增长实验、优化与 A/B 测试：别再混淆它们了

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增长实验和优化并非一回事。很多人会搞错，混淆两者。一提到 A/B 测试，澳大利亚电报数据  人们就会像无头苍蝇一样四处乱窜。这不仅仅是语义上的吹毛求疵——在错误的时间使用错误的方法会导致无效数据、浪费精力，并错失增长机会。

本指南将阐明增长实验、优化和 A/B 测试之间的关键区别 - 向您展示何时以及如何使用每种方法来实现最大影响。

目录
增长实验：高风险，高回报
合法增长实验的主要特征
合法增长实验的例子
生长实验不是什么
何时进行增长实验
1. 实施投资巨大时
2. 当确定性较低时
3. 当潜在影响很大时
4. 当资源有限时
5. 当你需要了解特定变量时
把一切都称为实验的问题
1. 统计上的不显著性会阻碍学习
2. 文档开销压垮生产力
3. 信噪比掩盖了重要的模式
4.执行速度受到影响
何时不使用实验框架
优化：随着时间的推移而不断累积的小调整
优化的关键特征
有效优化的示例
优化的复合价值
如何有效地处理优化