Đồng hành cùng Viet Pride 2026 · Tôn trọng sự đa dạng, lan toả yêu thương

Sci&Marcom Glossary Digital & đo lường

Thử nghiệm A/B (A/B testing) là gì?

Tiếng Anh
A/B testing
Còn gọi là
thử nghiệm phân tách, split testing

Ron Kohavi và các chuyên gia từ Microsoft, Google, Amazon đã tổng kết phương pháp luận A/B testing quy chuẩn trong cuốn sách ‘Trustworthy Online Controlled Experiments’ (Kohavi et al., 2020). Xem bài Website Dy Khoa phiên bản mới.

Nguyên tắc chỉ thay đổi một biến số duy nhất

Để biết chắc chắn vì sao tỷ lệ nhấp tăng, chỉ thay đổi màu nút bấm hoặc tiêu đề giữa phiên bản A và B, giữ nguyên tất cả các yếu tố còn lại.

Ý nghĩa thống kê trong A/B testing

Cần chạy thử nghiệm đủ lâu và đạt cỡ mẫu đủ lớn để đảm bảo sự chênh lệch hiệu quả giữa A và B đạt ý nghĩa thống kê (p < 0,05) chứ không phải do may rủi nhất thời.

Đôi lời giới thiệu

Bài viết này được tổng hợp bởi Nguyễn Hoàng Anh Khoa (Dy Khoa), giảng viên Khoa Quan hệ công chúng và Truyền thông, Trường Đại học Văn Lang, và là người tốt nghiệp Thạc sĩ Truyền thông Khoa học và Thu hút Công chúng (Science Communication and Public Engagement) tại Universiti Malaya (UM), Malaysia. Đây là lĩnh vực chuyên môn cốt lõi mà anh được đào tạo bài bản và tiếp tục theo đuổi trong nghiên cứu, giảng dạy và thực hành nghề nghiệp.

Nếu bạn thấy bài viết có sai sót hoặc muốn góp ý, vui lòng gửi email về [email protected].

Tài liệu tham khảo

Kohavi, R., Tang, D., & Xu, Y. (2020). Trustworthy online controlled experiments: A practical guide to A/B testing. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781108653243

Siroker, D., & Koomen, P. (2013). A/B testing: The most powerful way to turn clicks into customers. John Wiley & Sons.