A/B 测试是一种将用户随机分为两组 (或多组)，分别展示不同版本的内容 (如页面设计、文案、CTA 按钮)，然后通过统计分析比较各版本效果的实验方法。A/B 测试是数据驱动决策的基础工具。
在 URL 缩短服务中，A/B 测试可以通过为同一目标创建多个短链接来实现。例如，为同一着陆页创建两个短链接，分别配以不同的推广文案，比较哪个短链接获得更多点击和转化。欢迎参阅在 Amazon 搜索 A/B 测试书籍。
A/B 测试的关键要素包括：明确的假设 ("版本 B 的点击率会比版本 A 高 10%")、足够的样本量 (确保统计显著性)、单一变量控制 (每次只改变一个因素)、以及足够的测试时长 (通常至少一周)。
常见的 A/B 测试场景包括：邮件主题行测试、着陆页标题和布局测试、CTA 按钮颜色和文案测试、以及定价策略测试。在 Amazon 搜索数据驱动决策书籍探讨了 A/B 测试的方法论。