将网页或应用程序界面的两个版本展示给相似的用户群体，并比较结果。A/B 测试就是这样一种受控实验。例如，A 版本可能使用绿色按钮，B 版本可能使用蓝色按钮。获得更多点击量、注册量或购买量的版本将被判定为获胜版本，并通常会被设为新的默认版本。

该方法基于统计学原理。流量被随机拆分，使两组流量具有可比性。必须收集足够的数据才能区分真实差异和随机波动。测试可以检验标题、图片、布局、价格显示或整个用户流程。其目标是用证据取代猜测，从而了​​解究竟是什么因素促使用户采取行动。

A/B 测试因其反馈速度快、成本相对较低，被广泛应用于数字营销和产品开发领域。但它不太适合需要长期观察或涉及众多变量之间复杂交互作用的问题。如果运用得当，A/B 测试可以将设计决策转化为可衡量的假设，并持续提升转化率和用户体验。