기존 실험 또는 A/B 테스트의 큰 문제는 처리 효과가 시간에 따라 달라질 수 있으며 처리의 전체 이력에 따라 달라질 수 있다는 것입니다. 일반적인 비교는 이 점을 놓칩니다.
"Andrea Bronzini는 이 기사를 가리키며 다음과 같이 썼습니다. 저는 실험 도구를 다루고 있으며, 제가 계속해서 보고 있는 실패 모드에 대한 짧은 메모를 작성했습니다. "A/B 테스트에서 승리"하는 경우가 배포 후에도 종종 업리프트를 잃습니다. 제 주장은 일반적인 설정이..."
