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編者按：決策是行動的指南。不管是個人還是企業(yè)，每天都要面臨著無數的決策。決策的好壞會對結果產生巨大影響，如何做好決策是每個人都要上的一門必修課。在Netflix這里，他們采用了一種以實驗為導向的決策流程，先小范圍地對不同方案進行測試，根據對比效果調整，從而摸索出普遍適用的決策。他們?yōu)榇诉€在官方技術博客推出了關于Netflix如何用A/N測試做出決策的系列文章。本文來自編譯，是系列文章的第五篇。后續(xù)文章還將介紹實驗在 Netflix 中的作用、Netflix對基礎設施的投資是如何為實驗提供支撐和擴展的，以及 Netflix內部實驗文化的重要性。

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劃重點：

合適的推理需要完整的報告與透明。

p 值或統(tǒng)計顯著性并不能衡量效果的大小或結果的重要性。

科學結論與商業(yè)或政策決策不應該光看 p 值是不是超過特定閾值。

Netflix 是如何做決策的？（一）：介紹

Netflix是如何做決策的？（二）：什么是 A/B 測試？

Netflix是如何做決策的？（三）：誤報與統(tǒng)計顯著性

Netflix是如何做決策的？（四）：漏報與功效

在第 3 部分（誤報與統(tǒng)計顯著性）與第 4 部分（漏報與功效）里，我們討論了支撐 A/B 測試的核心統(tǒng)計概念：誤報、統(tǒng)計顯著性與 p 值，以及漏報和功效。在本文中，我們將討論困難的部分：在復雜的業(yè)務環(huán)境下，怎么運用測試結果來支撐決策？

關于 A/B 測試，我們需要面對一個令人不快的現(xiàn)實，那就是任何測試結果都未必潛在真相的反映。就像我們在之前的文章里面討論的那樣，好的做法包括先要設置并理解誤報率，然后再設計出好的實驗，從而有可能檢測出合理且有意義的真實影響。這些統(tǒng)計學上的概念可以幫助減少并理解錯誤率，并在面對不確定性的時候做出正確決定。但特定實驗的結果是誤報還是漏報我們仍無法知道。

圖 1：心存懷疑雖是一種不愉快的體驗，但至少不像深信不疑那般荒唐——伏爾泰。

在用 A/B 測試來改進 Netflix 會員的體驗時，我們發(fā)現(xiàn)有一點至關重要，那就是不要只關注數字（包括 p 值在內），還要用有力和合理的判斷來解釋結果，二者結合來確定是否存在令人信服的證據，能夠說明新體驗對于會員來說是好的。這些考慮因素跟美國統(tǒng)計協(xié)會在 2016 年的時候發(fā)表的關于統(tǒng)計顯著性與 P 值的聲明一致，以下三條直接引用（粗體）對我們的實驗很有幫助。

“合適的推理需要完整的報告與透明。” 就像我們在第 3 篇（誤報與統(tǒng)計顯著性）所說那樣：，按照慣例，我們的實驗將誤報率設為 5%。在實踐上，如果我們進行 20 次實驗（比如評估 20 種顏色的果凍豆是不是都跟粉刺有關）的話，預計至少會得到一個顯著結果——即便事實上每個實驗的零假設均為真，并沒有產生實際效果。這就是多重比較問題了，有很多方法可以控制整體的誤報率，但我們不會在這里介紹。不過，最重要的是不僅要報告和跟蹤產生了顯著結果的測試結果，還要報告和跟蹤那些沒有產生顯著結果的測試結果。

圖 2：關于誤報，你需要了解的一切都在這兒了。

“ p 值或統(tǒng)計顯著性并不能衡量效果的大小或結果的重要性。” 在第 4 篇（漏報與功效）中，我們討論了實驗設計階段做好設計的重要性，這樣才能讓A/B 測試有很高概率能檢測出合理的、有意義的指標變化。在解釋結果的時候也要有相關考慮。即便結果具有統(tǒng)計顯著性（p 值 < 0.05），估計的指標變動也可能很小，以至于對 Netflix 會員的體驗無關緊要，我們最好把精力放在其他領域的創(chuàng)新上?；蛘撸瑪U展新功能的成本相對于收益而言也許過高，反不如不推出這項功能，而是把資金投資到改善其他領域的產品體驗上，從而更好地為會員服務。

