不如“条带一下”，条带标准该如何定？

的产品在公测新版本之之前，往往需要再次好好可视试验，那么可视试验的关键难题在哪底下？其中会，如何由此可知义可视试验的规范就是关键难题之一。这文中底下，译者结合实战经验，针对可视规范如何由此可知这个难题好好了解读，多多看看吧。

我们在公测一个新版本之前，如果没把握，都亦会好好可视试验，那么可视试验的关键难题在哪底下呢？

来龙去脉认为如何由此可知可视试验的规范往往是关键难题。

一、结合试验目标由此可知可视规范

由此可知规范之前，需要再次明确可视试验的目的是什么？

是监测机动性难题，还是想要看感受缺点。

比如如果可视试验的规范是监测机动性难题，那么往往在可视试验之前，都亦会好好压测（压力试验），模拟线上的输水环境，提升可视试验的准确性。

在可视之后，如果发现机动性受到较大影响，一般亦会好好回滚（由此可知位到新版本code行，下架新code，仍然复用老code），当然一般开发都亦会在新版本code行处设置装置，当出现机动性难题后，必要关闭装置即可。而好好机动性监测的关键难题在于模拟压力试验的环境，压测的环境越远真实，监测的规范真实度越远高。

而如果是想要看感受缺点，例如公测新版本后，想要查看新版本Gmail的点击率如何？

此时就相关到可视规范的制由此可知。比如小红书，当你面世一篇小红书随笔后，小红书亦会再次选由此可知100人的范围，意味著相关到面世随笔的时下，同城，女性等规范，在100人的范围内点击原始数据理想要，将亦会继续释放输水到500人范围，以此类推，当你的随笔授予更加多收藏和特为，亦会授予更加多输水可控。其实这个本质上也是可视试验。

二、量度“最大者可用性样本”，由此可知最佳样本数

可视试验的样本数应该如何所选呢？大多数情形，试验样本数是越远多越远好。但是如果没有由此可知好解决方案，那么将亦会影响最终试验的缺点。

这底下透过一个可视试验样本数量度网址，使用它便可以快速量度出样本总数。

可视实验组的数量为“最大者可用性样本”。可以通过这个该网站来量度合适的数量：Evan’s Awesome A/B Tools。标红的部分即为最佳样本数，至于量度基本概念和使用该网站方法，大家可以而无须百度，有各类文章本行。

三、颗粒度都亦会从粗到梗，多次可视

例如“文心一言”大假设刚投入市场的时候，配对了一批Gmail优再次感受。这其实本质上也是可视试验，而优再次授予文心一言试用机亦会的，某种程度是这样一些首页：高频配对“大假设”Gmail、高频搜素ChatGPTGmail等。那么回到早先的难题，可视的规范应该如何由此可知呢？

一般可视试验颗粒度都亦会从粗到梗去制由此可知，颗粒度的制由此可知当然应该是叫做Corporation是否有该文件名资料库的支持。

比如Corporation快歌好好旅逍遥市场的小汽车专营免费，根据之前期调研，发现疫情后，旅逍遥业将接踵而至小高峰，很多自驾逍遥逍遥客都亦会选择环岛逍遥，小汽车专营免费必然亦会非常出名。因此Corporation解决方案在海岛附近开设小汽车专营免费。

在平台开设专营免费解决方案后，不确由此可知该专营免费公测后市场的接受度，需要再次所选最大者可用性样本。可用性样本从最开始的粗颗粒度：漫逍遥中会继站“海岛、”漫逍遥方式“自驾”，再次回收一批Gmail的试验原始数据，再次逐渐梗化颗粒度，比如漫逍遥天数（30天内、10天内、5天内）、漫逍遥数量（家庭逍遥、亲子逍遥、情侣逍遥）、漫逍遥交通开销（1000、2000、3000）等文件名对专营解决方案的接受度各自如何。

多次可视后，归纳Gmail原始数据，哪部分Gmail亦会选择小汽车专营免费。从而推动专营解决方案进一步完善和精准化投放。

而如果在梗化颗粒度的过程中会，资料库发挥作用该文件名，比如漫逍遥交通开销不在资料库文件名中会，那么则无法就这一项好好为可视试验的规范。

以上是来龙去脉在实战中会的一点心得，希望能帮助到到家。

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