"Tỷ lệ phân bổ lưu lượng" và "tỷ lệ chia A/B" khác nhau như thế nào? Cách thiết kế đúng

Tóm tắt bài viết

"Tỷ lệ phân bổ lưu lượng" = bao nhiêu % trong tổng số khách truy cập sẽ được đưa vào thử nghiệm

"Tỷ lệ chia A/B" = trong số những người thuộc diện thử nghiệm, A và B sẽ được hiển thị theo tỷ lệ nào

Đây là hai khái niệm hoàn toàn khác nhau. Tách riêng chúng giúp bạn kiểm chứng mà vẫn kiểm soát được rủi ro

Khi thiết lập A/B test, đôi khi bạn sẽ gặp hai loại thiết lập "tỷ lệ" khác nhau khiến dễ nhầm lẫn: "tỷ lệ phân bổ lưu lượng" (tỷ lệ đưa vào thử nghiệm) và "tỷ lệ chia A/B". Ý nghĩa của hai khái niệm này hoàn toàn khác nhau. Nếu hiểu rõ và tách bạch chúng, bạn có thể tiến hành kiểm chứng một cách an toàn.

"Tỷ lệ phân bổ lưu lượng" là gì: bạn đưa bao nhiêu người vào thử nghiệm

Tỷ lệ phân bổ lưu lượng (tỷ lệ đưa vào thử nghiệm) là bao nhiêu % trong tổng số khách truy cập sẽ trở thành đối tượng của thử nghiệm.

Nếu đặt 100%, tất cả khách truy cập sẽ thấy hoặc A hoặc B.
Nếu đặt 20%, chỉ 20% khách truy cập trở thành đối tượng thử nghiệm, còn lại 80% sẽ thấy trang thông thường (giữ nguyên bản gốc).

Mục đích của việc giới hạn tỷ lệ phân bổ lưu lượng là quản lý rủi ro. Việc đưa ngay một thay đổi chưa rõ hiệu quả cho toàn bộ người dùng là điều đáng lo ngại. Bạn có thể thử nghiệm trước với một phần nhỏ, và mở rộng dần nếu không có vấn đề gì.

"Tỷ lệ chia A/B" là gì: A và B được hiển thị theo tỷ lệ nào

Tỷ lệ chia A/B là trong số những người đã thuộc diện thử nghiệm, A và B được hiển thị theo tỷ lệ nào.

Tỷ lệ 50% - 50% là cơ bản nhất. Điều này giúp so sánh công bằng và thu thập dữ liệu cần thiết nhanh hơn.
Nếu còn lo ngại về sự thay đổi, bạn cũng có thể tăng tỷ lệ A (bản gốc) và giảm tỷ lệ B (bản đã thay đổi) để triển khai một cách thận trọng hơn.

Khi kết hợp cả hai yếu tố sẽ ra sao?

Ví dụ, với "tỷ lệ phân bổ lưu lượng 20% - tỷ lệ chia A/B 50:50", kết quả sẽ như sau:

Khách truy cập	Tỷ lệ
Không thuộc diện thử nghiệm (trang thông thường = giữ nguyên bản gốc)	80%
Thuộc diện thử nghiệm, thấy A (Control)	10%
Thuộc diện thử nghiệm, thấy B (Variant B)	10%

Điểm mấu chốt ở đây là bạn có thể quyết định độc lập giữa "đưa bao nhiêu người vào thử nghiệm (tỷ lệ phân bổ lưu lượng)" và "cách hiển thị trong nhóm đối tượng thử nghiệm (tỷ lệ chia A/B)".

Vì sao nên tách riêng hai yếu tố này

Nếu gộp chung tỷ lệ phân bổ lưu lượng và tỷ lệ chia A/B làm một, hai mục đích khác nhau là "kiểm soát rủi ro" và "so sánh công bằng" sẽ bị lẫn lộn, khiến việc thiết lập trở nên khó hiểu.

Khi tách riêng hai yếu tố này, bạn có thể:

Dùng tỷ lệ phân bổ lưu lượng để điều chỉnh mức độ rủi ro,
Dùng tỷ lệ chia A/B để đảm bảo tính công bằng khi so sánh,

nghĩa là có thể thiết lập một cách rõ ràng theo từng mục đích riêng biệt. Đây cũng là cách tiếp cận được các công cụ A/B test hàng đầu áp dụng.

Cách thiết kế của HeatMapX

Trong tính năng A/B test của HeatMapX, bạn cũng có thể thiết lập riêng biệt "tỷ lệ đưa vào thử nghiệm (tỷ lệ phân bổ lưu lượng)" và "tỷ lệ chia A/B". Bạn có thể bắt đầu với tỷ lệ phân bổ lưu lượng nhỏ để thử nghiệm an toàn, rồi mở rộng dần khi thấy kết quả khả quan.

Tổng kết

"Tỷ lệ phân bổ lưu lượng" cho biết bạn đưa bao nhiêu người vào thử nghiệm, còn "tỷ lệ chia A/B" cho biết A và B được hiển thị như thế nào trong nhóm đối tượng đó. Việc tách riêng hai khái niệm này chính là bí quyết để kiểm chứng đúng cách trong khi vẫn kiểm soát được rủi ro.