“A/B測試不一定是最好的評估方法。它不是萬能的，但不會A/B測試肯定是不行的。”

楊震原透露，抖音產品名字，其實是綜合了A/B測試和人為判斷的結果，“‘抖音’這個名字在測試結果中排名第二。但大家覺得，這個名字更符合認知，更能體現它的形態，所以還是選了它。”

楊震原在火山引擎技術開放日現場

以下為楊震原演講全文：

今天我們聊的話題是“資料驅動和用A/B測試解決問題”。這裡的關鍵詞是“解決問題、資料驅動、A/B測試”。解決問題一定要有好的方法，每個人都想用更好的方法解決問題，這涉及用什麼方法，達成什麼目標。“資料驅動”是我們公司內非常看重的一系列方法，“A/B測試”是“資料驅動”中的一個具體方法。

使用者畫像和使用時長不是好的目標

要想解決問題，第一個問題是：目標是什麼？很多人覺得：這個很簡單啊！目標嘛，今天想幹一個什麼事情，我就確定一個目標，接下來就是照著這個目標去完成。但是，確認目標，以及這個目標是否可量化，其實是特別重要的。

很快我發現，這方面其實已經有很多專案在做了，其中有一個子方向的目標是“全面、精準的使用者畫像體系”。但在我看來，這個目標其實有很多問題。

我們的實際目標是“提升推薦的使用者體驗”。我們有很多方法來達成目標，使用者畫像只是方法之一。它是個子目標，不是我們要解決的目標，甚至可能都不是重要的方法。即使假設這個目標就是我們的主要目標，我們也還要評估它是不是可衡量的。

如何評估這一點非常難，比如衡量使用者畫像是不是好，很難量化。使用者的實際興趣是什麼，很難評估。問使用者喜歡不喜歡旅遊，一般人都說喜歡，但是推薦旅遊相關文章看不看？實際上很多人都不看。

因此，使用者畫像不是一個好的目標。首先，這個目標優先順序不一定高，其次，它的評估非常難，這就意味著，這個目標很難指導我們的具體工作。

還有一種常用目標，叫“使用時長”。A做了一個演算法，平均使用時長40分鐘，B做的演算法，平均使用時長45分鐘，那是不是B就比A好？這個聽起來似乎很科學。

但是我要跟大家講一個例子。大概在2016年，有一個傳統老牌外企，它在美國的PC端有一款產品是新聞推薦。這個公司在中國有一個研究所，其中一項工作是去提高新聞推薦質量，採用的評估標準是使用者使用時長。對於使用者在平臺上閱讀了多少時長，這個研究所每個季度都有KPI，連續幾年他們每年都能完成目標，並且經常超額完成。但後來我跟他們聊的時候，這個研究所快要解散了。

原來，雖然使用時長在增加，但這個產品的使用者規模其實是不好的，使用者體驗也不夠理想，整個產品的留存在下降。我問他們，為什麼你們的時長一直在漲，但是你們產品卻不行了？對方說：時長是在漲，但時長增長有兩種方式，一種是使用者體驗變好了、使用者看的時間更長了；還有一種方式是用著很好的使用者繼續留下來了，而一些時長很短的使用者看了看覺得這個產品不好，就走了。這些使用者走了以後，平均時長繼續變長。於是就變成了“不斷驅趕體驗差的使用者，平均時長卻變長了”這樣一個過程。

這是很可怕的，看起來是個很好的目標，但卻把產品做死了。可以預見，如果我們只用使用時長作為目標的話，是有風險的。

那怎麼辦呢？我們也沒有大招，只能是儘量將多個目標綜合。既要考慮使用者體驗，也要考慮一些客觀指標，同時可能輔以一些使用者訪談的直觀印象，最後綜合去制定我們的方向。

好的目標層次合理、可衡量

如何選一個合適的目標？我覺得至少有兩個角度，需要去考慮。

第一個角度，目標層次合理性。

什麼叫“層次合理性”？比如你是一家公司的首席技術官（CTO），CEO問你公司的技術目標是什麼，你說“我要讓我們的公司市值做得更大，原來估值5億美元，10年之後估值50億美元”。這個目標很泛、很高層次，跟最終目標很接近。通常大家也不會質疑說這個目標有錯誤。但是這個目標就不太能指導你的工作。CTO下面的總監、經理、工程師這個季度該幹什麼呢？這個目標能有些推導分解嗎？很難。雖然目標層次很高，不容易偏離，但是對具體工作很難有指導。

