AB实验的关键变量

AB实验的精髓在于对变量的控制，甚至包括实验方法本身都可以是变量。本次AB实验论坛将分享AB实验中对变量的不同操作，包括对新的影响变量的发现，不同实验方法的组合效果的探究，实验和非实验场景的比较等等。欢迎广大从业者参与交流。

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出品人：杜朦旭 腾讯 实验中心 数据科学负责人

个人介绍：硕士毕业于浙江大学，在腾讯工作七年，负责 AB 实验平台数据产品、科学实验文化运营和内容数据分析相关工作，建设的实验平台 TAB 支持腾讯内上百款产品的实验需求和决策需求。

王东星 腾讯 PCG 数据产品经理

个人介绍：10+年数据产品领域从业经验，负责过数据上报、数据治理、赋能型数据平台建设等工作。从0到1搭建搜狗搜索实验平台，通过常规AB实验、词表实验、diffab实验及interleaving实验能力，支撑搜索各产品和技术团队日常实验需求。

演讲题目：不同类型实验在搜索场景中的使用

演讲提纲：

1. AB实验简介

2. 各类型搜索实验实战分享

· 常规AB实验

· 词表实验

· diffab 实验

· interleaving 实验

3. 搜索实验常见问题

听众收益：

1. 了解搜索实验的实战经验

2. 学习高阶的实验类型原理和应用

3. 掌握实验中的「坑」和如何「避坑」

黄琨 虎牙 数据科学家

个人介绍：毕业于清华大学，曾在腾讯、招行、阿里任职。现在虎牙从事数据科学相关工作，主要支撑用户增长、内容推荐、实验科学等业务场景。

演讲题目：虎牙数据驱动业务实践

演讲提纲：结合虎牙业务，围绕实验平台能力建设与数据驱动业务主题，针对实验场景和非实验场景结合业务开展案例介绍。

听众收益：

1. 虎牙实验平台能力建设发展历程

2. 围绕实验评估如何给业务赋能

3. 非实验场景科学评估实践

周俊龙 腾讯游戏IEGG Advanced Data Group 资深数据科学家

个人介绍：纽约大学政治学博士，现就职于腾讯游戏IEGG任资深数据科学家，深度参与腾讯游戏的海外发行工作，现主要工作集中于利用因果推断和在线实验方法来提升游戏玩家用户体验。

演讲题目：洞察海外AB实验的地区差异效果

演讲提纲：在海外A/B实验中，我们常会发现这样的情况：实验效果整体A策略比B策略更优，但是对于一些地区B策略比A策略更优。那么我们是否应该基于整体的结果，对所有地区来上线A策略呢？这种情况下，我们需要深入理解效果差异及其来源，才能更好决策。本文针对实验效果在地区层面的差异性，提出了一个系统性实验分析框架。我们认为，基于对海外不同地区用户的实验差异效果的检测和理解，才可以更好地了解海外用户，优化相应策略，为海外用户提供更优质的产品和服务。

听众收益：

1. 如何理解实验效果的地区差异？

2. 如何统计检测和利用异质性来增强用户理解？

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