火山引擎 VeDI：剪映产品如何应用A/B测试验证新功能效果
内容提要
剪映APP通过A/B测试验证新功能上线效果，提升用户体验。A/B实验将用户分为3组，验证不同贴纸分发模型的效果。实验数据显示，新策略提升了用户使用剪映素材的意愿。字节跳动已开启240多万次实验。火山引擎DataTester通过A/B测试帮助企业提升产品与服务质量。
延伸解读
实验设计：三组对照与打散策略
剪映的A/B实验将用户随机分为三组：对照组V1保持原人工配置，实验组V2和V3引入非个性化分发模型，且V3对推荐贴纸内容进行打散。打散指同类主题贴纸不集中出现，每类仅展示1-2种。这种设计能同时评估模型效果和内容排列方式的影响，为后续迭代提供更细颗粒度的依据。
数据结果：非个性化模型提升素材使用意愿
一期实验数据显示，引入非个性化分发模型后，用户在非搜索场景下的贴纸使用率和导出率均有显著提升，产品大盘数据也呈正向显著。这表明新策略有效提升了用户使用剪映素材的意愿。基于此，团队确定了迭代方向，并计划将贴纸面板的经验复用到其他素材面板。
A/B测试在字节跳动的规模化实践
截至2023年中，字节跳动已开启超过240万次A/B实验，每天有4000多个新实验上线，DataTester上同时运行的实验超过5万个。这种大规模实验文化支撑了产品持续优化。火山引擎DataTester源于字节跳动的技术沉淀，已服务美的、华泰证券等上百家企业，帮助它们通过A/B测试提升产品与服务质量。
Q&A
剪映APP是如何利用A/B测试提升用户体验的？
剪映APP通过A/B测试验证新功能的效果，将用户分为对照组和实验组，测试不同的贴纸分发模型，从而提升用户使用素材的意愿。
A/B测试中实验组的分组方式是怎样的？
A/B测试将用户分为三组：对照组V1不干预，实验组V2和V3引入非个性化分发模型，分别测试内容不打散和打散的效果。
非个性化分发模型对用户使用率的影响是什么？
实验结果显示，非个性化分发模型显著提升了用户在非搜索场景中的贴纸使用率和导出率。
字节跳动进行A/B测试的规模有多大？
截至2023年中，字节跳动已进行超过240万次A/B实验，每天有4000多个新实验上线。
火山引擎DataTester的主要功能是什么？
火山引擎DataTester帮助企业通过A/B测试提升产品与服务质量，支持业务的持续优化和增长。
剪映APP的A/B测试结果如何影响后续产品迭代？
A/B测试结果确定了剪映APP的产品迭代方向，团队计划将经验应用到其他素材面板的迭代中。
