本篇谈一个大家十分熟悉的技术——AB测试。所有有实际产品或运营经验的同学对它都不陌生，然而，在实际运用中却常常存在意识或决策上的明显错误。
有四个问题，常常会存在判断上的困难：
- 到底什么要做AB测试？什么不要做？
- AB测试时，我们应该如何判定什么数据是正确的观察对象？
- A和B本身只是两个平级的分支，那么如果想要同时测试多个因素，尤其是互相重叠的因素（无法对等分为A、B、C、D测试组），那该怎么办？
- AB测试的结果真的像看起来那么正确吗？
这几个问题看起来似乎很简单，然而，实际工作中我们恰恰常在这几点上做出错误决策。下面让我结合实战案例上做一些探讨：
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