يتم عرض نسختين من صفحة ويب أو شاشة تطبيق على جمهور متشابه، ثم تُقارن النتائج. اختبار A/B هو التجربة المضبوطة هذه. قد تحتوي النسخة (أ) على زر أخضر، بينما تحتوي النسخة (ب) على زر أزرق. النسخة التي تحقق عددًا أكبر من النقرات أو التسجيلات أو عمليات الشراء تُعتبر الفائزة، وغالبًا ما تُعتمد كنسخة افتراضية جديدة.

تعتمد هذه الطريقة على مبادئ إحصائية. يتم تقسيم حركة المرور عشوائيًا بحيث تكون المجموعتان قابلتين للمقارنة. يجب جمع بيانات كافية للتمييز بين الاختلاف الحقيقي والتباين العشوائي. يمكن للاختبارات فحص العناوين، والصور، والتصميمات، وعروض الأسعار، أو مسارات المستخدم الكاملة. الهدف هو استبدال التخمين بالأدلة حول ما يحفز المستخدمين فعليًا على اتخاذ إجراء.

يُستخدم اختبار A/B على نطاق واسع في التسويق الرقمي وتطوير المنتجات نظرًا لسرعة دورة التغذية الراجعة وانخفاض تكلفته نسبيًا. وهو أقل ملاءمةً للمسائل التي تتطلب مراقبة طويلة الأمد أو التي تنطوي على تفاعلات معقدة بين العديد من المتغيرات. عند تطبيقه بعناية، يحوّل قرارات التصميم إلى فرضيات قابلة للقياس، ويُحسّن باستمرار معدل التحويل وتجربة المستخدم.