近日，亚马逊美国站发布公告称新更新的“管理实验”能自动为卖家预先选择开始A/B测试的最佳设置，以帮助卖家节省时间，以下是公告内容：
新的“管理实验”程序帮助品牌更快开启A/B测试
针对管理实验(MYE)我们推出了一种新的简化程序。现在已经为你预先选择了开始A/B测试的最佳设置。因此，你可以花更少的时间来设置实验，而将更多的时间用于创建能够推动销售的精彩内容。
当你输入内容的B版本并单击“安排实验”时，默认情况下会选择以下设置：
持续时间：当有足够的数据来计算出获胜者时，实验会自动结束。因此，消除了等待整个测试持续时间结束的过程。
上架：自动上架。测试结束后，亚马逊会自动更新您的产品listing。
以下是公告原文截图：
图片来源：亚马逊
什么是A/B测试？
A/B测试是一种通过实验来查看哪些变量可以产生最佳结果的方法。
它们来自将实验“拆分”为两个版本的想法——A 版本和B版本。在每个版本中，卖家只更改一个变量，而其他所有内容保持不变。
在设定的时间段（通常至少两周）结束后，卖家可以比较A版本和B版本的结果。而结果中的任何差异取决于更改的变量。
A/B测试有什么好处？
在营销活动、产品页面、网站、登录页面或任何类似内容中，都存在大量的可变因素，而这些变量中的每一个都会影响到产品的销售额和转化率。
如果卖家没有任何数据可以使用，那么其做出的任何决定都只是猜测。而拆分对比测试为卖家提供了实际数据，让其更有效地判断哪些有效，哪些无效。
你可能会发现，当你使用某一张图片而不是另一张图片时，会获得更多的产品listing点击次数，或者当你将特定优势放在要点的顶部时，转化率更高。
如何进行A/B测试？
拆分测试的关键是创建一个受控环境，其中A版本和B版本之间的唯一不同是测试的变量。
对Amazon A/B测试执行相同的操作，创建一个环境，如果结果有任何差异，那么可以指向更改的单个变量。
当然，卖家需要测试许多不同的变量。但是，为了保持准确的数据，一次只做一个测试是很重要的。一定要运行多个测试，但一次只能运行一个。
A/B测试的另一个关键是时间。需要足够长的时间跨度才能产生具有统计价值的结果。
例如，如果连续一整天运行拆分对比测试，则从一个变量到另一个变量的结果（百分比）可能会有很大差异。但是，这是很正常的波动，当然也有可能由于不可预见的变量（例如天气或其他导致人们增加或减少购物的事件）所导致。
运行测试的时间越长，就越可以确定结果的任何差异是由于更改的变量造成的，而不是外部条件或随机波动造成的。虽然不能百分百确定，但基本“大差不差”。
（来源：小黄银站外推广）
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