传统AB核心内容主要分为两块:分流控制和数据评估。
分流控制比较通过的作法是对某一唯一标识进行hash,然后进行分桶来完成,其存在的问题是如果一个功能下会有多层AB时,那么如果集中做分桶则会比较复杂。假如有3层,然后每层2个实验就要分8个桶,层数、分桶越多,这个集中分桶数会更大,不便于管理。另外还要协调多层之间各自可以使用哪些分桶来进行AB实验,相对上下游沟通成本较大。
数据评估的核心在于如何进行埋点并采集到数据,数据主要包括曝光和点击两大类。目前大多数AB方案是将分桶等信息通过层层上传的方式,最终透到展现端,然后在展现端触发相关行为时记录下AB信息。这种方式存在的问题是层层上传AB信息这个需求上下游全链路所有接口协同配合才能完成,离展现端越远,协同成本越大;另外如果多层AB实验,那么如何隔离存放多层各自所需的AB信息也会存
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