السلام عليكم ورحمة الله وبركاته



تعرف اختبارات A/B بأنها من أهم الاختبارات المستخدمة في المجالات التقنية. وتحديدًا في مجالات مثل تصميم تجربة المستخدم أو التسويق الإلكتروني.

وتتيح هذه الاختبارات ببساطة المقارنة بين خيارين والمفاضلة فيما بينهم. وفي العادة تكون تلك الخيارات عبارة عن نسخ مختلفة من الشيء نفسه. مثل المقارنة بين تصميمين مقترحين لغلاف كتاب، أو تصميم موقع إلكتروني.

تعرف اختبارات A/B بأسماء أخرى، مثل اختبارات التقسيم، أو اختبارات الوعاء. وتشتق التسمية الأخيرة من تجربة وضع نفس الشيء في وعاءين مختلفين.

اختبارات A/B
تساعد اختبارات A/B بشكل كبير في تقليل الحيرة والتشتت عند اتخاذ القرارات. وتسمح لك تلك الاختبارات باختبار الفرضيات المختلفة وجمع البيانات أولًا قبل تنفيذ أي تغيير أو اتخاذ أي قرار.

ويمكن لهذه الاختبارات أن تساعد بشكل واضح في المشاريع الكبيرة والضخمة، مثل تطوير منتج جديد أو التسويق له، إلى جانب عمليات التصميم والتطوير. كما أنها تساعد في توفير مبالغ كبيرة.

ظهر مفهوم اختبارات A/B للمرة الأولى على يد عالم الإحصاء والأحياء رونالد فيشر في عام 1920. كما تم استخدام هذا المفهوم للمرة الأولى على يد نفس العالم في مشروع زراعي.

وفي الوقت الحالي يتم استخدام هذا المفهوم في عدد كبير من المجالات، ومن أبرزها تصميم الويب والتسويق.

وعلى سبيل المثال، في حالة تصميم موقع ويب جديد يحتار فريق التصميم بين أكثر من شكل ممكن للموقع. إلا أنهم يكونوا في حاجة لطريقة لتحديد التصميم الذي قد يدفع الزوار لقضاء وقت أطول على الموقع.

ويتم تطبيق هذه الاختبارات عن طريق إنشاء نموذج ثابت لتصميم الموقع، ويسمى بالنموذج القياسي أو المتحكم Control. إلى جانب نموذج آخر يتم تطبيق التغييرات المطلوبة عليه، وهو النموذج المتغير Variant. وبطبيعة الحال، النموذج الأول هو A والثاني هو B.

وضمن مراحل الاختبار يتم عرض النموذجين القياسي والمتغير على مجموعة عشوائية من الأشخاص. ويتم جمع آرائهم وتتبع ردود أفعالهم، وذلك لقياس مدى جودة التغييرات على النموذج الأصلي.

ويعتمد مفهوم اختبارات A/B على عشوائية العينة. مثلًا إن أراد موقع فيسبوك أن يختبر تغيير جديد على تصميم التطبيق أو موقع الويب، فهو يقوم بتنفيذ التغيير وعرضه على نصف عدد الزوار، مع تثبيت التصميم الأصلي القياسي للنصف الآخر.

وبناءًا على ذلك يتم تتبع مدى تفاعل المستخدمين مع التغيير الجديد، ومقارنتها بالتصميم الأصلي. وتتم اختبارات A/B على مدى زمني طويل نسبيًا، وتتوفر أدوات مجانية لحساب الفترة الزمنية المناسبة.