AB测试

618临近，各大电商APP的预热活动已然拉开序幕。对企业而言，一场活动从策划到上线，中间经过效果验证，其业务成本很高。一个好的活动创意从策划、开发、到最终发布，至少会经历几周实践，如果中间还经历A/B

逻辑漏洞会导致业务面临着巨大的经济损失隐患与敏感数据泄露的风险，本文从安全测试的角度，以越权逻辑漏洞为例，介绍逻辑漏洞的挖掘方法和实践过程。

测试的类型 常见的测试类型主要有以下几种： 单元测试：验证独立单元是否能正常工作 集成测试：验证多个单元协同工作 端到端测试：从用户角度以机器的方式在真实浏览器环境验证应用交互 快照测试：验证程序的U

当前，营销技术步入了全渠道、全周期的全域时代，随着广泛的数据积累，数据科学技术在营销领域发挥着越来越重要的作用，从消费者人群洞察到智能化信息广告投放，营销的提效让企业得以在转化的每个环节提升影响力，拓

幸福里APP是抖音集团旗下开发运营的集内容、社区、工具于一体的房产信息综合平台，基于个性化推荐引擎向用户推荐优质的房产内容房源信息。本文将介绍幸福里APP应用火山引擎A/B测试DataTester完成

火山引擎DataTester是科学可信的A/B测试与智能优化平台，源自字节跳动长期沉淀，能够深度耦合推荐、广告、搜索、UI、产品功能等多种行业场景需求，为业务增长、转化、产品迭代，运营提效等各环节提供

今天就给大家介绍一下由测试领域专家James Batch总结的测试分析与设计模型，HTSM启发式测试策略模型。

本文深入探讨了UI自动化测试及其在软件开发中的重要性，并介绍了几个常见的UI自动化测试框架，如Selenium、Appium、Cypress和TestComplete。其中，特别重点介绍了基于这些框架

DataTester的数据集成系统，可大幅降低企业接入A/B实验平台门槛。为解决企业开启A/B实验成本过高的问题，火山引擎A/B测试平台（DataTester）专门研发了数据集成能力。

我们都知道测试自动化对软件开发有好处（就像坚果对我们的身体一样！），很遗憾很多公司在不考虑细微差别的情况下就赶着上线测试自动化。如果您不遵循一些规则，您可能会弄巧反拙。

近期 DataTester 上线了 MAB 智能调优实验功能，希望通过智能化、自动化的 A/B 实验形式，帮助业务团队实现收益最大化。

一个良好的测试用例除了可以帮助测试人员阅读，理解，修改之外，也要方便我们去管理它，从而提高测试工作的质量和效率。不同的业务条线或者团队可以根据自己需要制定一些规则，让大家在进行测试用例设计遵守。

本篇的目的是从三个不均匀性的角度,对AB实验进行一个认知的普及,最终着重讲述AB实验的一个普遍的问题，即实验准确度问题。

火山引擎 A/B 测试智能发布平台基于先进的智能发布引擎和一站式配置托管能力，满足应用新功能灰度发版、A/B 实验到全量、人群定向发布等不同应用场景。

飞书为了提升用户体验，对其各项功能的秒开率指标的优化下了大功夫，在这个过程中，火山引擎 DataTester 通过严格的变量控制，落地更精准的实验结果，帮助研发团队直接佐证并明确了所选优化方案的收益。

借助火山引擎 DataTester 的可视化编辑器，用户可以主要利用它来加快产品实验速度，并继续自由优化网站的转换，绕过开发团队的带宽限制。

本文将从外部用户的角度介绍 A/B 测试平台的最佳实践。为了推动 A/B 测试，在一个企业中可持续的应用实践甚至是形成一些实验文化而得到的心得体会。

近日，火山引擎数智平台（VeDI）全面升级旗下 A/B 测试产品 DataTester，发布全新功能“MAB 智能调优实验”、升级“智能发布平台 Feature Flag”

在 A/B 实验领域，无代码的变革也正在进行。火山引擎 DataTester 的可视化编辑器已能提供“无代码”A/B 实验的能力，企业可在开发团队零干预的前提下编辑网站元素并实施 A/B 实验。