A/B 測試

A/B 測試係指比較兩種技術，通常係比較一種已有技術同一種新技術。喺最簡單嘅情況下，研究者會攞兩個技術試行，然後比較吓兩者嘅表現。

步驟 
做 A/B 測試嘅人係有兩種技術需要比較，佢要搵一啲指標評定一種技術點先算係「好」，喺檢驗咗兩種技術喺呢啲指標上嘅表現之後，作出相應嘅決策。步驟如下：
講明要比較嘅係邊兩種技術；
決定用乜嘢指標評定技術嘅優劣；
決定要將幾多百分比嘅玩家用嚟測試新技術；
試行；
量度兩組玩家喺指標上嘅數值；
用個指標決定邊一種技術比較好。
例子
舉個例子說明：想像家陣有隻 PvP 嘅網上遊戲，製作組想做吓有關對局配對演算法嘅實驗，於是
佢哋試行兩隻唔同嘅對局配對演算法，叫呢兩個演算法做 A 同 B；
決定用玩家留存作指標；
決定將一半玩家用 A 做對局配對，另外一半就用 B 做對局配對；
試行一個月；
量度兩組玩家分別嘅玩家留存；
發現 A 演算法下玩家留存數值高啲，於是就決定今後隻遊戲一律用演算法 A 做對局配對。

編程研究 
例如喺學術性嘅電腦科學上，會有人研究遊戲編程。而有關遊戲編程嘅學術研究會探討以下嘅問題：
邊啲演算法比較能夠改良玩家體驗？例如：
研究者由人工智能文獻等嘅來源，得知有一種新嘅演算法，而呢種演算法係遊戲編程上甚少有人用，甚至係從來未有人用過嘅；
佢哋搵一啲指標用嚟量度玩家體驗，例子可以睇吓心流；
佢哋整一隻簡單嘅遊戲，再幫隻遊戲整兩個版本，一個版本用咗新嘅演算法，另一個版本唔用；
搵班受試者返嚟試玩，用指標量度喺兩個情況下，玩家體驗係點，睇吓用咗隻新嘅演算法係咪會改良玩家體驗。
邊啲演算法比較能夠造到遊戲設計師想要嘅效果？例如：
研究者由遊戲設計等領域嘅文獻嗰度得知，有某種效果係好多遊戲設計師都想要做到嘅；
佢哋耖咗吓人工智能等領域嘅文獻，知道有一隻新演算法可以做到類似噉嘅效果；
做 A/B 測試，比較吓用現有嘅演算法同用新演算法做嗰種效果會係點；
如果發現隻新演算法能夠更加有效率或者更加強健噉做到嗰種效果，佢哋就發現咗啲有用嘅嘢。
有乜嘢方法可以幫遊戲編程研究更加準確噉量度玩家體驗？有研究者就試過噉做：
佢哋首先考慮一啲描述玩家經驗嘅心理學理論；
根據呢啲理論，佢哋推斷一個遊戲程式嘅邊啲參數最有可能會影響玩家體驗；
然後佢哋諗出一啲量化嘅指標，量度呢啲參數嘅數值；
做實驗，睇吓呢啲參數嘅數值係咪真係同「玩家有幾享受隻遊戲」有強嘅統計相關。
... 等等。

攷 

測試