01
步骤 1
收集对照组与变体落地页、两者之间唯一的改动点、分流规则与流量分配比例、核心指标及其护栏指标，以及商家既定的观察周期与停止规则。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
设计一次可控的落地页实验
新版落地页已经就绪，但改动内容与度量口径都没有写下来，团队无法判断该保留哪个版本。本场景的具体任务是设计一次可控的落地页实验。最终交付 A/B 测试方案与决策框架，并以商家自己的页面记录、流量分配比例和观察周期为依据。
所属主题
页面 A/B 测试
目标关键词
shopify landing page ab testing
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「shopify landing page ab testing」这一问题，所属方向为「页面 A/B 测试」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 用稳定的规则为访客分流并让其整个窗口内都停留在同一变体，核心指标全程采用同一口径度量，并且只在既定的护栏指标被突破或确认配置出错时才提前停止，其他任何提前停止都记为无效。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
02
步骤 2
用稳定的规则为访客分流并让其整个窗口内都停留在同一变体，核心指标全程采用同一口径度量，并且只在既定的护栏指标被突破或确认配置出错时才提前停止，其他任何提前停止都记为无效。
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步骤 3
输出A/B测试方案与含不显著结果处理规则的决策框架，对照所提供的页面记录复核分流方式与指标口径，并在结论中写明实际参与测试的人群。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
如何让访客停留在同一变体？
按稳定规则为每位访客记录分流结果，使其整个窗口内看到同一变体，因为中途重新分配会混合两种体验，两个版本的结论都不可信；清除了标识的访客只计一次，中途切换变体的访客从分析中剔除。
测试可以只针对新访客吗？
可以，但要在方案中写明，因为回访访客带着变体未必能满足的预期，行为表现不同；结论因此只适用于实际参与测试的人群，方案需写明这一边界，避免被读成全店结论。
什么情况下允许提前停止？
仅在既定的护栏指标被突破，或确认出现变体无法访问等配置错误时才允许，因为只是结果看起来理想就停止，捕获到的往往是随机高点，结论站不住；其他提前停止一律标记为无效并重跑。
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