那我們定非常具體的目標可以嗎？比如像剛才的例子，以使用時長為目標。這種時候，會有另一個問題：這個目標很具體、很能指導工作，但是它偏離了怎麼辦？還有一個可能出現的問題是，這個目標沒有偏離，但不可衡量，它不利於指導工作。

所以，應該選一個不要太高、不要太低的目標，並且定期衡量特別重要。聊資料驅動思路時，當試圖用資料驅動思路去細化目標時，有利於你仔細反思：我的目標是不是這個？我的目標能不能量化？它會逼你把目標想得很清楚。

第二個角度，目標可衡量。這一點特別重要。它跟資料驅動的理念互相幫助，定好目標，才能更好的應用資料驅動，當你用資料驅動的方法去做事情時，它就會push你的目標到底是不是合理。比如你想了想這個目標：哦，之前的目標就定錯了，怪不得搞不清楚。

什麼是靠譜的評估方法？

當目標想清楚了，那我們就評估吧。通常我們有哪些方法？

一是經驗判斷。不管什麼公司，每天都在不停的用這個方法，這個方法非常靠譜的，但是有它的問題。

二是非A/B測試的資料分析。

三是A/B測試的資料分析。我特別把A/B測試和非A/B測試區分了一下，因為它是一個更接近真實、更能夠把握住本質的一個方法。相信很多朋友都瞭解因果推斷，做精準的A/B測試能夠把因果說得更清楚，所以是更有效的方法。

經驗判斷是什麼？本質上是就靠人，這個方法是普遍採用的。舉個例子，大家都知道我們公司在做短影片，怎麼評估質量好壞？很多時候都靠人去判斷，如果你用客觀指標判斷它，會有另外的風險，所以很多時候用人判斷。在很多公司，比如戰略決策通常是人判斷的，很難靠資料定你的戰略方向，這是一個很重要的方法。

但它的問題在於：執行層面很容易不一致，尤其對一個很大的公司來說，每天要決策的事情很多，並不是每個決策都由CEO或者高管來做，可能會分到公司很多團隊很多部門，每個部門都有很多人，這些人在他們的點上去做希望對公司正確的決策，但他們的意見有可能是不一致的。而且每個人可能有每個人的偏好，這是很難避免的。尤其公司比較大的時候，就會帶來非常多風險，比如不一致性和有偏性。

非A/B測試的資料分析。這個主要想強調關聯跟因果的問題，我們來舉個例子就很容易看到。暑假前，運營團隊做了一波活動，聲勢非常浩大，到了暑假開始的時候，發現使用者的活躍度大幅上升，這個提升是我們的運營活動帶來的嗎？二者是有關聯的，但是關聯並不代表因果。很明顯，暑假就是一個因素，暑假帶來的變化跟運營活動帶來的變化，到底誰更大？這個事情很難歸因的。每個人都覺得自己做的事情有用，關聯分析中往往就會帶有偏見。

我們再舉個有趣的例子，諾貝爾獎和巧克力消費量的關係圖。圖片顯示，巧克力吃得越多的國家，諾貝爾獎得主就越多。如果想改進中國的科技水平，多拿諾貝爾獎，我們應該多吃巧克力嗎？這顯然不靠譜。可能會變胖，但很難拿到諾貝爾獎。

這可以說明一件事情，這兩個事件有關聯性，但是它不是因果性。從資料分析中得出結論，就會面臨很多這樣的風險，它會混淆關聯性和因果性，並不能解決問題。

真正的完美解決方案是什麼？得靠平行宇宙了。當前時空是這個狀態，做了一波A操作，比如一些同事搞了一波活動，時間退回去，他沒有做這個事情。我們再回過頭來看這兩個平行宇宙的差別是什麼，這個差別就是這個活動所帶來的，這個很好理解。但是我們沒辦法做平行宇宙的實驗，就只能做A/B測試了。