“科學結論與商業(yè)或政策決策不應該光看 p 值是不是超過特定閾值。” 本文的其余部分將深入介紹我們的決策實踐，重點會介紹我們是怎么通過 A/B 測試全面評估證據的。

用數據為效果說話

在為了支撐決策而評估證據時，有一種比較實用方法，那就是想象自己是新產品體驗的辯護律師，為它收集理由：看有沒有有足夠的證據得出結論說，除了那 5% 的合理懷疑之外，新產品體驗產生了對會員有益的真正效果。為了幫助大號這樁案子，在解釋測試結果時我們會向自己提出這樣一些的問題：

結果跟假設是否一致？如果假設跟優(yōu)化后端基礎設施的計算資源有關，結果顯示用戶滿意度在統(tǒng)計上有了顯著提高的話，我們會持懷疑態(tài)度。結果有可能是誤報——或者更有可能是實驗執(zhí)行中出現(xiàn)錯誤或bug的結果（Twyman 定律，任何看起來有趣或與眾不同的數據通常都是錯誤的）。有時候結果雖然令人驚訝但卻是對的，不過更有可能要么是實驗執(zhí)行錯誤的結果，要么是誤報，這會促使我們深入去挖掘數據，找出根本原因。

指標的故事是不是連貫一致？在第 2 篇（什么是 A/B 測試？）中，我們介紹了因果機制，說到了通過這種機制，對產品所做的更改會影響到此次測試指定的次要指標與主要決策指標，并且介紹了這種機制的重要性。在評估測試結果時，重要的是要看這些次要指標的變化情況。一般來說，這些次要指標往往跟特定實驗相關，從而可以評估主要指標的變化是否遵循了假設的因果鏈。比方說，通過十大榜的實驗，我們想看看把十大榜放進來能不能提高作品級別的參與度，以及會員是不是會在主頁找到的觀看內容會比在其他地方找到的多。用戶對十大榜的參與度增加，來自主頁的播放增加，這些會幫助我們增強信心，即十大榜實際上是提高了會員的整體滿意度的。相比之下，如果十大榜治療組主要會員的滿意度指標上升，但對這些次要指標的分析顯示，十大榜所包含的作品的參與度沒有增加的話，我們就會持懷疑態(tài)度。也許十大榜對于會員來說并不是個很好的體驗，它的存在導致更多會員離開主頁，增加了對Netflix 搜索的使用——結果神奇的是，整體滿意度還是提高了（也許是因為搜索體驗較好）?；蛘哌@也可能是一次誤報。不管是哪種情況，次要指標的變化都會引發(fā)質疑，以至于盡管主要決策指標發(fā)生了變化，但我們沒法很自信地得出結論，認為所做處理激活了假設的因果機制。

那有沒有有額外的支持或反駁證據，比方說某種體驗的類似派生存在一致的模式？在一項實驗中測試一個想法的多個變種其實很常見。比方說，對于 Top 10 體驗，我們可能會測試多種設計變體以及多種Top 10 榜中主頁的擺放位置。如果Netflix 會員覺得十大榜體驗很棒的話，我們預期在這些不同的變體當中，其主要和次要指標都能看到類似的收益。有的設計可能更好一些，但如果不同變體均產生廣泛一致的結果的話，就有助于說明十大榜體驗是有用的。反過來，如果我們測試了 20 個設計和擺放變體，其中只有一個的主要決策指標中發(fā)生重大變化的話，我們會更加懷疑十大榜的有效性。畢竟，在誤報率為5%的情況下，我們預計平均而言智慧得到一個顯著的隨機結果。

