Trustworthy Online Controlled Experiments Part 1 Chap 1
一次准确的测量好过几千个专家意见
2012 年 Bing 的一个员工建议改进广告的显示方式， 将标题下的第一行合并到标题行， 形成一个长标题行。 改动如下:
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没有人能够想到， 这个改动称为了 Bing 史上最赚钱的一条建议。 这条建议当时优先级很低， 被压在任务列表里6个月以后， 终于有一个程序员着手完成他。 它讲用户随机引导到新版和旧版的网页上，然后观察用户的点击， 已经带来的广告收入。 这是一个A/B测试的例子， 其中包括2个部分 A 和 B， 或者成为 Control （控制组） 和 Treatment （治疗组）。
几个小时以后， 监控改进版本的程序， 发出了“收入过高”的警报。 这类警报在实验中非常有用， 此类报警往往预示一些异常， 比如把收入计算了2次 等等。 不过， 这次的警报最终发现是误报， 改进后的版本确实大大增加了用户的广告点击率。 广告点击次数增加了12% ,在当时的情况下， 这意味着 1亿美元的增收。
该示例包含了在线控制实验中的几个关键点：
- 一个想法的价值很难评估。该例中，每年价值超过1亿美元的变更被推迟了几个月。
- 微小的变化会产生很大的影响。一位工程师几天的工作产生了每年1亿美元的投资回报率， ROI 变得极端。
- 有影响力的点子很少， Bing 每年会进行10000次以上的类似实验，而效果那么好的改动， 大概几年才会出来一个。
- 每次实验的花费必须小
- 对改动的评估标准必须明确， 微软用 OEC 来进行评估（之后会说 OEC ）
在线评估实验 （Online Controlled Experiments）术语
控制实验（controlled experiments）具有悠久而有趣的历史，它们有时被称为A / B测试，A / B / n 测试（以强调多种变体），现场实验，随机对照实验，拆分测试，存储桶测试和飞行。在本书中，我们会轮换使用以下术语， 且不讨论变体。
- 控制实验（controlled experiments）
- A / B测试（A/B tests）
在线控制实验在Airbnb等公司被大量使用，亚马逊，Booking.com，eBay，Facebook，谷歌，LinkedIn，Lyft，微软，Netflix，Twitter，Uber，Yahoo！/ Oath和Yandex。这些公司每年进行数千至数万次实验，有时涉及数百万用户并测试所有内容，包括更改到用户界面（UI）的相关算法（搜索，广告，个性化，
建议等），延迟/性能，内容管理系统，客户支持系统等。实验在多个平台上进行
渠道：网站，桌面应用程序，移动应用程序和电子邮件。
在最常见的在线控制实验中，用户是随机划分的，并且保证同一个用户在多次访问中都会被分到同一个组（以用户为单位的随机划分）。在我们Bing的开头示例中，Control是原来的展示广告，Treatment 就是展示标题较长的广告。检测用户与Bing网站的互动，即对其进行监控并记录下来。根据记录的数据计算指标，这使我们能够
评估每个指标之间的差异。
最简单的控制实验中，包含 Control 和 Treatment 2个组。
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Overall Evaluation Criterion (OEC):
OEC 指的是对实验目标的量化衡量标准， 在不同环境中有不同的意义。 例如，你的OEC 可能是每个用户在实验期间活跃的天数。 增加此OEC意味着用户正在更频繁地访问您的网站，这是一个很好的结果。 OEC必须是可以在短期内（实验的持续时间）进行测量，而且长期有效的。 OEC也可以多个指标组合（例如，每用户会话数），相关性（例如成功的会话，成功的时间）和广告收入（并非所有搜索引擎都使用所有这些指标， 或仅使用这些指标）。
在统计学中， 这些指标往往被称作是响应变量，或者依赖变量（Response or Dependent variable）。 虽然只使用一个指标是最好的， 但是也可以使用多个指标。 如果需要使用多个指标的话， 可以用 balanced scorecard approach 对多个指标进行处理。
在第7章中，会对OEC 进行详解。
参数（Parameter）： 可控的实验变量，被认为会影响OEC或其他感兴趣的指标。参数有时称为因数（factor）或变量（variable）。在简单的A / B测试中， 通常只有一个二值的参数。在网络世界中，通常使用具有多个值的单变量设计（例如A / B / C / D）。多变量测试（也称为多变量测试（MVT））可评估多个参数（变量）一起使用，例如字体颜色和字体大小，允许实验人员在参数交互时发现全局最优值（请参阅第4章）。
Variant : 需要被测试的对象。在简单的A / B测试中，A和B是两个Variant ，通常称为控制（control）和治疗（treatment）。
随机单位 （Randomization Unit）： 把测试单位（一个用户）分到不同 Variant 组中的伪随机过程。 好的随机化可以保证在不同变量上的用户大致相等，因此可以比较确定的发现因果关系。必须以持久且独立的方式将单位映射到变体（即，如果用户是随机单位，则用户应始终看到相同的内容，并且将用户分配给变体不应告诉你
有关将其他用户分配给其变体的任何信息）。我们强烈建议将用户用作线受众进行受控实验的随机单位。
正确的随机分配至关重要！如果实验设计给每个 Variant 分配相同比例的用户，那么每个用户都应该有相同的机会被分配给每个Variant 。例子下面展示了正确随机化的难度和重要性。
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在1940年代，兰德公司需要为他们的蒙特卡洛方法找到随机数， 所以他们创造了一本书， 其中包括使用脉冲机生成的百万个随机数。 但是由于硬件方面的问题，他们发现原始表格存在重大偏差，并且在 1955 年不得不重新出版了一个新的书。
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对照实验最初用于医学领域。 美国退伍军人管理局（VA）进行了一项实验
（药物试验）： 他们尝试使用链霉素治疗结核病，但试验失败了。 原因医生在选择测试病人的时候， 引入了偏差（bias）（Marks 1997）。同样的实验在英国却成功了， 因为英国的选择是完全双盲的。 英国的实验创造了控制实验中的 “分水岭时刻” 一词。
任何因素都不应该影响随机分组过程。 注意， 随机分组并不是完全瞎选，或者没有任何计划的行为； 而是基于概率的精心设计的行为。
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