怎麼做A/B測試？當我們想觀測某個方面，比如說人群或者某類產品，就把人群和產品分成A、B兩組，比如你的操作是發紅包，或者改了設計頁面，又或者是做了運營活動。除了這些操作之外，其他的分佈完全一樣。當然了，這件事情只能無限逼近，不能做到理論上完全一樣，除非是平行宇宙。

A/B測試看上去好像效率很低，非常複雜，要分組，還要看因素是不是剝離乾淨了。但是當你真正把一個事情搞清楚以後，就可以一個臺階一個臺階往上走。如果你搞不清楚，做得很快，有可能今天上一個臺階，明天下一個臺階，後天上一個臺階，不能保證一直在前進，這是非常大的差別。

在此之前有很多玄學，這個病，有人說用這個方法有用，用那個方法有用，有的是碰上了，有的是有效了。這個實驗雖然不夠嚴謹，還可以做得更好，但是它真正確定了什麼原因。當你非常確信這個結論時，就可以繼續深入研究，比如從這個食物中分離出它所必要的真正有效物質是什麼。在很確定結論的基礎上不斷演化，就能夠往後走得很遠。

2012年公司成立，那時候我還沒來。聽說那會兒一鳴還在自己寫程式碼，已經開始做A/B測試。

我大概是2014年來的，發現公司已經非常重視這方面。這跟我的理念非常像，我也在繼續推動這件事情。比如定目標，推動A/B測試的平臺化，讓它更嚴謹，以及發現它的問題，在公司中更廣泛地使用。

到2016年，已經變成一個內部廣泛使用的平臺了，叫Libra平臺，它有很多的功能。到2019年時，我們已經不只是內部平臺了，正式立項，開始做對外平臺，給外部更多客戶來用我們的產品。

內部來說，我們用A/B測試確實很多，現在每天大概新增1500個實驗，服務了400多項業務，累計已經做了70萬次實驗。

應用在哪些方面呢？產品命名、互動設計，比如改一個字型、一個彈窗、介面大小，都會做A/B測試。推薦演算法就不說了，從一鳴自己寫程式碼開始，就一直在做了。廣告最佳化，這是業界普遍做法。使用者增長，也是這樣。市場活動，我們做了一小部分。內部基本上就是，能用A/B測試的都用。

A/B測試不是萬能的

那A/B測試是不是就一統天下了呢？顯然也不是。A/B測試不一定是最好的評估方法，它不是萬能的，但是我覺得，不會A/B測試肯定是不行的。

為什麼說它不一定是最好的評估方法？我們說說它的一些侷限和問題。

首先是獨立性的問題。如果你真的想做A/B測試，就要對你的實驗物件進行分組，分組之後，去做一個操作，觀測結果。這個分組要求兩組是非常獨立，除了你的這個操作之外，其他部分都一樣，至少是分佈一樣。但有時候這點並不容易保證。

舉個例子，網約車的司機分配策略，比如這個網約車分配什麼司機？誰離你最近，我就分配，這是一個策略。我們還可以考慮價格，以及車型和時間等等，做別的策略。A同學做了A策略，B同學做了B策略，哪個策略更好？

我們可以來做個A/B實驗，把使用者分成兩組，A組是一部分使用者，用A策略，B組是另一部分使用者，用B策略。但這是有很多問題的。如果只按使用者來分，A策略和B策略的使用者有可能都用同一個司機，A策略的使用者把這個司機訂走了，B組的使用者就訂不到這個司機了。

也就是說，你最後觀測到的統計指標，比如成單量、成單率，可能會有交叉影響，但具體是多少？單從這個實驗資料來講，是看不出來的，也不太容易分析，所以它不獨立。交叉影響在哪？按使用者分了，但是司機沒有分開，兩波使用者有可能會聯絡到同一個司機，這就叫“獨立性問題”。

