简单来说，A/B测试在产品优化中的应用方法是：在产品正式迭代发版之前，为同一个目标制定两个（或以上）方案，将用户流量对应分成几组，在保证每组用户特征相同的前提下，让用户分别看到不同的方案设计，根据几组用户的真实数据反馈，科学的帮助产品进行决策。
先验性： A/B测试其实是一种“先验”的试验体系，属于预测型结论，与“后验”的归纳性结论差别巨大。同样是用数据统计与分析版本的好坏，以往的方式是先将版本发布，再通过数据验证效果，而A/B 测试却是通过科学的试验设计、采样样本代表性、流量分割与小流量测试等方式来获得具有代表性的试验结论，这样就可以用很少的样本量就能推广到全部流量可信。
并行性： A/B测试是将两个或以上的方案同时在线试验，这样做的好处在于保证了每个版本所处环境的一致性，便于更加科学客观地对比优劣。同时，也节省了验证的时间，无需在验证完一个版本之后再测试另一个。
科学性： 这里强调的是流量分配的科学性。A/B 测试的正确做法，是将相似特征的用户均匀的分配到试验组中，确保每个组别的用户特征的相似性，从而避免出现数据偏差，使得试验的结果更有代表性。
ABtest可以用在哪里？
产品UI
不同行业的产品需要不同的风格，同时还要与企业的品牌相得益彰。利用A/B 测试优化UI能给用户带来更好的交互体验和视觉感受。
文案内容
顾名思义是指用户阅读到的文字内容，它贯穿一个产品的所有部分，小到图片配文和按钮文字，大到文章标题甚至版块主题。这些部分都可以尝试变换文案内容，测试不同方案的数据效果。
页面布局
有些时候，可能根本不需要对产品的UI或是文案内容作出调整，只是在布局排版上的改变，就可以出现增长的效果。
产品功能
想给产品增加一个新功能，可是很难确定是否能达到用户的预期，如果盲目上线，可能会造成一些损失。使用A/B 测试，对你的用户真正负责。 例如，社交类产品在付费查看照片的新功能正式上线前，需要进行A/B 测试，以验证功能的使用情况和效果。
推荐算法
包括基于内容的推荐算法（根据用户的历史记录推荐相似内容）、基于协同过滤的推荐算法（根据有相似兴趣用户的行为推荐相关内容）、基于关联规则的推荐算法（根据内容本身的相关性给用户推荐），最终提高用户使用黏性。
应用场景
广告着陆页
着陆页作为互联网营销中流量的承接和转化的关键步骤，如何让访客在看到广告（或营销页面）后点击进入着陆页，并继续保持对您的产品或服务的兴趣，乃至产生好感，最终完成注册、购买、分享等转化行为是十分重要的。A/B测试能够帮助你最大化你的营销ROI。
Web/H5 页面
除广告营销的传播外，产品的官网页面（不论是PC端还是移动端）始终是用户了解产品的重要渠道。因此，如何让用户更好的了解产品信息，激发用户产生进一步行为意愿，从而得到更高的注册率、购买率、下载率等，是Web端页面优化的首要目标。利用A/B测试，可以在较少的成本支出下，找到页面的最佳展现方法。
APP用户体验
随着C端用户的海量进入，产品的复杂度越来越高，新版本的决策风险也急剧提升，保持产品核心业务数据稳步增长是每个App的版本目标，通过A/B测试在每个版本正式发布之前验证版本的数据表现，让每次迭代都能得到确定性增长。
媒体广告投放与管理
对于媒体和广告技术公司而言，可以通过A/B测试实现由设计与数据驱动的创新性广告产品的优化。一方面借助测试可以优化广告投放效果和广告资源填充率，以达到提升广告单价的目标；另一方面还能衡量现有广告产品对用户体验的影响，通过不断提高用户体验的广告产品，从而驱动更高的移动广告业务收入。
目前产品优化迭代的方式，通常是直接将某版本上线发布给全部用户，一旦遇到线上事故（或BUG），对用户的影响极大，解决问题周期较长，甚至有时不得不回滚到前一版本，严重影响了用户体验。A/B测试通过给小批量用户发放版本，有效减少全用户发生线上事故/重大BUG的概率，绝大多数用户对BUG无感知，最大程度保证了用户的良好体验。
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