新疫苗尝试刷屏，科学的AB测试是若何混合视听的？ -

编辑导读：AB测试原本是互联网的一种工作方式，在是为Web或App界面制作两个或多个版本，分别让组成成分相同（相似）的目标人群随机访问这些版本，收集各群组的用户体验数据和业务数据，最后分析、评估出最好版本，正式采用。现在被应用到各行业，新疫苗的研发和使用也有涉及

世界上有三种谎言：谎言、该死的谎言、统计数字。

There are three kinds of lies:lies, damned lies, and statistics.

01 全世界瞩目的两个对照试验

这周频繁被2组对照实验刷屏，都和抗Covid-19有关。国际上对疫情的报道不断，但也没有这两组实验的结果来得刺激。

1. 口罩实验

第一个刷屏的实验，是来自丹麦的 “口罩防护效果” 对照实验，如下图所示。

2020年11月18日， 医学内科领域顶级期刊《Annals of Internal Medicine》发表了一篇“惊世骇俗”的论文, 这个论文提出了一个观点“戴口罩对于防护新冠没用”。这篇论文已经在71 个国际主流媒体上被报道， 推特上已经有55,994个转发和讨论帖。

文中详细描述了，在丹麦进行的、关于戴口罩预防新冠感染的随机对照试验：6000 人随机分成两组，做了两个月试验，外出保持社交距离并戴口罩组的感染率是 1.8% ，外出保持社交距离不佩戴口罩的对照组感染率是 2.1% 。因为两组的感染率差异不显著，结果不具有统计学意义。因此，在这组实验中，结论是 “戴口罩的防护作用是无效的”。

2. 新疫苗实验

第二个刷屏的实验，是登上各大主流媒体重磅头条的“最新疫苗有效性”对照实验，如下图所示。

同样是11月18日，药品制造商辉瑞公司宣布最新实验结果：他们研制的冠状病毒疫苗有效性为95%，且没有严重副作用。Covid-19 疫情在全球范围内急剧上升期间，这组完整的疫苗试验结果给各国都打了一剂强心针。

这项试验包括近 44,000 名志愿者，其中一半人注射了疫苗、另一半人注射的是盐水（安慰剂）。然后，持续观察每组有多少人患上 Covid-19。最终，在 170 例感染了 Covid-19的患者中，安慰剂组占 162 例，疫苗组仅占 8 例。实验初步证明，该疫苗可以预防轻度和重度形式的 Covid-19。如果疫苗的授权审批通过，辉瑞公司将全面投入量产。

02 被大众“误读”的三组数据

对照实验（A/B测试）一直是科学阵地牢不可破的根基，它让我们更接近事情的真相，统计数据的价值也被充分发挥出来。但是，很多实验结果在向大众传播时，信息容易被误读，甚至会成为误导大家的工具。究其原因，只有一个：对A/B测试的理解不准确。统计数字从来不会说谎，说谎的是它们被解读的方式。

1. 1.8% VS 2.1%

前面提到，在丹麦进行的、关于戴口罩预防新冠感染的随机对照试验中，6000 人随机分成两组，试验进行了两个月，戴口罩组的感染率是 1.8%，不戴口罩组的感染率是 2.1%。在统计学上，这两组数据的差异没有显著性。所以，很多人就认为，口罩很鸡肋，对于防护病毒是无效的。

首先，在此研究进行的时候，新冠病毒感染在丹麦还很罕见，且丹麦的人口密集度低，口罩的作用本来就具有很大局限性，以至于该项研究得出的结论并不能反映：1. 在新冠爆发期间，戴口罩的作用；2. 在人口密集的地区，带口罩的作用。

其次，带面罩组有 42 名参与者（1.8％）、对照组有 53 名（2.1％）参与者感染，组间差异为 -0.3 百分点，这个百分点虽然不能说明显著性差异，但是如果换个角度解读，我们却能发现这组数据的可疑之处。

截至目前，丹麦实际的人群感染率约为 3/1000，如果试验扩展到从整个丹麦人口中随机抽取 6000 人，非口罩组的感染人数大致为 9 个，这个数字远远低于实验中的53例。就算口罩可以降低 50% 的感染率（这已经相当高了，现实中不可能），那么，这个假想的实验中，口罩组最多可以减少 4.5 例感染。

而现实中的口罩组，感染人数竟然比对照组少了 11 例，这得多大的预防效果才能存在如此之大的人数差异呀？可见，这组实验结论的漏洞很大。

这还没有算上，被招募者的 6000 人，其职业、行动轨迹、行为习惯和身体素质都存在很大差异，如上图所示，仅职业不明的人群就占了总实验人数的 22% 。个体存在的差异会影响最终验证的结果，实验中参杂了太多的无关变量，导致实验结果很难被相信。

