安德森不确定 到底是什么意思只是你没有得到你想要的答案吗？或者这是否意味着您正在测试的东西几乎没有影响？ 知道一些影响很小的事情是非常有价值的，所以这远非不确定。 不确定的是当你专注于验证一个特定的想法并且结果没有发生重大变化时。很难知道您是否只查看一个或两个数据点，尤其是当它们之间的差异很小时。 当陷入测试的验证世界时，这是根本问题。你有一个想法（一个预测，尽管你会称它为假设）并对其进行测试，但你发现结果差异很小。
如果你已经正确地建立
了你的自然方差（如果没有，大多数网站都在 左右，所以 到 之间的任何变化是检测不到的），有大量的东西会落入那个池。如果是，是否意味着该项目不重要？不，你只有一个数据点。你的想法怎么样，它 正确 吗？嗯，不是直接的，但你不知 巴拉圭手机号码列表 道它的哪一部分。 测试发现和增加测试的变化量可能比尝试验证假设更有价值。安德鲁在这里解释说这个页面上的文案重要吗？好吧，如果我已经测试了 个选项的大 范围，并且它们都没有移动指针那么我可以非常确定副本无关紧要。
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能动针但有 人做到了那就告诉我这是处决。 针对发现进行优化（巧合的是效率和收入最大化）为您提供了更多的数据，并允许您集中资源，因为您可以更好地了解影响力。 因为您正试图从等式中消除个人偏见，所以您关注的是变革的真正价值 ER 列表 以及您可以执行变革的所有方式。这可以最大化学习（和结果），并通过创建足够的数据来正确衡量对业务底线重要的事情，从而帮助您避免出现 不确定 结果的情况。 从中性测试中获取价值 每个人都喜欢胜利在拆分测试中获得意想不。
