A/B 测试框架

A/B 测试框架不仅是单个实验，而是建立一个可重复的流程。它定义了假设如何形成、实验如何排优先级（使用 ICE 或 PIE 评分）、如何保持统计严谨性，以及结果如何记录和分享。

关键组件包括假设模板（'如果我们改变 X，那么 Y 将因为原因而提升 Z'）、样本量计算器、实验持续时间指南和共享的结果库。没有这种结构，团队会运行随机测试，产生不确定或矛盾的结果。

GenGrowth 将实验框架融入内容优化中。平台根据性能数据自动生成假设、运行内容变体，并以统计置信区间报告结果，让团队能够对内容策略做出数据驱动的决策。