编辑导语：AB实验是策略产品经理进行产品能力或策略效果评估的重要方法。本文将介绍AB实验的基本概念、应用场景，以及AB实验分流的产生和注意事项。
最近克比酱在写一些分享心情的文章，不过接下来，我将回归老本行，分享一些我在担任策略产品经理时使用的知识，其中包括AB实验、搜索推荐算法的召回、排序、NLU等方面的内容。也会一些产品杂谈，分享一些职场生活的感悟。
我们来谈谈AB实验。AB实验是策略产品经理需要掌握的一项基本能力，也是互联网产品效果评估的最重要和最常见的方法。那么，什么是AB实验呢？
AB实验是为了验证某一产品能力或策略的效果好坏，将产品的用户随机分成两部分，即实验组和对照组，对比两组用户的表现而进行的实验。其应用场景主要有三种：客户端的界面调整实验、算法策略的调整实验以及运营策略实验。
接下来，我们来探讨AB实验分流的产生。在进行AB实验时，需要将用户分成不同的桶，也就是实验桶和对照桶。实验桶的用户使用实验策略，而对照桶的用户则使用正常策略。为了将用户随机分配到各个桶中，需要使用Session分流。其原理是通过用户的唯一编码，如DeviceId或UserId，进行hash处理，然后对处理后的hash值进行取模或取余，将用户随机分配到不同的桶中。
在进行AB实验分流时，需要注意以下几点：
1. 分析指标要明确。在进行AB实验时，需要明确观测的指标，如商品的订单数、转化率或点击量等。还要考虑这些指标是否会受到其他因素的影响。
2. 实验分流要确保相互不影响。在进行多个实验时，需要保证实验之间的独立性，确保不同实验之间的用户不会相互影响。
3. 样本足够。为了保证实验的准确性，需要保证每个桶的用户量足够大，用户id足够均匀。
4. 实验前将每个桶调平。在进行AB实验前，需要确保每个桶的直接观测指标表现相近，以保证实验结果的可靠性。