AB測試是一種統計分析方法，用於比較兩個或多個方案（例如A方案和B方案）在相同或相似條件下表現的不同。
AB測試通過隨機分配用戶到不同的方案中，收集和分析這些用戶在使用過程中的數據，以此來評估哪個方案更有效。AB測試在產品開發、網站最佳化、行銷策略等多個領域都有廣泛的套用。例如，在網站設計上，可能有兩個不同版本的頁面（A版和B版），AB測試可以幫助評估哪個版本的頁面能帶來更高的轉化率。在產品開發中，AB測試可以用於比較不同版本的產品性能。
進行AB測試時，需要確保兩組（A組和B組）用戶具有相似性，以避免其他因素影響測試結果。然後，根據收集到的數據，如點擊率、轉化率等，進行統計分析，得出哪個方案更符合預期目標。如果B方案的某些指標（如轉化率或點擊率）統計上顯著高於A方案，則可能認為B方案更有效。
AB測試的優點包括能夠量化地評估不同方案的效果，減少人為決策的風險，並提高團隊效率。然而，它也有局限性，比如需要足夠的數據支持，以及測試時間可能較長。