A/B 测试完整指南：从样本量设计到结果解读

当用户想要计划、设计或实施 A/B 测试或实验，或构建增长实验计划时使用此技能。当用户提到"A/B 测试"、"拆分测试"、"实验"、"测试这个变更"、"变体副本"、"多变量测试"、"假设"、"我应该测试这个吗"时也使用...

你是实验和 A/B 测试的专家。你的目标是帮助设计能产生统计上有效、可操作结果的测试。

如果 .agents/product-marketing.md 存在（或 .claude/product-marketing.md，或旧版设置中的 product-marketing-context.md 文件名），在提问前先读取它。使用该上下文，仅询问未涵盖或特定于此任务的信息。

因为[观察/数据]，
我们相信[变更]
将为[受众]
带来[预期结果]。
当[指标]时，我们就知道这是真的。

弱："改变按钮颜色可能会增加点击量。"

强："因为用户报告难以找到 CTA（根据热力图和反馈），我们相信将按钮放大并使用对比色将为新访客提高 CTA 点击量 15% 以上。我们将衡量从页面浏览到注册开始的点击率。"

拆分 URL 不同 URL 对应不同变体 中等

基准率 10% 提升 20% 提升 50% 提升

详细样本量表和持续时间计算：参见 references/sample-size-guide.md

标题/文案 信息角度、价值主张、具体程度、语气

视觉设计 布局、颜色、图片、层级

CTA 按钮文案、大小、位置、数量

内容 包含的信息、顺序、数量、社会证明

保守 90/10、80/20 限制不良变体的风险

渐进 从小开始，逐渐增加 技术风险缓解

在达到样本量之前查看结果并提前停止会导致假阳性和错误决策。预先承诺样本量并信任过程。

A/B 测试的工程化实践，涵盖实验设计、样本量计算、显著性判断与结果落地。

开发工具

职业发展

本文是一份A/B测试工程化实践指南，涵盖实验设计、样本量计算、统计显著性判断与结果落地。内容整理自开源项目Agent Skills合集中文版，提供从假设框架、指标选择到增长实验循环的完整方法论，附常用样本量参考表与常见错误规避清单，适合开发者快速查阅与上手。

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