التعريفA/B testing
AA Test
نوع من الاختبارات تحصل فيه مجموعتان على نفس التجربة للتأكد من موثوقية نظام الاختبار وأن الفروقات الملاحظة ليست ناتجة عن الصدفة.
نوع من الاختبارات تحصل فيه مجموعتان على نفس التجربة تمامًا (نفس الصفحة، نفس المحتوى، نفس الظروف) بهدف التحقق من موثوقية نظام الاختبار. في سياق CRO (Conversion Rate Optimization)، يتيح اختبار A/A التأكد من أن:
- توزيع الزيارات (Traffic) بين النسخ متوازن بشكل صحيح،
- تتبع التحويلات (Conversions) يعمل بشكل سليم،
- لا يوجد انحياز تقني أو سلوكي في أداة الاختبار،
- الفروقات الملاحظة بين النسخ في الظروف الفعلية ليست ناتجة عن الصدفة أو عن إعداد خاطئ.
غالبًا ما يُستخدم هذا النوع من الاختبارات قبل إطلاق A/B test حاسم، خاصة عندما:
- تم تركيب أداة اختبار جديدة (مثل: Dynamic Yield، AB Tasty، Optimizely)،
- يتم اعتماد منطق جديد للتقسيم أو الاستهداف،
- يتم استخدام تغييرات من جهة الخادم (server-side) ويجب التحقق منها.
💡 معلومة مفيدة: من الطبيعي أن تظهر فروقات إحصائية طفيفة في اختبار A/A، لكن لا ينبغي أن تكون أي منها ذات دلالة إحصائية. فإذا تفوقت نسخة على أخرى بمستوى ثقة مرتفع، فقد يشير ذلك إلى انحياز في الإعدادات، أو خلل في التتبع (Bug)، أو مشكلة في التوزيع العشوائي (Randomisation).
Autres termes : A/B testing
عرض المسرد كاملاً- A/B Testingالـ A/B(n) testing هو أسلوب يقارن نسختين أو أكثر من صفحة ويب، أو تطبيق، أو خوارزمية، أو لافتات إعلانية، إلخ، لتحديد أيها يحقق أداءً أفضل.A/B testing
- Client-side testing (A/B test)يُعدّل Client-side testing المحتوى الذي يراه المستخدم عبر سكريبتات تُنفَّذ في المتصفح.A/B testing
- Datalayerبنية بيانات تُستخدم لنقل المعلومات بين موقع إلكتروني وأداة إدارة الوسوم.A/B testing
- Feature Flaggingتقنية تتيح تفعيل أو تعطيل الميزات عن بُعد دون الحاجة لنشر كود جديد.A/B testing
- Feature Rolloutالنشر التدريجي لميزة جديدة على مجموعة فرعية من المستخدمين قبل الإطلاق الكامل.A/B testing
- فرضية الاختبارفرضية الاختبار هي عبارة تُصاغ للتنبؤ بنتيجة تعديل محدد على موقع إلكتروني أو تطبيق في إطار عملية تحسين الأداء.A/B testing