上周四我有篇文章在领英公众号上发了，叫作《哪有什么理财诀窍，别人不过是用你喝咖啡的钱存了70万》。
这个标题起得很巧妙，很抓眼球。当然，也正是因为这个标题，下面好多人评论，如果挣了钱不花，就靠省喝咖啡的钱，过度压抑自己的喜好，生活还有什么意义？
其实我投稿时文章本来的标题叫作《你花出去的每一分钱，都在为自己想要的生活投票》。如果是这个标题，应该就不会有人过度关注文章中提的“拿铁因子”这个概念了，而会理解我其实指的是，钱要花得有质量，也要有理财的意识。
当然，如果是之前我起的这个标题，也失去了话题性。（哎，从这也能看出来我其实在文字方面一直不擅长）
这点挺有趣，有时候仅仅是换了一个标题，就能左右人们关注的重点。
由这个我其实联想到的是，如果能够同时发出这两个标题的文章，就可以对比知道到底哪一篇文章打开率更高了。这种方法其实就是A/B test。
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A/B test是一种测试思路，在互联网公司用得比较多，Facebook在这方面有很多案例。
A/B test除了像刚才提到的那种应用场景，看看两组不同的标题，或者是文案，设计，所带来的后续差异；还包括发布新功能时，使用灰度发布的方式，测一个新功能对一些关键指标的影响。
灰度发布指的是整个新功能不会让所有人都看到，只利用一部分流量，选取一部分用户让他们看到新功能，这部分用户是treatment组（实验组）。
之后再观察对比之前的control组（基准组），这个新功能是否有效地提升了打开率，成交率，成交额这样的一些指标。
这种方式的优点是在相对小的范围内，可以测试出某个功能、某项优化是否有必要覆盖全部；并且如果在测试的时候发现有bug或者是异常，可以及时调整，保证上线切换的时候能够平稳进行。
我记得之前听Facebook工程师做分享的时候，对方提到几年前Facebook在主页信息feed流中好友的新鲜事改成大图就是用A/B test测了一段时间，但人人当时直接抄了这个功能，事先没有做任何测试，结果用户纷纷吐槽不得已只能先回滚到之前的版本。
当然这种方法也有缺点，就是要有相对比较多的流量和样本，这样得出的数据才有参考意义。并且也只适合短期的有具体指标的监测，不太适用于长期的监测，因为长期的话掺入的因素太多了，很难说是某项功能和指标带来的直接变化。
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这种方法虽然看似和程序员、产品经理关系最大，但如果business业务部门，也有这种测试的意识，就能在工作中通过一些小范围的测试，变换变量看哪一部分能有效提升工作成果。
我就曾在工作中尝试运用过这种方法，先是更换了一组目标人群，成交额比之前的就有大幅度提升；再之后又换了文案内容，这样逐渐调试总结出来一些经验，把相关指标提高到了原来的好几倍。
这其实就是利用这种思路去改进工作方法。所以看似简单大家都知道的概念，换一个应用场景，结果就会大相径庭。
毕竟现在信息量大家都不差，搜一下就立马能得到海量的信息，但信息转化为知识，在于每个人的理解能力、应用能力不同。
如果不去用，你得到的都只是信息而已。
