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1. 前言

基本概念：AB实验就像做菜时尝味道 - 短期效果是刚出锅时尝的味道，长期效果是放凉后再尝的味道。大多数情况下味道不会变（短期=长期），但有些菜放久了确实会变味。

为什么会出现不一致？
想象你在运营一个视频网站：

短期行为：把"跳过广告"按钮调小
▶ 立即效果：广告观看量上升（好！）
▶ 长期效果：用户觉得体验变差，慢慢流失（糟！）

这就像往气球里不断打气：
🎈短期：气球变大（看起来成功）
💥长期：气球爆炸（彻底失败）

关键识别方法
当你的改动涉及以下方面时，要特别警惕长期差异：
✓ 用户习惯（如改变操作流程）
✓ 价格/收费模式
✓ 内容质量感知
✓ 生态系统平衡（如司机和乘客的平衡）

实用判断技巧
① 这个改变会让用户学习适应吗？（是→可能有长期影响）
② 这个效果是否依赖"新鲜感"？（是→可能有衰减）
③ 这个改变会影响用户对我们的信任吗？（是→需要长期观察）

AB实验就像种植物🌱，短期效果是看种子发芽，长期效果是看最终结出的果实。

好的园丁既要观察发芽率，也要耐心等待最终收获。

2. 长短期影响不一致的原因

用"烹饪实验"的比喻理解：

核心问题（灶台火候）
就像用不同火力煮汤：
🔥 大火快煮（短期效果）：1小时就能尝味道
🍲 文火慢炖（长期效果）：需要8小时才能出真味
AB实验的最大挑战在于：我们往往只能快速尝一口（短期数据），但要预测整锅汤最终的味道（长期影响）

五大原因详解（调料相互作用）

① 用户学习效应（味蕾适应）

→ 就像第一次吃辣的人：
🌶️ 短期：觉得太辣受不了（数据下跌）
😋 长期：爱上辣味形成依赖（数据回升）
典型案例：微信"拍一拍"功能初期很多人误触，后期成为社交仪式

② 网络效应（聚餐传播）

→ 像新开的火锅店：
👥 短期：只有探店博主知道（效果有限）
📱 长期：朋友圈刷屏后爆满（指数级增长）
典型案例：拼多多砍一刀功能需要时间渗透社交网络

③ 延迟体验（慢炖食材）

→ 像网购生鲜：
📦 短期：下单转化率（即时数据）
🐟 长期：到货新鲜度决定复购（滞后反馈）
典型案例：Netflix剧集质量影响的是下个月的续费率

④ 环境变化（厨房温度）

→ 像做巧克力：
☀️ 夏季：容易融化（季节性影响）
❄️ 冬季：凝固完美（政策/竞争变化）
典型案例：滴滴调价算法需要随油价政策实时调整

⑤ 新奇效应（限量甜品）

→ 像网红奶茶：
💫 首周：排队3小时（短期热度）
📉 三月后：门可罗雀（回归常态）
典型案例：Instagram的"快拍"功能初期使用量虚高

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自动播放实验案例（具体菜谱分析）
实验就像改变火锅吃法：
① 原做法（对照组）：自动涮肉（自动播放）
② 新做法（实验组）：自己涮肉（手动播放）

数据变化解读：
⏳ 第1-3天：顾客不习惯手忙脚乱（时长留存下降）
👐 第4-7天：掌握最佳涮肉时间（数据回升）
🎯 第8天后：比自动涮更好吃（效果超越）

任何产品改动都像在酿酒——短期测量的是"糖度"，而真正重要的是随时间发酵产生的"酒精度"。好的实验设计要能区分暂时波动和趋势变化。

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3. 评估长期影响的意义

待补充...

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4. 如何评估长期影响

待补充...