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使用 A/B 测试衡量建议影响
执行 A/B 测试包括运行具有多种变体的实验和比较结果。使用 Amazon Personalize 建议执行 A/B 测试需要向不同用户组展示不同类型的建议，然后比较结果。您可以使用 A/B 测试来帮助比较和评估不同的建议策略，并衡量建议的影响。
例如，您可以使用 A/B 测试来查看 Amazon Personalize 建议是否提高了点击率。要测试该场景，您可以向一组用户展示非个性化的建议，例如特色产品。您可以向另一组展示由 Amazon Personalize 生成的个性化建议。当您的客户与物品交互时，您可以记录结果，并查看哪种策略的点击率最高。
使用 Amazon Personalize 建议执行 A/B 测试的工作流程如下所示：
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计划您的实验 - 定义可量化的假设，确定业务目标，定义实验变体，并确定实验时间框架。
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拆分用户 - 将用户分成两组或多个组，包括一个对照组和一个或多个实验组。
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运行您的实验 - 向实验组中的用户显示修改后的建议。向对照组中的用户显示未做任何更改的建议。记录他们与建议的交互以跟踪结果。
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评估结果 - 分析实验结果，以确定修改是否对实验组产生了统计学上的显著差异。
您可以使用 Amazon CloudWatch Evidently 通过 Amazon Personalize 建议执行 A/B 测试。借助 CloudWatch Evidently，您可以定义实验、跟踪关键绩效指标 (KPI)、将建议请求流量路由到相关的 Amazon Personalize 资源，并评估实验结果。有关更多信息，请参阅通过 CloudWatch Evidently 进行 A/B 测试。
A/B 测试最佳实践
使用以下最佳实践，可帮助您设计和维护 Amazon Personalize 建议的 A/B 测试。
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确定可量化的业务目标。验证您要比较的不同建议是否与此业务目标一致，并且与不同的或不可量化的目标无关。
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定义与您的业务目标一致的可量化的假设。例如，您可能会预测，您自己的定制内容的推广将使这些物品的点击量增加 20%。您的假设决定了您对实验组所做的修改。
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定义与您的假设相关的关键绩效指标 (KPI)。您可以使用 KPI 来衡量实验结果。这些可能是以下内容：
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点击率
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观看时间
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总价格
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根据您的假设，验证实验中的用户总数是否够大，足以得出统计学上显著的结果。
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在开始实验之前，定义流量分流策略。避免在实验运行时更改流量分流。
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除了与实验相关的修改（例如模型）外，实验组和对照组的应用程序或网站的用户体验应保持一致。用户体验的变化（例如 UI 或延迟）可能会产生误导性结果。
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控制外部因素，例如节假日、持续的营销活动和浏览器限制。这些外部因素可能会产生误导性结果。
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除非与您的假设或业务需求直接相关，否则避免更改 Amazon Personalize 建议。诸如应用筛选器或手动更改顺序之类的更改可能会产生误导性结果。
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评估结果时，确保在得出结论之前结果具有统计学意义。行业标准的显著性水平为 5%。有关统计显著性的更多信息，请参阅统计显著性复习
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