分流逻辑详细介绍

基础知识

分流需要关注的基础知识

在阅读 A/B Testing  分流核心逻辑前，请您确保您对 A/B Testing 试验中的「试验层」「试验分组」「分流主体和 ID-Mapping」「试验主体筛选和属性订阅」等概念有基本的了解。如果您还不了解上述概念，请阅读 名词解释、试验分流模型介绍、切换试验分流主体等文档，这会帮助您更轻松地理解本文。

这里先简单将在神策 A/B Testing 中分流中会使用到的基础知识串联起来。

试验层、试验组和流量的关系

在神策 A/B Testing 中，各试验层的流量正交，同一试验层下个试验的流量互斥，各试验组的流量互斥。

假设 APP 的整体流量为 100%，可以创建多个试验层，每个试验层都享有 APP 的全部流量。在试验层下可以创建试验，该试验层的流量会分配给该层下的各试验，确保同层的试验之间流量互斥。每个试验都有试验组，试验的流量会全部分配给该试验的试验组，保证用户命中试验后，一定会命中该试验的某个试验组。

上述是我们试验流量的基础模型，但是神策 A/B Testing 有一个特殊的概念：发布层，发布层享有 APP 的全部流量。一旦发布试验，试验就会进入发布层，享有发布层的全部流量，且发布层中试验的流量正交，也就是每个试验都享有 APP 的整体流量。

选取受众

通过试验层和试验的流量分配，我们可以确定一个试验拥有 APP 多少的流量。假设 APP 的全部流量有 1000 人，且只配置了一个试验层，试验层拥有 100% 的流量，分配了 10% 的流量给试验 A，但这不意味着 1000 人中一定有 100 人命中试验。因为试验还可以选择受众。

分流主体

神策 A/B Testing 提供了四种分流主体，我们会根据分流主体确定唯一用户。

• 神策 ID
  • 基于神策 ID-Mapping 生成的神策 ID，一个神策 ID 表示一个用户，此用户可以有多个设备 ID 和一个登录 ID。如果您开启了「关联设备 ID 和登录 ID 多对一」，可能存在登录前后分流不一致的情况。具体为：登录前，新设备使用设备 ID 生成的神策 ID （新用户）分流，登录后，新设备被绑定到旧的神策 ID （老用户）请求分流，由于前后请求分流时的神策 ID 不同，所以分流结果不同。
• 登录 ID
  • 一个登录 ID 表示一个用户，若未登录，则分流时不会命中试验。
• 设备 ID
  • 一个设备 ID 表示一个用户，同一个登录账号，若在两台设备上登录，各设备在请求分流时会被认为是不同的用户。
• 自定义 ID
  • 自定义 ID 表示一个用户，具体 ID 由您指定。

 设备 ID 和自定义 ID 属于高级功能，在使用前需要一些前置操作，具体使用方式可查阅 切换试验分流主体。

受众筛选

神策 A/B Testing 提供了多种受众筛选，最典型的是用户属性和用户分群，我们可以根据「是否满足用户属性」或「是否在用户分群中」去圈选指定的试验受众。只有满足试验受众筛选，才可以命中试验分流。

由于「用户属性」「用户分群」均是从 SA 私有端订阅到 AB SaaS 端，存在一定的订阅延迟，所以神策 A/B Testing 还提供了「预置属性」「自定义属性」。「预置属性」是神策 A/B Testing 提前筛选出的基础属性，无需订阅，优先从分流请求中获取属性值。「自定义属性」是您可以自己创建的属性，也无需订阅，目的是：在避免属性订阅延迟的同时，给您提供更多选择空间。您可以自己在请求分流时同时发送自己设置的「自定义属性」，即可在分流时对用户进行筛选。

分流在 A/B 试验中的位置

以服务端使用 API 接口分流为例，神策 A/B Testing 的整个流程可以被划分为三个模块：

1. 业务模块
   • 实现了您的业务逻辑，接入了神策 SDK 能进行埋点事件的上报，并且请求了神策 A/B Testing 的分流、进行 $ABTestTrigger 事件的上报
2. 神策 A/B Tesiting 的分流服务
   • 接收分流请求，并返回用户的分流结果
3. 神策分析系统
   • 包括且不限于神策 SA 和 A/B Testing，指整个神策分析系统，能接收事件的上报，有提供事件的分析能力

分流核心逻辑说明

分流核心逻辑

普通试验层的分流逻辑

在神策 A/B Testing 中，假设您有两个试验层，试验层 A 中有一个试验，试验层 B 中有两个试验，具体情况如下：

• 创建了两个试验层，试验层 1 和试验层 2。
  • 试验层 1 中创建了两个试验，试验 A 和试验 B，试验 A 占试验层 80% 的流量，试验 B 占试验层 20 % 的流量。
    • 试验 A 面向「购买过会员人群」的用户，且不随属性变更动态分流。两个试验组平分流量。
    • 试验 B 面向自定义属性「浏览物品次数大于两次」的用户，且随属性变更动态分流。两个试验组平分流量。
  • 试验层 2 创建了两个试验，试验 C 和试验 D，试验 C 占试验层 80% 的流量，试验 D 占试验层 20 % 的流量。
    • 试验 C 面向全量用户，且不随属性变更动态分流。对照组占 30% 流量，试验组占 70 % 流量。
    • 试验 D 面向用户属性「性别为女性」的用户，且随属性变更动态分流。对照组占 30% 流量，试验组占 70 % 流量。

