本文档定义了在着陆页上进行 AI 驱动的 A/B 测试的标准化协议。
该框架适用于实验必须连续、可扩展且监管程度最低的环境。
该协议侧重于假设建模、变量控制、自动执行、数据捕获和解释。
1.实验目的
我们的目标是确定替代着陆页配置如何影响转化效果。
AI 系统不是作为观察者参与，而是作为实验代理参与：
生成假设
选择变量
构造变体页面
管理实验持续时间
解释统计置信度
该实验旨在根据可衡量的结果优化着陆页的结构和语义属性。
2.假设结构
人工智能系统以结构化形式构建假设：
H₀（零假设）
与基准相比，替代着陆页变体的转化率在统计上没有显着差异。
H₁（替代假设）
该变体将转化率提高到超过预定义的置信度阈值。
假设还可能包括次要指标，例如：
-
滚动深度
-
表单参与度
-
停留时间
-
CTA 互动密度
3.受控变量
实验必须定义一组受控变量，以防止混淆结果。
3.1 结构变量
标题布局
英雄部分层次结构
CTA 位置和显着性
内容分发模式
间距和视觉密度
3.2 语义变量
标题含义转变
副标题框架
产品说明顺序
价值主张清晰
CTA 语气
3.3 行为变量
-
互动提示
-
微副本
-
导航简化
AI 隔离变量以确保结果的清晰归属。
4.实验条件
实验在以下条件下进行：
4.1 等随机流量分配
访问者被随机分配到基线或变体页面。
4.2 最小样本量要求
AI 根据以下因素计算所需的样本量：
预期效果大小
基准转化率
置信区间
统计功效
4.3 持续时间限制
实验不得提前终止，除非：
-
出现严重的负面表现
-
检测到系统性偏差
-
样本分布偏离正常情况
5.变体构造方法
人工智能通过模块化修改构建着陆页变体：
5.1布局重构
系统修改：
模块顺序
空间节奏
元素分组
结构层次
5.2 内容重新生成
人工智能利用以下方面的差异生成替代副本：
框架
叙事进展
语义密度
5.3 视觉元素替换
更改可能包括：
-
英雄形象
-
图像转变
-
调色板变化
变体必须保持在品牌限制范围内。
6.实验周期执行
A/B 测试代理协调每个周期的活动：
部署基线和变体模板
分配流量
监控性能
检测异常
评估统计显着性
优化或生成新变体
周期频率取决于样本大小、速度和波动性。
7.数据捕获框架
AI 记录原始指标和派生指标。
7.1 原始指标
会话总数
转化
CTA 互动
滚动行为
跳出模式
7.2 派生指标
转化概率分布
变异稳定性系数
交互聚类
7.3 数据完整性检查
包括：
机器人检测
异常峰值
抽样不平衡
设备偏差模式
8.解释模型
AI 使用以下方式评估变异结果：
8.1 统计测试
-
z 测试比例差异
-
贝叶斯概率估计
-
顺序测试模型
8.2 置信度评分
结果的置信度评级基于：
方差
对齐示例
效果持久性
8.3 行为解释
除了纯粹的指标之外，AI 还能识别：
-
决策摩擦
-
理解信号
-
注意力失败
-
CTA 歧义
这种双重统计+行为解释增强了决策的有效性。
9.自动决策协议
如果满足以下条件，则采用变体：
达到或超过置信阈值
跨设备类别的性能稳定
没有出现负面的次要指标
如果不采用，人工智能系统会根据先前的周期见解生成新的变体。
10。 SaleAI
中的系统行为在没有促销意图的情况下，以下行为反映了多代理系统如何执行 A/B 测试：
-
模板生成器生成结构替代方案
-
语言模型代理重新诠释叙事元素
-
分析代理验证统计结果
-
编排层自主管理变体周期
这形成了一个闭环实验环境。
11.注释和约束
-
实验不应以混淆彼此变量的方式重叠。
-
必须为全球受众考虑文化和语言因素。
-
辅助功能限制必须在各个变体中保持完整。
12.预期结果模式
人工智能生成的变体往往会发现：
-
更短的决策路径
-
简化消息传送
-
提高了号召性用语的清晰度
-
更好地协调用户意图和内容
随着时间的推移，系统会趋向于结构高效的着陆页。
结束摘要
该协议定义了 AI 系统如何对着陆页进行受控、科学结构化的 A/B 测试。
通过集成假设建模、变量隔离、自主执行和统计解释，AI 将 A/B 测试从手动工作转变为持续的实验框架。
结果不是一个单一的优化页面，而是一个由可衡量的证据驱动的不断发展的设计环境。
