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Google為何強調A/B測試?從河馬(HiPPO)決策談起

《極客之道:科技天才的商業制勝邏輯》書摘精選

Google強調A/B測試和其他類型實驗的重要性,完美體現俄羅斯古老諺語:「信任,但要驗證。」圖/美聯社
Google強調A/B測試和其他類型實驗的重要性,完美體現俄羅斯古老諺語:「信任,但要驗證。」圖/美聯社

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讓「河馬」成為瀕危物種

2009年春天,Google視覺設計主管道格‧鮑曼(Doug Bowman)忍無可忍,毅然辭去工作。他喜歡那些「聰明絕頂、才華洋溢」的同事,也學到很多東西,還會懷念「免費的食物⋯⋯偶爾的按摩,以及作家、政客和名人前來演講或表演。」但他不喜歡也不會想念的,是必須用資料來證明自己所有決定的合理性。

Google不接受像鮑曼這樣經驗豐富的設計專家的判斷,而是遵循一套自己的流程,鮑曼將這個流程以機械術語描述如下:「把每個決定簡化為一個簡單的邏輯問題。消除所有主觀因素,只看資料。資料支持你的決定嗎?好的,那就推出。資料顯示有負面效果?那就重新設計。」

與設計領域的其他許多人一樣,鮑曼認為這種方法根本就是錯的。在他看來,為網頁或其他任何事物發想出一個好的設計,本質上是一個主觀和創造性的過程,這個過程更依賴藝術,而非科學。就像傳奇設計師保羅‧蘭德(Paul Rand)所說:「好設計的根源在於美學:繪畫、素描和建築,而商業和市場研究的根源則在於人口統計和統計學;美學和商業在傳統上是互不相容的學科。」鮑曼舉出幾個例子,說明統計資料如何在Google入侵美學:「一個團隊⋯⋯無法在兩種藍色之間做出決定,因此他們測試兩種藍色之間四十一種不同深淺的色調,看看哪一種表現更好。我最近曾經為邊框寬度應該是三像素、四像素還是五像素展開辯論,並被要求證明我的觀點。我沒辦法在這樣的環境下工作。」

這樣的環境誕生於2000年2月27日,當時Google的一個團隊向隨機選擇的一組網站訪客,展示一個版本的搜尋結果頁面,同時又向另一組訪客展示不同的版本。這是全球資訊網史上第一個已知的A/B測試。

自此之後,進行A/B測試就成了Google的常態。隨著二十一世紀的發展,測試與遵循資料的文化逐漸滲透到Google的決策中,甚至像設計這種高度主觀的領域也不例外。Google的首席經濟學家哈爾‧瓦里安(Hal Varian)強調:「我們不希望高階主管討論藍色背景還是黃色背景會帶來更多廣告點擊⋯⋯既然我們可以簡單的透過實驗找到答案,為什麼還要爭論這個問題?」2014年,Google估計,透過鮑曼不以為然的那種測試並正確的選出藍色調,讓廣告收入每年增加2億美元。

A/B測試之所以能吸引一批熱情的擁護者,是因為它證明了專家對使用者偏好的直覺往往不準確,有時甚至完全錯誤。實驗結果顯示,即便是經驗豐富的專業設計師,也未必知道使用者實際希望的網站外觀和感覺是什麼。A/B測試的重度支持者,用一個輕蔑的詞彙來形容這群專家:這是「河馬」(HiPPO)做的決策,也就是「最高薪酬人員的意見」(highest-paid person's opinion)。Google數位行銷布道者、「河馬」這個名詞創造者之一的阿維納什‧考希克(Avinash Kaushik)更直接點出:「絕大多數網站之所以很糟糕,是因為創造它們的是河馬。」

雖然Google仍然雇有數千名專業設計師,卻沒有把這群專業設計師對使用者需求所做的判斷視為最終結論,而是在大規模推廣之前,測試他們的判斷。Google相信自家設計師擁有良好的直覺和深厚的專業知識,然而,這種信任不是公司設計流程的終點。事實上,Google強調A/B測試和其他類型實驗的重要性,完美體現一句俄羅斯古老諺語:「信任,但要驗證。」(doveryai, no proveryai)

文章來源:安德魯.麥克費著《極客之道:科技天才的商業制勝邏輯》,天下文化提供

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