a/b 테스팅의 단점을 없앨수있는방법이있을까요?

예를들어 제가 자동차 튜닝샵을하면서

효과적인 온라인 홍보를위해 웹사이트의 메인사진을바꿔

사람들의 반응을 지켜보며 제품 구매율을 높였거나 낮췄는지 알고싶어합니다

a실험 = 튜닝된 고가차를 올려놓는다

b실험 = 저가부터 고가까지 다양한 튜닝된 차를 올려놓는다

가설: 실험 b방법이 방문자들의 클릭수를 더높인다

목표: 비주얼 변화를 통해 전환율 / 수익을 높이는것

분석툴을 사용하여 통계를 냈고 2주정도로 정하고 실행합니다.

실험이끝난후 결과를보니 b실험이 더좋은효과적일것이라는 가설이 실제로 적합하다는것을

알게됩니다

A/B 테스팅은 웹사이트 방문자들의 반응을 관찰할수있습니다.

다만 자주하거나 많이 하게되었었을경우 손해가 발생할수있고

계절이나 변화취향변화에따라 혹은 시간이 지남에따라

달라질수도있습니다

a/b testing 을 좀더 효율적으로 하는방법엔 무엇이있나요?

그리고 MAB 알고리즘은 무엇인가요?