AB测试在同城推荐应用中的实战应用
打开手机上的本地生活App，比如找附近的餐馆、健身房或者美甲店，你有没有想过，为什么有些推荐内容总能戳中你的需求？这背后，AB测试正在悄悄发挥作用。
同城推荐应用的核心是“精准”。用户希望看到的是离自己近、评价好、符合口味的店铺。但不同城市的用户习惯不一样，一线城市的上班族可能更看重效率和评分，而三四线城市的用户可能更在意价格和距离。怎么知道哪种推荐策略更有效？直接上线新功能风险太大，这时候就得靠AB测试来“试水”。
从排序逻辑到界面布局，都能测
比如某平台想优化附近餐厅的排序规则，原来按距离优先，现在想试试“距离+评分+近期销量”的加权算法。开发团队不会直接全量上线，而是把用户随机分成两组：A组继续用老算法，B组用新算法。跑上几天，对比两组用户的点击率、下单转化率和停留时长。
如果数据显示B组的下单率高出15%，说明新算法更受欢迎。但如果发现B组虽然点击多，但实际下单没变，那可能只是标题党效应，还得调整。
不光是算法，连按钮颜色、文案风格也能测。比如“立即预约”改成“马上抢位”，看似只是文字变化，但在某些场景下转化率能差出一倍。这些细节，只有通过AB测试才能摸清楚。
小步快跑，避免大翻车
有家做本地团购的公司曾经吃过亏。他们觉得年轻人喜欢炫酷设计，于是把整个推荐页改成卡片滑动式交互，类似短视频那种左右划。内部测试觉得“很潮”，结果一上线，老年用户完全不会操作，投诉暴增。后来他们改用AB测试，只对25岁以下用户开放新版本，发现留存确实提升了，但整体订单没涨。最终决定保留传统列表作为默认，滑动模式作为可选，这才平稳过渡。
AB测试的本质不是比谁的设计更好看，而是看哪个方案更能带来实际价值。尤其在同城场景里，用户决策链条短，一次点击可能就决定了一单生意。细微的改动，积累起来就是巨大的商业影响。
简单代码实现分流示例
技术上，AB测试并不复杂。通常会在用户请求时根据UID做哈希分流。比如：
function getUserGroup(userId) {
const hash = hashCode(userId);
return hash % 2 === 0 ? 'A' : 'B';
}
// 使用示例
const group = getUserGroup(10086);
if (group === 'A') {
showOldRecommendation();
} else {
showNewRecommendation();
}这样就能保证同一个用户每次看到的都是同一版本，数据也更准确。
现在主流的推荐系统基本都内置了AB测试平台，运营人员可以在后台配置实验组、设定指标、查看报表，不需要每次都找工程师写代码。
说到底，AB测试不是冷冰冰的数据游戏，而是让用户用脚投票的方式。在同城推荐这种高度依赖场景和即时决策的应用里，每一次微调，都可能是通向更好体验的关键一步。