在A/B测试中常见的变量有哪些？
A/B测试是一种常用的市场研究方法，它通过对比不同变量下的结果，帮助决策者确定哪种变量可以带来更好的效果。在A/B测试中，变量的选择至关重要，它可以是单一的，也可以是多个。以下是几种常见的变量类型：
1. 试验操作变量
试验操作变量是指在A/B测试中可以操作的变量，可以通过产品策略或者运营活动等使其发生改变。这些变量通常是自变量，即被操纵的变量，而因变量则是这些变量对目标指标的影响结果。例如，在一个电商网站的A/B测试中，试验操作变量可能包括商品标题、页面布局、呼叫行动按钮的文字等。
2. 控制（匹配）变量
控制（匹配）变量是指在A/B测试中需要保持不变的变量，以确保测试结果的准确性。这些变量通常是与试验操作变量相关的，例如用户的基本信息、地理位置、访问时间等。在进行A/B测试时，通常会选择一部分用户作为对照组，他们的控制变量与实验组保持一致。
3. 场景筛选变量
场景筛选变量是用来圈定业务场景的变量，例如用户状态、应用操作系统等。这些变量用于定义测试的目标受众，并确保只有符合特定条件的用户参与测试。
4. 分组随机变量
分组随机变量是指决定用户随机分组的那个变量，这类变量通常是具有随机性的独立变量，例如cookie_id、设备ID等。通过这些随机变量，可以确保实验组和对照组在除试验操作变量外的其他方面保持均衡。
5. 顶级变量与核心变量
在信息流A/B测试中，顶级变量包括账户、资质、渠道等，而核心变量则包括广告位置、页面、创意、定向、出价等。通过改变这些核心变量，可以逐一测试对广告效果的影响。
6. 代码位
在某些特定的A/B测试场景中，代码位也可能成为一个重要的变量。例如，在广告投放中，不同的代码位可能代表不同的广告版本或投放策略。通过调整代码位的配置，可以实现不同变量的对比测试。
以上就是在A/B测试中常见的变量类型。需要注意的是，不同的A/B测试项目可能会重点考虑不同的变量，因此在设计和执行A/B测试时，需要根据具体的业务需求来确定合适的变量组合。
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