知道了，哪些角度用户想知道。对文章创作角度的筛选，其实就是用A|B测试的方法找到有新意的角度。
然后会在3个小群中进行采访，还需要对50个案进行深度采访。这50个个案的采访，其实是在挖掘故事的细节，找到最能煽动用户情绪的细节。说白了，就是用A|B的方法，找出情绪感染力最大的故事细节。
文章创作完成之后，会在起100个标题。你没有听错，是同一篇文章，起100个标题。然后让5000个粉丝对100个标题进行投票，选出投票最高的标题。文章的标题意味着文章的打开率与转载量。所以，咪蒙团队使用A|B测试的方法，对每一篇文章都进行标题测试，然后再选出打开率最高的标题。当文章的打开率越高，也就意味着点好看和转发的人会越多，文章被微信平台推荐给更多人的几率就越大，这种环环相扣、持续加权的方式，会让头部创作者的粉丝越来越多。
总结一下咪蒙团队的创作过程，我们会发现，咪蒙团队在创作过程中的每个环节，都有使用A|B测试的方法找到最优的方案，选题是最优方案、创作角度是最优方案、故事细节是最优方案、文章标题是最优方案。这就好比高考的学子，若门门课程都是100分，那么清华北大便可以随意挑。反之，就只能被大学挑。情同此理，咪蒙团队创作的文章，在用户的体验环节，每个环节都是最优方案，所有最优方案的叠加，当然能让咪蒙团队团队持续创作出爆款文章。你盖特到咪蒙团队的创作秘诀了吗？
最后，我们来回顾一下本节的要点。A|B测试是微观层面的定量研究方法，能帮助产品从微观层面持续提升用户体验，而用户体验的持续提升，意味着用户粘性得到了解决、用户的活跃度不再是难题、获取新的用户也将更加的轻松、用户留存率的提升也有了希望。当然，实现这些的前提，必须是建立在一个好产品的基础上。奥巴马是成为了总统候选人，才能有机会竞选总统；抖音也是先请专业内容创作者，为抖音创作了大量的优质内容，让抖音先成为优质内容的聚合平台，然后才逐步开始推广，允许普通用户上传作品的；咪蒙在创作爆款文章之前，做了10年的记者，是一名资深优秀的写作人。所以，在使用A|B测试方法之前，你必须要有一个好的起点。
根据本节课程的内容，我给大家留了3个思考题：
第一题：我们的产品包装，有没有做过A|B测试？
第二题：我们的宣传渠道，有没有做过A|B测试？
第三题：我们宣传材料，有没有反复的做A|B测试？
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让我们一起来：讲好中国故事。
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