將網頁或應用程式介面的兩個版本展示給相似的使用者群體，並比較結果。 A/B 測試就是這樣一種受控實驗。例如，A 版本可能使用綠色按鈕，B 版本可能使用藍色按鈕。獲得更多點擊量、註冊量或購買量的版本將被判定為獲勝版本，並通常會設為新的預設版本。

此方法基於統計學原理。流量被隨機拆分，使兩組流量具有可比性。必須收集足夠的數據才能區分真實差異和隨機波動。測試可以檢驗標題、圖片、版面、價格顯示或整個使用者流程。其目標是用證據取代猜測，這了解究竟是什麼因素促使用戶採取行動。

A/B 測試因其回饋速度快、成本相對較低，被廣泛應用於數位行銷和產品開發領域。但它不太適合需要長期觀察或涉及眾多變數之間複雜交互作用的問題。如果運用得當，A/B 測試可以將設計決策轉化為可衡量的假設，並持續提升轉換率和使用者體驗。