2. 大样本量 6000

姑且不谈现实中口罩的应用场景，这里仅深究一下 6000 的 “大样本量” 是否真的合理？

换句话说，3000 对 3000 的实验设计，是否具有预测价值呢？丹麦平均的感染率约为千分之三，依旧假设人群感染率为 3/1000，就算口罩的作用可以降低 1/3 的感染率（降低 1/3 已经是很强的作用了）。那么实验终点，非口罩组和口罩组预期感染人数分别是 9 例和 6 例，这一数字并不具备显著性。即使预期感染率达到 5/1000 (相当于武汉的感染率)，那么非口罩组预期感染人数 15 例，口罩组为 10 例，粗略计算， p=0.42，还是没有显著差异……

直到感染率达到 2% 的极高水平，非口罩组为 60 例，口罩组为40 例，p= 0.01 ——这时候才达到统计学显著性水平。可见，6000 人的设置并没有结合实际的人群低感染率来进行设计，只需稍微深究一下，就知道禁不起推敲。

换句话说，不是什么情况下，都适合做对照实验的。对照实验并不是万金油，必须和现实情况密切结合。如果实际需求的样本量很大、现实却只能收集很少的样本数据时，这样完成的实验结果，不仅不能说明问题，还很可能造成统计学上的某种误导。

3. 新疫苗功效高达 95%

上文还提到了有关“新疫苗”的试验，其结论也被很多人理解为，如果注射一支疫苗，就可以将感染机率降低 95%。实际上，这个数字也很有误导性。95% 这个数字是怎么来的呢？

以辉瑞公司的实验为例，首先招募了 43,661 名志愿者，研究人员等待 170 人出现 Covid-19 症状，并获得阳性测试结果。在这 170 个阳性结果中，有 162 个属于接受了安慰剂的对照组，只有 8 个是属于接受了疫苗的实验组。

然后，科学家对这两部分患者之间的相对差异做了定义：如果疫苗组和安慰剂组之间的感染人数没有差异，则功效为0%；如果疫苗组无人感染，则功效为100％。

通过计算，我们得出 (100% – 8/162) = 95％，这个数字无疑是证明疫苗有效的有力证据。但是这个数字并不能说明：一旦接种疫苗后，生病的几率是多少。同理，它也不能说明大规模接种疫苗后，接种人群的疫情降低程度。

现实中，接种疫苗后的情况并不好估计，因为参加试验的人员不能反映整个人群的复杂情况，在实际情况中，人们可能会遇到各种各样的健康和反应的差异，仅仅是一次大规模临床实验，根本不能说明其效果。之所以大概率会被推行，是因为事出紧急，疫苗的正面作用一旦被认可，就很可能做大规模的接种。毕竟，减少病毒的传播是第一要务。

但是，如果人们接种了疫苗，然后放松了戴口罩或其他安全卫生措施，则很有可能增加冠状病毒传播给他人的机率，更何况还存在相当数量的无症状感染者。因此，慎重对待特别积极的实验结果，才是更科学的思考方式。

03 给营销A/B测试的启示

A/B测试在广告投放、转化迭代、优惠策略等众多的营销场景中，被广泛应用着。一说如何提高营销 ROI，营销人最先想到的就是“做个 A/B 测试吧，咱用数据说话。”但是，营销中如何让测试数据说出正确的话，而不是像以上两个实验那样，对人产生不必要的误导呢？

1. 测试不是打辅助，测试就是策略本身

与传统决策流程中的归纳后验式不同，A/B测试是一种先验的实验体系，属于预测型结论。和疫苗实验类似，得出的结论很难对全量流量做出预测，但是却可以作为权衡利弊的筹码，帮助你做出重大决策。

这也就带来了一个问题，很多人认为做完A/B测试，验出结果好坏，这个测试就可以结束了，殊不知营销的多变因素不亚于疫苗的接种情况，会遇到各种各样的差异性问题。这就需要营销人员持续地做测试，将测试作为一种手段和策略，而不是只给决策打个辅助，偶尔才用一下。

此外，将A/B测试当作策略、而非辅助，还有两个重要原因：

很多时候，做A/B实验时，会不自觉对用户进行筛选，这个时候得出的ROI较高，一旦扩量到全部用户，ROI可能就会降低（类比疫苗实验）。因此在说某个策略的ROI时，需要注意，是否是小规模用户的效率，而不是整体用户的ROI。这个时候，就需要做持续不断的测试，才有可能不断接近目标ROI。

还有一种新奇效应递减的情况，也很常见。在出某个新营销页面的时候，用户可能会比较感兴趣，这个时候效果最好。但是过一段时间，用户的新奇感就会消失，需要营销人员做持续、快速的创意测试，以防止因版本效果衰减而带来的转化率大幅波动。

【例子】：

某头部在线教育企业的课程，在移动端推广效率成为其市场部门非常重视的核心指标之一。为提高用户的购买转化，营销和产品部门合作，决定通过A/B测试找到优化方案。

第一次测试，修改主标题，原版本的 “60万好老师”改为“名师1对1辅导”，转化率提升 3% 左右，采用试验版本。

第二次测试，改副标题，结果原版本的“预约免费试听课”比测试版的“寻找自己的1对1老师”，转化效果要好 4.7%，于是继续采用原版本。

第三次测试最有趣，修改了按钮上的引导语。在按钮的点击转化方面，原始版本“免费试听”比试验版本“快速预约”高 10%。但是，在后续的实际购买转化追踪数据显示，试验版本比原始版本高出 9%！