結果是否可重復？到頭來，要想對結果樹立信心，最可靠的辦法是看看結果在后續(xù)的測試里面是不是可以重復。如果一開始的 A/B 測試的結果具有啟發(fā)性但不是決定性的話，我們一般還會繼續(xù)測試，根據第一次測試學到的結果對假設進行改進。比方說，通過十大榜測試，我們可能會觀察到部分設計以及放置選擇往往會帶來好的指標變化，其中部分具備了統(tǒng)計的顯著性。然后，我們會改進這些最有希望的設計和放置方案變體，然后開始新的測試。如果上一次測試的體驗比較少的話，我們還可以擴大規(guī)模，從而提高功效。還有一個策略，在產品變化很大的時候比較有用，那就是把勝出的治療體驗逐步推廣到全部用戶或會員，從而確認在 A/B 測試中看到的好處是真的，并確保沒有產生意外的有害影響。在這種情況下，我們不是一下子向所有用戶推出新體驗，而是慢慢增加獲得新體驗的成員的比例，并觀察與仍然接受舊體驗的會員之間的差異。

與決策理論的關聯(lián)

在實踐上，每個人都有不同的框架，可以用來解釋測試結果，做出決定。除了數據之外，每個人都會基于之前做過的類似的A/B測試，把自己的先驗信息帶進來，以及他們對決策的潛在收益和后果的評估所制定的損失或效用函數帶來進。使用決策理論（包括貝葉斯決策理論），有多種方法可以將這些人類這些評估風險和收益的判斷形式化。這些方法涉及到對做出正確或錯誤決策的效用做出正式評估（比方說，測算推出未能改善會員體驗的代碼變更的代價）。如果在實驗結束時，我們還可以估算出每個處理組犯每一種類型錯誤的概率的話，就可以做出讓會員的預期效用最大化的決策。

決策理論是吧統(tǒng)計結果與決策結合起來，所以是基于 p 值的決策方法的一個很吸引人的替代方法。不過，由于特定效用函數的細微差別，決策理論方法可能難以廣泛應用到實驗當中。雖然不完美，但我們在本系列文章所介紹的頻率論假設檢驗方法（重點是 p 值與統(tǒng)計顯著性），卻是一個廣泛易用的框架，可以用來解釋測試結果。

解釋 A/B 測試結果還有一個挑戰(zhàn)，那就是對多個指標（主要決策指標和次要指標）的變動做出合理解釋。關鍵挑戰(zhàn)之一是指標本身往往不是獨立的（也就是指標通?？赡軙环较蚧蛳喾捶较蜃儎樱＝y(tǒng)計推理和決策理論一些更先進的概念也適用這里，而Netflix也在致力于研究給這個多維度指標的解釋問題帶來更多的定量方法。我們的做法是用貝葉斯推理把有關歷史指標變動的分析信息納入到分析里面，敬請關注！

最后，值得注意的是，不同類型的實驗在決策過程中都要不同程度地引入人工判斷。比方說，Netflix 采用了一種 A/B 測試形式來確保將新版軟件安全地部署到生產環(huán)境。在面向所有會員發(fā)布新版本之前，我們會先做一個一個小型的 A/B 測試，讓部分會員接收舊版代碼，部分會員接收新版，確保錯誤或意外后果不會降低會員體驗或基礎設施的性能。對于這個用例而言，我們的目標是自動化整個部署過程，并運用遺憾最小化以及基于測試的決策等框架。通過自動部署新版，或者標記降低的指標給開發(fā)者，從而節(jié)省了開發(fā)人員的時間。

總結

本文描述了如何為產品創(chuàng)新尋找支撐理由的辦法，那就是仔細分析實驗數據，同時也指出了不同類型的測試需要引入不同級別的人工輸入到決策過程之中。

在不確定的情況下做出決策（包括根據 A/B 測試的結果采取行動）是很困難的，而且我們在本系列文章里面所描述的工具很難得到正確應用。但是這些工具（包括 p 值）已經受住了時間的考驗，就像美國統(tǒng)計協(xié)會主席在 2021 年關于統(tǒng)計顯著性與可重復性的工作組聲明中所強調的那樣：“p 值與顯著性檢驗的運用，若是得到正確應用和解釋的話，是不應該放棄的重要工具。. . . [它們] 增加了從數據得出結論的嚴謹性?！?/p>

公開分享關鍵產品的測試結果，并對此進行辯論，這種概念在 Netflix 的實驗文化里面已經根深蒂固，我們會在本系列文章的最后一篇中加以討論。不過在下一篇文章中，我們將討論 Netflix 不同的實驗領域，以及聚焦實驗的不同角色。

譯者：boxi。