A/B Testing

أسلوب تجريبي يقوم على مقارنة نسختين أو أكثر (A وB وC وغيرها) من عنصر رقمي – صفحة ويب، تطبيق، خوارزمية، لافتة إعلانية، بريد إلكتروني، إلخ – بهدف تحديد أي نسخة تحقق الأداء الأفضل وفق مؤشر أو عدة مؤشرات محددة (معدل التحويل، النقرات، الإيرادات، التفاعل...).

يتم عرض النسخ المختلفة بشكل عشوائي على المستخدمين، ثم يتم تحليلها باستخدام أساليب إحصائية دقيقة (تكرارية أو بايزية) لضمان أن النتائج الملاحظة دالة إحصائيًا وموثوقة.

على عكس التحليلات الارتباطية أو الاستعادية، يتيح A/B testing إثبات علاقة سببية: فهو يعزل بدقة تأثير تعديل معين على سلوك المستخدم، مع التحكم في المتغيرات الخارجية.

يُعد نهج A/B(n) في صميم استراتيجيات Conversion Rate Optimization (CRO)، إذ يتيح:

• تحسين الأداء باستمرار لموقع أو منتج،
• الحد من المخاطر المرتبطة بالإطلاقات غير المُختبرة،
• ترتيب أولويات التطويرات التي تحقق قيمة قابلة للقياس،
• التحقق من صحة القرارات استنادًا إلى أسس تجريبية ورقمية.

من الناحية العملية:

• يقارن A/B test بين نسختين (A مقابل B)،
• يمكن لـ A/B/n test مقارنة ثلاث نسخ أو أكثر (A مقابل B مقابل C...)، مع الحفاظ على التوزيع العشوائي والتحليل الإحصائي المتسق.

يُستخدم هذا الأسلوب بشكل شائع في سياقات التجارة الإلكترونية وSaaS والإعلام والتطبيقات المحمولة، ويتم دمجه في أدوات مثل AB Tasty وOptimizely وVWO وGoogle Optimize (سابقًا) أو Dynamic Yield.