试两次就定终身，这是最贵的偷懒！别再死磕当前最优！1933 年的老算法让 A/B 测试少亏一半流量

大白话你手上三个标题，不知道哪个转化最好。贪心做法是各试几次，挑当前赢家一路用到底——问题是样本太少时，那个「赢家」可能只是运气好，你从此再也不会去验证另一个。文章给的替代方案叫 Thompson Sampling：给每个方案维护一个「它有多好」的概率分布，每来一个访客就按分布各抽一个数，谁抽得大就上谁。看起来像随机，其实是按「可能是最优」的概率去试，越没把握的方案越容易被抽中，越确定差的方案越少露面。

对你意味着做落地页、投放素材、推荐排序的人都用得上：同样的流量，少交「学错」的学费。提醒一句，它假设方案不会随时间变化，季节性强的场景要自己加衰减。