换换封面图，视频网站就知道你喜欢看什么？

Netflix 随后建立了一个封面图自动分类系统，将共用一张背景图但具有不同长宽比、裁剪位置、小规模修整以及标题经过局部处理的封面图分为一组作为比较，并在网站上的不断重复试验，以追踪具有相似特征的封面图吸引点击的效果。

下面是一些案例：

两张标记封面图效果显著优于其他实验对象

图来自 Netflix 技术博客

最后一张标记封面图效果显著优于其他实验对象：

图来自 Netflix 技术博客

下面两篇博客文章介绍了更多 Netflix 进行A/B测试的细节：

我们能从中学习到什么？

A/B 测试是理解用户行为最可靠的方法。作为设计师，我们需要通过实验反思我们的工作。因为我们的直觉并不总是对的。

1. 进行 A/B 测试的时间及理由

当你完成了一项产品设计，可以使用 A/B 测试对设计进行调整，主要关注两个关键指标：留存和收益。

（编辑：源码网）

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