官宣！亚马逊新的"管理实验"程序帮助品牌更快开启A/B测试。
近日亚马逊美国站发布公告称，新更新的管理实验能自动为卖家预先选择开始A/B测试的最佳设置，以帮助卖家节省时间。以下是公告内容，新的管理实验程序帮助品牌更快开启A/B测试。
针对管理实验(MYE)推出了一种新的简化程序，现在已经为你预先选择了开始A/B测试的最佳设置，因此你可以花更少的时间来设置实验，而将更多的时间用于创建能够推动销售的精彩内容。
当你输入内容的B版本并单击"安排实验"时，默认情况下会选择以下设置：持续时间，当有足够的数据来计算出获胜者时实验会自动结束，因此消除了等待整个测试持续时间结束的过程。上架：自动上架，测试结束后亚马逊会自动更新您的产品listing。
什么是A/B测试？A/B测试是一种通过实验来查看哪些变量可以产生最佳结果的方法。它们来自将实验拆分为两个版本的想法：A版本和B版本。在每个版本中卖家只更改一个变量，而其他所有内容保持不变，在设定的时间段通常至少两周结束后卖家可以比较A版本和B版本的结果。而结果中的任何差异取决于更改的变量。
A/B测试有什么好处？在营销活动、产品页面、网站、登录页面或任何类似内容中都存在大量的可变因素，而这些变量中的每一个都会影响到产品的销售额和转化率。如果卖家没有任何数据可以使用，那么其做出的任何决定都只是猜测。
而拆分对比测试为卖家提供了实际数据，让其更有效的判断哪些有效、哪些无效。你可能会发现，当你使用某一张图片而不是另一张图片时会获得更多的产品listing点击次数，或者当你将特定优势放在要点的顶部时转化率更高。
如何进行A/B测试？拆分测试的关键是创建一个受控环境，其中A版本和B版本之间的唯一不同是测试的变量，对Amazon A/B测试执行相同的操作。创建一个环境，如果结果有任何差异，那么可以指向更改的单个变量。当然卖家需要测试许多不同的变量。
但是为了保持准确的数据一次只做一个测试是很重要的，一定要运行多个测试，但一次只能运行一个A/B测试的另一个关键是时间，需要足够长的时间跨度才能产生具有统计价值的结果。
例如如果连续一整天运行拆分对比测试，则从一个变量到另一个变量的结果百分比可能会有很大差异，但是这是很正常的波动。当然也有可能由于不可预见的变量，例如天气或其他导致人们增加或减少购物的事件所导致，运行测试的时间越长就越可以确定结果的任何差异是由于更改的变量造成的，而不是外部条件或随机波动造成的。虽然不能百分百确定但基本"大差不差"。
