提供科学的A/B测试全流程支持：从实验设计、样本量估算到统计…
提供科学的A/B测试全流程支持：从实验设计、样本量估算到统计检验与结果解读。适合产品经理、运营和数据分析师，帮助用户严谨评估方案差异，避免误判，获得可落地的商业决策建议。
A/B测试设计能帮你做什么
不说虚话——S5913 交付的是能直接拿去用的成品，不是“AI 能做”的空话。
先给分析框架（市场/竞品/财务），再往里填数——不是一堆数字没结论。
每份分析落到“所以该做什么”，不是正确的废话。
假设、数据来源、计算口径写清楚，老板问得起。
“竞品这块再拆细”——顺着你的问题继续下钻。
真实任务实跑产出
下面是真实任务由 S5913 实际生成的内容节选——不是宣传文案，是它真的干出来的活。
A/B测试设计 · 实跑样例
任务：我在App首页加了新推荐算法，想跑A/B测试验证能否提升点击率，帮我算下日活5万、基线CTR8%的情况下需要多大样本量和测试多久。
# A/B测试样本量与时长测算
一、需要明确的输入参数
- 基线CTR：8%（p1）
- 日活：5万
- 最小可检测提升（MDE）：需你确认，以下按相对提升5%计算（即8%→8.4%，绝对提升0.4个百分点），这是行业常见选择
- 显著性水平α：0.05（双侧）
- 统计功效（1-β）：80%
二、样本量计算结果
相对提升5%（绝对+0.4pp）：
- 每组约需 7.8万–8万 次曝光
- 双组共约 15.6万–16万 次曝光
- 按5万日活平分两组、每人日均多次曝光估算，理论上 1–2天内 可积累足够曝光
相对提升3%（绝对+0.24pp）：
- 每组约需 21万–22万 次曝光，双组共约 43万+ 次
- 约 3–5天 可跑完
相对提升10%（绝对+0.8pp）：
- 每组仅需约 2万 次曝光，1天内 即可
> 结论：MDE越小，所需样本量呈平方级增长。建议优先确定“业务上值得关注的最低提升幅度”。
三、测试时长建议
- 理论最短：1–3天（仅够曝光量）
- 实际建议：至少跑满 1–2 周，原因：
- 覆盖完整工作日/周末周期（CTR有周内波动）
- 排除新用户冷启动、节假日等异常干扰
- 允许观察“新奇效应”（新算法初期点击偏高，通常3–7天后回落）
四、实操注意事项
- 分流方式：按用户ID哈希分流（非按请求分流），保证同一用户体验一致
- 抽样比：5万日活可全量分流；若担心风险，可先用10%–20%流量灰度，样本量会相应拉长时间
- SRM检查：每日核对两组曝光比是否接近1:1，偏差>1%需排查
- 提前停止：不要因为中期显著就提前结束，建议固定时长+固定样本量
- 多指标：除CTR外，同时监控停留时长、留存、举报率，防止“标题党式”CTR提升损害长期体验
五、快速决策参考
| 场景 | 每组样本 | 预计时长 |
|---|---|---|
| 检测+5%相对提升 | ~8万 | 跑满1–2周 |
| 检测+3%相对提升 | ~21万 | 跑满2周 |
| 检测+10%相对提升 | ~2万 | 跑满1周 |
推荐方案：按相对提升5%设计，固定跑14天，中途只监控不决策。
三种做法,一比就知道
| 咨询顾问 | 自己拉表 | 萬安云 S5913 | |
|---|---|---|---|
| 价格 | 按项目数万起 | 半天到数天 | $1.99 / 次 |
| 交付周期 | 2-6 周 | 口径容易错 | 分钟级 |
| 独特性 | 改一次一轮流程 | 没人复核 | 按你的任务从零生成 |
| 改稿迭代 | 加钱，走流程 | 反复试错 | 说话就能迭代 |
两步,让它开工
不用碰终端——你只管对 agent 说话,跑命令的活它来。
对你的 agent 说:
对你的 agent 说:
以上 Agent 均可接入萬安云 · OpenAI 兼容接口 · 装好 AIXX 即可调用全部技能
你可能想问
A/B测试设计怎么安装使用？
三步：终端执行 npx aixxai 安装 AIXX；对您的 AI 说「安装编号 S5913」；交代任务背景与要求，A/B测试设计即刻开工。
A/B测试设计多少钱？怎么付费？
$1.99 一次买断（参考价，实际以平台标价为准）——永久使用，无订阅、无月费；该技能由萬安永久维护迭代，更新对已购用户免费。
产出内容能商用吗？
可以。产出为普通数字文件，归购买者使用，可用于商业场景。
数据从哪来？结论可靠吗？
它基于你提供的资料与公开信息做结构化分析；所有假设与口径都会写明，关键结论建议人工复核后再对外使用。
能出图表吗？
可以输出结构化的表格与数据要点（Markdown/HTML），可直接粘进你的报告或 PPT 再美化。
一价买断,没有套路
永久使用 · 无订阅无月费 · 永久维护迭代