对于这个试验结果，该品牌根据这个产品在市场上的发展阶段，进行了综合评估，最终还是决定最终的试验版本，尽管点击率差一些，但是转化收益最优。

可见，持续的测试、并根据实际业务情况做出优化，应该成为营销人的日常策略。因为总是有随市场变化的因素，今天表现好的元素也不一定明天还好，效果是动态的，测试也同样需要动态中进行。

更何况每次测试都可以得到一些新的积累，比如这个案例中，如果这个课程产品是刚起步阶段，需要更多地拉新用户，那么营销人员就应该选择原始版本——能获取更多潜在用户的资料。

2. 测试结果要综合看，维度不能单一

通常，我们会从一个固定的测量维度来评估测试结果。但是如果只考虑一个维度也意味着脱离了情景来看实验数据。比如，疫苗实验的结果中，就没有考虑到无症状感染者的情况，很可能导致结论有偏差。

数字结果是一方面，但是其背后的业务含义更加重要，不能忽略。比如，在不同的情景下，你可能需要对相同的A/B测试结果，做出不同的决策。

一个营销活动，在进行不同优惠策略的A/B测试时发现，A版比B版的用户总活跃度高出 5%，但是却同时降低了其中年轻用户的活跃度占比，那么应该推广哪个版本好呢？

情景一，这是一个中老年购买力占主导的营销活动，显然更倾向于总活跃度的提升，至于年轻人，反正也没有实际购买欲望，可以在这次活动中忽略掉。

情景二，这是一个青年人购买力占主导的营销活动，总活跃度提升，但年轻人活跃度度下降，很可能影响实际的成单率，A、B版本的选择，必须重新进行评估。

此外，维度不能单一，还包括避免习惯性地将测试结果当作一个绝对整体来看待。一般而言，从某个固定的测量维度来评估测试的结果是没错的，这样做通常可以避免在多个维度中挑选最符合“需要”的数据，而故意忽视不符合假设的结果。

但同样，仅考虑一个维度也意味着脱离了情景来看试验数据——不同的情景，很可能意味着对A/B测试结果截然不同的解释。

【例子】：

几年前 Airbnb 对搜索页进行了改版设计。搜索页是 Airbnb 业务流程中非常重要的一个页面，决定后续的转化情况。

搜索页改版前后的变化如图，新版更强调房源的图片（Airbnb为房主提供专业的摄影服务）及标记了房源所在位置的地图。为了这次改版，团队投入了很多资源，设计人员和产品人员都预测新版肯定会表现更好，定性研究也表明新版本更好。

但针对搜索页的A/B测试结果却显示，新版转化率并没有更好。这个结果让人大跌眼镜，因此分析团队将数据细分到不同的情景中，来查找结果背后的真正原因。

经过分析后发现，问题出在 IE 浏览器上。如上图，除了来自 IE 的访问以外，新版在其他主流浏览器上的表现都是优于原版的。这个纵向的深入分析，帮助团队找到真正的问题：搜索页的改版很有效果，但是代码实现存在严重问题。在修复相关的问题后，源自IE的数据也有了超出 2% 的增长。

这个案例是A/B测试中一个被人津津乐道的案例，可以看出，从多个维度对测试结果进行解释，是很有需要的。营销人员都应该尝试将数据分解到不同的维度，然后去理解不同维度下测试的实际效果。

最后，需要强调一点，A/B测试虽好，但是如果使用不当、或解释不当，都可以成为增加营销阻力的因素。这就需要营销人避免在分析结果时出现自欺欺人的倾向。

我们都理解，测试过程很费时费力，有的改版结果，测试后发现很打脸。这种情况下，很多营销人为了找到有利的结果，会刻意去分解数据，然后在多个维度中挑选“最符合需要的”数据，或者和上文中的两个“刷屏”的抗疫实验一样，为了证明某个假设而只突出部分数据或片面解读。

例如，尽管我们都知道A/B测试的最终还是要落脚于优化整体营销ROI，而不是为了单纯优化某个指标。但是，当某个指标表现及其抢眼的时候，可能会导致优化者的短视。比如，过分注重某一层的转化率，从而在设计引导上急功近利或花样百出，甚至强迫用户去做出点击，而不管后续转化的质量。

还是那句，A/B测试从来不会说谎，说谎的是它们被解读的方式。想获得消费者洞见和营销优化策略，就要遵循科学的方式、做好充分的解读，数字太漂亮或太反常，都要保持十二分的警惕。

#专栏作家#

Agnes；微信公众号：灵蹊营销笔记，人人都是产品经理专栏作家。关注智能营销领域，擅长发现最新的营销技术及工具，并发掘行业前沿案例。

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题图来自Unsplash，基于CC0协议

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