A/B 测试是迭代产品体验的科学方法。本文概述实现 A/B 测试的基础架构与分析要点。实施要点随机化分配与流量分割，保证样本独立性。统计显著性与实验运行时间的平衡，避免短期波动误导决策。工程实践在前端或边缘层实现实验开关，后端收集关键事件并做归因分析。结论将 A/B 测试融入常态化迭代流程，并结合指标盘点与长期观察，才能稳定产出正向改进。初步纲要主题简介背景与动机核心概念实践案例进一步扩展相关链接返回博客分类查看热门话题AI 架构深入⚠️ 本文为占位内容，后续将补充完整版本。
