2016年5月，许多国外网友发现，在用谷歌在搜索页面时，部分用户的链接颜色从蓝色变为黑色，而以往的链接是蓝色。事实上，这是谷歌在在对页面设计进行测试，这种测试谷歌每天都会有大量在同时进行，潜移默化的影响着用户习惯。前谷歌设计师Doug Bowman在2009年离职时的一份公开声明中证实，一次设计师不能在两种颜色中做出取舍时，他们测试了41种不同深浅的蓝色。
一个按钮的改动就将会影响引流效果，如今的A/B测试已经是众多公司的增长利器，一个完整的A/B测试在开始之前要确定实验方案、关键优化指标、试验样本数量（基于样本计算器）、适当的试验天数以及业务层面的流量分配逻辑。
假设我们自己作为项目负责人，正在讨论采用哪种icon样式作为分享按钮:
上述四种图标都是用来表达分享、转发的。但是到底哪一个类型的icon是最能引起消费者注意的呢？如果我们能找出大多数用户都喜欢的icon样式，是否就可以大幅提升分享转化率呢？
某天气APP就真的为了这个事儿做了一回A/B测试。借助热云数据A/B Testing平台，他们设计了一套测试方案：分别将主页面的分享按钮用四种不同形状来表示不同的指标，并据此分配了4个试验版本（包含原始版本），试验设计方案如下图，准备以点击率作为此次测试试验指标。
试验方案(上图)（点此用AI快速作出好Logo和好海报）
UI、文案的改变一般对用户影响降到较小，所以可以均匀分配流量，并以7天为测试周期。该方案的A/B测试实现方式：
编程模式：
测试指标采集更全面，可以对推荐策略等服务端数据做测试，需要适当代码埋点
1.集成SDK：在APP源代码中，集成对应的移动端SDK。用户需要在某次APP迭代时，将移动端的SDK和需要进行测试的元素（4种不同的分享icon）一并集成到代码当中，在进行AB测试时，根据样本的分流结果来展示相应的icon样式。
2.优化指标：将sharebutton（分享按钮）作为本次AB试验的优化指标。
3.创建版本：根据不同的icon样式（变量）来分配版本。
4.其他配置：均匀分配流量，配置受众条件。
5.运行试验。
可视化模式：
只能对UI界面进行测试，操作简单，技术难度低。
在已经集成了移动端SDK后，又不想频繁发版来进行A/B测试的话，可以选择移动端可视化试验。在用户页面直接操作，点击即可替换目标icon，一样也可以实现上述方案，而且指标只需要绑定一次即可，省去了重复发版的繁琐操作。
移动端可视化编辑器（上图）
在试验运行了一段时间后（至少运行7天），试验版本2的转化率明显优于原始版本和其他试验版本，至此，我们可以初步得出结论：试验版本2的【转发】转化率相较于原始版本，有95%的可能性，提升会在11.9%-28.1%范围内。
注:运营数据已脱敏处理
在试验后，我们可以得出最优版本，证明按钮的改动确实会影响点击率，并在相关界面作出修改。
A/B测试的宗旨就是避免经验主义，我们需要用数据支撑决策。同时，同一个试验场景在不同的历史时期，面对不同的受众审美也会有阶段性的变化，切不可一刀切的认为一次好，次次好。A/B测试是可以贯穿互联网产品的生命周期的，不论当前产品出在何种阶段，都是有A/B测试适用的场景来助力增长，提升转化的。
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