A/B 实验

新版按钮是不是更好：在后台建实验，Web SDK 在浏览器里给访客分组，业务照常上报目标事件，结果页用统计检验告诉你差别是不是真的。

创建

「行为分析 → A/B 实验 → 新建实验」，只有管理员能建：

字段	说明
`key`	实验标识，代码里用它取变体，例如 `signup-button`
名称	显示用
目标事件	用来判断转化的事件，例如 `signup`。业务照常 `track`，不用改名
流量	百分之多少的访客进入实验，其余的人不分组
变体	2～8 个，每个有 `key`、名称、权重（正整数）。第一个变体是对照组

实验有三种状态：草稿、进行中、已停止。草稿可以修改，启动后配置只读；停止之后不能再启动，要重新建一个。一个项目同时进行中的实验最多 50 个。创建、修改、启停都记进操作日志。

在代码里取变体

实验启动后，Web SDK 从 /sdk/config 拿到进行中的实验，在浏览器里本地分组，不需要额外请求：

await evstats.init({ endpoint: "https://stats.example.com/sa", key: "evs_wk_xxx" })

if (evstats.variant("signup-button") === "new") {
  showNewButton()
} else {
  showOldButton()
}

variant(key) 返回变体的 key；访客没进入实验（落在流量之外）或配置还没返回时是 null，按对照组处理即可。
init 返回的 Promise 在配置返回（成功或失败）之后完成，await 之后再取变体。
分组稳定：同一个访客每次都分到同一组。用的是匿名 ID（没有时用用户 ID）加实验 key 的哈希，服务端用同一个算法。
进入实验的访客每次页面加载发一次 $ABTestTrigger，属性 $abtest_experiment_id 是实验 key，$abtest_experiment_group_id 是变体 key。

分组算法公开写在 Web SDK。自己用别的端上报时，按同一个算法分组、发同样的 $ABTestTrigger，结果页照样能算。

看结果

结果页列出每个变体的：进入人数、完成目标事件的人数、转化率、相对对照组的提升，以及结论：

结论	含义
显著（95%）	两组转化率的差别通过了 95% 置信的 z 检验。只有这时才标出胜出的变体
不显著	数据已经够，但差别可能只是随机波动
样本不足	人数还太少，不宣布胜者，继续跑

结果最长看 90 天。实验列表和结果也在 OpenAPI 里（只读）：experiments 与 experiments/{experimentId}。实验的创建和启停只在后台。

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