更嚴謹的實驗怎麼做？應該把使用者和司機都分開，把使用者編個組，司機也編個組，使用者司機A組，使用者司機B組。當你發現你要觀測的物件不能被嚴格切分的話，就需要考慮獨立性的問題，這時候你做的結論很可能是錯的。

我們再看一個置信度的問題。比如做搜尋評估，我們評估100個隨機測試，把它們分成A、B兩個測試組，其中有22個變好了，有20個變差了，加起來是42個，剩下的58個兩邊一樣。

請問，A組是比B組變好了嗎？有人說，系統變好10%，效果非常明顯。你相信嗎？你要相信的話就被矇蔽了。

我這裡寫了一個置信度，P值=0.75，這是什麼意思？我們通常認為，P值要小於0.05，這個資料才是可信的，也就是A比B好。0.75的意思是“A比B好”碰巧出現的機率是75%，這是不可信的。我們把這個箱型圖畫出來，它波動的範圍如果按照95%的區間，從-0.1一直到0.147，是非常大的範圍。把置信度畫出來，發現這個實驗完全不能說明A比B好。結論就是：這個實驗不可信，沒有顯著性，完全不能從這個實驗中得出A比B好的結論。

還有長短期的影響，這也是一個常見的問題。我舉一個例子，比如說，我們對每個商品會有評價，現在興趣電商比較熱，電商的推薦主要會考慮它的評價，對於評價低的商品，我們會做一些控制和懲罰，讓它的推薦少一些。如果加大懲罰力度，或者由不懲罰變成懲罰，交易量會怎麼樣變化？

如果做A/B實驗，會發現加上這個懲罰，它的交易量是下降的。這很顯然，商品本來可以買，現在不讓買了，那它的交易量肯定下降。如果你看了A/B測試，說我們不應該做，對這些差的產品就應該保持，那你很可能就錯了。

有時候，靠人的經驗相信這個事情是對的，堅持做，你很可能會得到一個正確的答案。為什麼？我們這個實驗不再測3天或者1個星期，而是測1個月，你會發現，這個交易量開始是下降的，但是慢慢持平了。隨著時間再往前推移，它的交易量就變好了。

可以想象，當你做了一些正確的事情，短期可能會受一定損失，但是積累了使用者口碑，這些東西周期都很長的，慢慢效果就體現出來了。A/B測試通常不會做那麼多時間。

所以有時候要結合判斷相信背後本質的東西，可以用更長期的A/B測試驗證它，這時候你會做出更正確的選擇。如果相信短期，就掉到溝裡了，得出錯誤的結論。

抖音的名字是怎麼來的？

最後再講講抖音取名字的故事。很多人都很關心這件事，甚至有人說抖音的名字是找大師算過的。起名字是可以做A/B測試的。當年，我們做了這個短影片產品，有很多候選名字，那會兒已經有一些產品demo了。

我們就把這個demo產品起成不同的名字，用不同的logo，在應用市場商店做A/B測試，同樣的預算，同樣的位置，這能測出使用者對這個名字的關心程度，吸引力程度，下載轉化率等等，但其實也是非常短期的。

你去看這個分析和排名，看那個過程，就會發現有一些是符合你的感覺，有一些不是符合你的感覺，才知道，原來人們對這個東西可能會這麼想。所以A/B測試的過程，有時不完全看它的結論，它也會給你帶來很多認知，這就是經驗帶來的偏差。A/B測試可以糾正這些偏差，但是它也會有這樣或那樣的問題，有時候你不會完全採納它的結論。

我們就沒有采納排名第一的名字，大家覺得，“抖音”長期來講更符合認知，更能體現它的形態，所以就選擇了“抖音”這個排名第二的選項。

從這個故事中可以看到，真正想去做一個科學決策，是很難有完美方法的，沒有一招鮮的方法，只有最合適的方法。充分地做A/B測試，這是一個能夠在很大程度上補充資訊的過程，能夠消除很多偏見，能夠帶來很多客觀的事實。但是它也不是完美的，需要補充其他方法一起來用。就像“抖音”起名字的例子一樣。在公司中更廣泛地使用A/B測試，我相信對提高整個公司的決策質量是很有幫助的。