使用 Baklib 和 Optimizely 进行 A/B 测试

A/B测试是一种数字营销实践，通过直接从客户行为中获取数据，帮助企业评估其转化漏斗和营销活动的效果。

在A/B测试中，对某个网页或其他数字资产的两个版本进行比较和衡量，以测定它们在性能上的差异。一旦创建了变体，就可以将一组（例如组A）尝试第一版本，将另一组（例如组B）尝试第二版本。通过这种方法，可以测定组A和组B之间的行为变化。

注意：免费试用账户在此练习中不可用。您需要一个完整的Optimizely账户。在开始此练习之前，请假设您已经创建了一个这样的账户。如果没有，请创建一个新的Optimizely账户。

第一步，克隆或下载GitHub仓库。一旦拥有代码后，您会发现包含此示例所需内容类型的一个文件夹。解压content-type.zip并将其导入到堆栈中（如前所述的导入内容类型文档所述）。

在添加和发布条目之前，您需要创建一个环境。

我们为此练习创建了3种内容类型。其中最重要的一个是Hom内容类型。在添加数据时，在条目中找到一组名为Home Variation的内容。在此组中，添加不同的图片。

对于此练习，我们将使用三个变体为主页广告牌。这些图片将根据用户到达主页时的浏览器缓存设置来分配给用户。对每个用户而言，他/她将看到与缓存设置相关的不同广告牌图片。

缓存在这里充当每位访问主页用户的唯一身份标识符。根据缓存设置的不同，用户看到的广告牌图片会有所不同，这取决于用户流量的分布情况，这些分布是Optimizely实验A/B测试中为每个变体分配的默认值。

Banner组将类似于以下内容：

在所有其他内容类型中添加数据并发布到您的环境中。我们为此练习使用的是“开发”环境。

按照下面给出的步骤在您的网站上实施A/B测试：

登录到Optimizely账户，然后在左侧 panel 中导航至实验部分。

然后点击创建新的按钮，并选择A/B测试。

在新 A/B 测试页面，提供一个适合的实验键（我们在示例中使用了 buyOption）和可选描述，然后点击创建 A/B 测试。

您将得到两个默认变体，即 variation_1 和 variation_2，默认流量分配为50%：如下所示：

现在添加一个指标，通过从事件部分顶部右方的选项中选择“新建事件”来实现。为此，请选择 event key name。在我们的示例中，我们将此事件键命名为"buyOption""。

然后保存该事件。之后，在 metric 部分访问您的实验。您将找到一个块，您可以将其选为您的创建的事件作为实验的指标。

选择事件并保存 metric。现在您的指标已根据指定的事件被设置好了。将该指标保存到实验中。现在运行实验（我们在示例中使用了生产环境），点击运行按钮，并确保在环境中拥有必要的 SDK 关键字。要获取 SDK 关键字，请导航至左侧 panel 的设置选项，然后找到所需的 SDK 关键字。

现在实验已开始运行，您可以打开项目到您选择的任何代码编辑器中。

打开 .env 文件并输入堆栈凭证、内容类型 UID、Optimizely SDK 关键字和实验/功能键。默认情况下，系统支持美国地区。如果您想为欧洲地区、Azure 北 America 区域或 Azure 欧洲地区添加支持，请在 .env 文件中将美国地区的值替换为欧洲（eu）、 Azure 北 America（azure-na）或 Azure 欧洲（azure-eu）。

附加资源：有关更多信息，请参阅 Baklib 的区域文档。

现在打开您的命令提示符，进入项目根目录。然后通过以下命令安装所需的依赖项：

注意：通常上述命令将安装 Optimizely SDK。否则，您可以使用以下命令安装：

现在留在项目的根目录中，启动应用，指定端口4000：

打开浏览器，访问 localhost 网站地址为 3000 的端口。

每当新用户在新标签页中打开主页时，将获得一个新缓存。新缓存将根据用户的分配给相应变体，用户看到的广告牌图片可能会有所不同。

尝试一下

您可以在多个标签页中访问 Hom 路径/页面，以查看不同的广告牌图片。现在您可以点击“购买”按钮来了解哪个用户更倾向于在看到该 Buy 按钮时进行点击。根据点击情况，结果会显示哪个变体表现更好，哪个变体会让用户更有可能在“购买”按钮上点击。

附加资源：要为 Baklib 支持的网站使用 Feature Test 实现个性化，请参阅我们的 Implementing Personalization Using Optimizely 参考指南。

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