A/B测试通过将用户随机分为对照组和实验组，比较网页或产品不同版本的效果，以数据驱动决策。其适用场景为流量充足、假设明确、有可测指标。流程包括：定义问题陈述、提出可检验假设、设计实验（确定关键指标、与UX/工程/数据团队协作、随机分组、计算样本量）、低曝光逐步运行并监控、做数据合理性检查、用统计方法分析结果并决定是否上线。