在移动互联网飞速发展的时代，用户规模和网络信息量呈现出爆炸式增长，信息过载加大了用户选择的难度，这样的背景下，推荐系统应运而生，为用户提供个性化的内容推荐。推荐系统在不断迭代中，其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化，其中推荐算法的调整尤为关键。然而，由于深度学习模型的广泛应用，推荐算法调整后的用户体验和效果难以通过经验直接判断。

为了更准确地评估和优化推荐系统，A/B实验成为了一个不可或缺的工具。A/B实验能够量化各项指标的变化，从而对推荐系统的效果进行科学评估，并为后续的优化提供数据支持。本文将以火山引擎数智平台VeDI旗下的A/B测试平台（DataTester）为例，介绍抖音集团如何使用其能力，持续实现推荐系统的精准优化。

在推荐系统优化探索过程中，不同算法叠加不同的策略或功能效果，要通过实验参数做功能组合的A/B实验，是找到最优策略的最高效的方式，合理的实验平台及实验配置设计，可以达到几乎不新增加开发工作量的效果。以火山引擎A/B测试DataTester为例，它目前支持Number、String、Boolean、Json类型的实验参数配置，帮助用户直接实现推荐系统策略的不同维度的A/B实验。

以短视频APP电商推荐场景为例，假设商品内容展示的时机不同，会对用户的视频消费时长和电商GMV产生影响，针对此策略的A/B实验可以如下设计：

• 对照组：视频开始播放时立即展示商品卡片
• 实验组1：视频播放5秒后展示商品卡片
• 实验组2：视频播放10秒后展示商品卡片