这里有个小技巧是：如果属性的更新频率较高，未避免属性订阅延迟导致影响分流命中的实时性，我们优先使用「自定义属性」。

假设现在有三个用户，详情如下：

• 小红，已登录账号，性别女，购买过会员，浏览物品次数三次。
• 小蓝，未登录账号，性别男，未购买过会员，浏览物品次数一次。
• 调试设备，并且设置为试验 A、试验 B、试验 C、试验 D 对照组的调试设备

小红的分流过程：

1. 根据登录 ID 获取分流主体 ID
2. 查询历史分流结果为空
3. 命中试验层 1 的其中一个桶，该桶属于试验 A；命中试验层 2 的其中一个桶，该桶属于试验 D。
4. 命中试验 A 的其中一个桶，该桶属于对照组；命中试验 D 的其中一个桶，该桶属于试验组。
5. 判断小红在「购买过会员人群」中，小红命中试验 A 的对照组；判断小红的性别为女，小红命中试验 D 的试验组。
6. 判断小红非调试设备，无需命中指定分流结果。
7. 判断小红非调试设备，且试验 A 不随属性变更，记录下小红试验 A 的历史分流结果。

小蓝的分流过程：

1. 根据匿名 ID 获取分流主体 ID
2. 查询历史分流结果为空
3. 命中试验层 1 的其中一个桶，该桶属于试验 B；命中试验层 2 的其中一个桶，该桶属于试验 D。
4. 命中试验 B 的其中一个桶，该桶属于试验组；命中试验 D 的其中一个桶，该桶属于对照组。
5. 判断小蓝不在「购买过会员人群」中，小蓝不命中试验 B；判断小蓝的性别为男，小蓝不命中试验 D。
6. 判断小蓝非调试设备，无需命中指定分流结果。
7. 判断小蓝非调试设备，但无第一次分流命中结果需记录。

调试设备的分流过程：

1. 判断为调试设备，指定分流结果：命中试验 A、试验 B、试验 C、试验 D 对照组。
2. 判断为调试设备，不记录分流结果。

普通试验层的分流逻辑，如图所示：

发布层的分流逻辑

一旦试验出现了优胜组，我们就可以结束试验，进一步扩大优胜组的受众用户，此时往往可以进行发版，彻底采纳优胜组的策略。但是在试验结束后、代码发版前，若您想继续逐步扩大优胜组策略，神策 A/B Testing 提供了灰度发布的功能。所有正在运行的试验，都可以点击发布，选择发布策略和默认策略（其中发布策略往往是优势组的策略）并设置发布比例。点击发布后，试验会进入发布层，享有全量用户流量。

假设上述的试验 A、B、C、D 均进入了发布状态：

• 试验 A，发布策略为试验组，默认策略为对照组，发布周期 50 天，发布比例为 50%，发布方式为「试验用户在命中发布策略前，继续执行试验阶段命中的分组策略（推荐）」
• 试验 B，发布策略为试验组，默认策略为对照组，发布周期 60 天，发布比例为 60%，发布方式为「未命中发布策略的用户都将执行默认策略」
• 试验 C，发布策略为试验组，默认策略为对照组，发布周期 70 天，发布比例为 70%，发布方式为「试验用户在命中发布策略前，继续执行试验阶段命中的分组策略（推荐）」
• 试验 D，发布策略为试验组，默认策略为对照组，发布周期 80 天，发布比例为 80%，发布方式为「未命中发布策略的用户都将执行默认策略」

假设现在小红、小蓝和调试设备仍在请求分流，其中调试设备被放在试验 A、试验 B、试验 C、试验 D 的默认策略中。

小红的分流过程：

1. 根据登录 ID 获取分流主体 ID
2. 命中试验 A 的其中一个桶，该桶属于默认策略；命中试验 B 的其中一个桶，该桶属于发布策略；命中试验 C 的其中一个桶，该桶属于发布策略；命中试验 D 的其中一个桶，该桶属于发布策略。
3. 判断小红在「购买过会员人群」中，小红命中试验 A ；判断小红浏览物品次数大于二，小红命中试验 B；小红命中试验 C；判断小红的性别为女，小红命中试验 D；
4. 判断小红非调试设备，无需命中指定分流结果。
5. 判断小红非调试设备，记录下小红试验 A、试验 B、试验 C 和试验 D 的历史分流结果。

小蓝的分流过程：

1. 根据匿名 ID 获取分流主体 ID
2. 命中试验 A 的其中一个桶，该桶属于默认策略；命中试验 B 的其中一个桶，该桶属于发布策略；命中试验 C 的其中一个桶，该桶属于发布策略；命中试验 D 的其中一个桶，该桶属于默认策略。
3. 判断小蓝不在「购买过会员人群」中，小蓝不命中试验 A ；判断小蓝浏览物品次数小于二，小蓝不命中试验 B；小蓝命中试验 C；判断小蓝的性别为男，小蓝不命中试验 D；
4. 判断小蓝非调试设备，无需命中指定分流结果。
5. 判断小蓝非调试设备，记录下小蓝试验 C 的历史分流结果。

调试设备的分流过程：

1. 判断为调试设备，指定分流结果：试验 A、试验 B、试验 C、试验 D 的默认策略。
2. 判断为调试设备，不记录分流结果。

发布层的分流逻辑，如图所示：

不同试验类型的分流差异

神策 A/B Testing 目前提供五种试验类型，包括「编程试验」「多链接试验」「可视化试验」「多人群试验」和「时间片轮转试验」。

其中「编程试验」「多链接试验」「可视化试验」均需要选择试验层，所用流量为试验层中的流量。「多人群试验」和「时间片轮转试验」默认每一个单独的试验就是一个试验层，直接使用全量流量。如果是「多人群试验」，只要用户满足人群的筛选，则会按照人群的优先级分流命中。如果是「时间片轮转试验」，则会按照当前所属时间片分流命中。

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