用跨境AI工具做A/B测试的时候，对照组和测试组到底该怎么分才公平，我总怕分不好结论全是假的？

跨境AI工具的A/B测试，公平的前提是两组除了被测变量以外全都一样。分组上要满足三个同：同一投放位置、同一预算、同一时间段。做不到同一时间，至少保证两组覆盖的日期结构一致，别让一组只跑到周末。操作上把预算按五五分，或者七三分给现有版本和新版本，倾斜比例测试期不要中途调整，一调就破坏了可比性。量化基准上，单组曝光门槛主图位置至少一千次，信息流至少两千次，达不到门槛的对比只能叫观察不能叫测试。判断标准分目标，测点击率两版可以同时全量铺，测转化成本建议小流量慢跑，因为转化数据波动大，快跑容易误判。底层原因是系统在一开始会把流量倾斜给历史表现好的版本，新版本天生吃亏，所以前三天数据要单独剔除。验证方法是对调两组工具素材的位置再跑一轮，对调后反转的就别下结论了。分组时还要注意流量池的层级，同一广告组内的版本才具有可比性，跨组比会混入定向差异。预算分配上尽量用平台自带的均分功能，人工分配的偏差有时比素材本身的差异还大，这也是很多测试白做的原因。