配置实验
配置实验（Configuration Experiment）是 ABC 为多受众精细化运营专门设计的实验类型。核心思路是「先圈人，再分流」——先确定要测的用户群体，再选要实验的云控参数，每个受众独立拥有 100% 流量。
为什么需要配置实验
传统分层实验是「先分流，再圈人」——一旦创建针对某受众的实验，整层流量都被占用，不在该受众内的用户也跳不出去，造成流量浪费。
场景对比
| 业务诉求 | 传统分层实验 | 配置实验 |
|---|---|---|
| 同时测 iOS 和 Android 的不同改动 | 两个实验互斥排队，至少多花一倍时间 | 两个受众独立 100% 流量同时跑 |
| 按受众固化实验结果 | 优胜值写到层默认参数，不区分人群 | 按受众维度自动固化到对应受众配置 |
| 参数管理 | 参数挂在层上，分散 | 参数组分类管理一目了然 |
| 实验单元 | 层 → 实验 → 参数 | 受众 → 参数 → 实验 |
什么时候用配置实验
场景 1：不同平台的广告策略同时调优
背景：你的微信小游戏的 iOS 用户和 Android 用户在付费习惯和广告容忍度上差异明显，需要分别测试不同策略。
| 操作 | 详情 |
|---|---|
| 创建受众 | 「iOS 用户」与「Android 用户」 |
| 选择参数 | 广告弹出间隔（ad_interval）、广告奖励金币数（ad_reward_coins） |
| 并行实验 | iOS 测「间隔 3 关 vs 5 关」；Android 同时测「奖励 100 vs 200 金币」 |
| 发布结果 | iOS 优胜值和 Android 优胜值分别写入对应受众配置，精准生效 |
传统方式下，两个实验只能排队进行，至少多花一倍时间。
场景 2：新用户首日体验分层优化
背景：不同渠道来的新用户质量不同，需要差异化的新手引导策略。
| 操作 | 详情 |
|---|---|
| 创建受众 | 「微信自然流量新用户」「广告投放新用户」 |
| 选择参数 | 新手关卡数量（tutorial_levels）、首日免费道具数量（free_items_day1） |
| 实验方案 | 自然流量测「3 关引导 vs 5 关引导」；广告新用户测不同免费道具数量 |
| 看什么指标 | 次日留存率、首日通关率、首日付费率 |
场景 3：商业化参数按用户价值分层
背景：高付费用户和普通用户的商业化策略应该不同。
| 操作 | 详情 |
|---|---|
| 创建受众 | 「高付费用户（累计付费 > 100 元）」「普通用户」 |
| 选择参数 | 首充礼包价格（first_charge_price）、每日特惠折扣比例 |
| 并行实验 | 两个受众同时进行不同的商业化参数实验 |
| 发布结果 | 各受众的优胜配置独立固化，高付费用户看到一套价格策略，普通用户另一套 |
场景 4：多地区运营参数独立调优
背景：不同地区用户的活动参数、商品价格、难度曲线可能不同，需要分别调优。
| 操作 | 详情 |
|---|---|
| 参数组 | 创建「活动参数」参数组，集中管理所有活动相关参数 |
| 创建受众 | 「日本用户」「韩国用户」「东南亚用户」 |
| 选择参数 | 活动奖励系数、活动持续时长、礼包价格阈值 |
| 效果 | 三个地区独立调优，互不干扰；优胜值分别固化到各自受众下 |
核心能力
1. 参数组管理——参数不再一锅粥
把业务相关的参数归入同一个参数组，方便查找和管理。同一参数只能属于一个参数组（含「未分组」）。
| 参数组 | 包含参数示例 |
|---|---|
| 商业化 | 首充价格、广告频次、礼包折扣、广告奖励 |
| 关卡体验 | 关卡难度系数、初始生命值、道具掉落概率 |
| 活动运营 | 活动奖励系数、活动持续时长、活动入口位置 |
| 新手引导 | 新手关卡数、免费道具数、引导对话内容 |
参数组同时限定多参数实验的边界：同一参数组内的参数可以放在一个实验里一起测，保证科学性。
2. 受众级精细化——先圈人，再分流
每个参数可以按受众配置不同的值，SDK 按受众优先级从上到下匹配返回值。
举例——参数「广告弹出间隔」的配置：
| 优先级 | 受众 | 值 |
|---|---|---|
| 1 | 高付费用户 | 10 关一次 |
| 2 | iOS 新用户 | 3 关一次 |
| 3 | Android 新用户 | 5 关一次 |
| — | 其他用户（兜底） | 5 关一次 |
用户进来后，SDK 从上到下匹配，命中第一个受众就返回对应值。
3. 智能冲突校验——不会出乱子
系统在创建实验时自动校验，避免参数冲突：
| 情况 | 系统行为 |
|---|---|
| 同一受众下同一参数已有实验 | 直接拦截，确保同一人群同一参数不会同时跑两个实验 |
| 不同受众下同一参数有实验 | 提示确认，告知有其他受众在测同一参数，创建时间更早的实验优先 |
4. 结果精准固化——实验结论直接变线上配置
实验结束后，选择优胜组发布，系统自动将优胜值写回对应参数的对应受众配置。
发布前：
| 受众 | 广告间隔 |
|---|---|
| Android 新用户 | 5 关一次 |
| 其他用户 | 5 关一次 |
实验结论：iOS 新用户最优值 = 3 关一次，发布后：
| 受众 | 广告间隔 | 变更 |
|---|---|---|
| iOS 新用户 | 3 关一次 | 🆕 实验固化 |
| Android 新用户 | 5 关一次 | 不变 |
| 其他用户 | 5 关一次 | 不变 |
不需要手动改配置，不需要开发配合硬编码，实验结论一键落地。
创建路径
三步创建详解
Step 1：选择受众
- 支持选择任意多个已配置的受众
- 至少选择一个受众
Step 2：选择参数
交互方式：分类下拉 + 参数下拉联动
- 首个参数：可从所有参数中选择（含分组和未分组）
- 选中后自动锁定分类：若首个参数属于某参数组，后续只能选同组参数；若首个参数为未分组，后续只能选其他未分组参数
- 手动切换分类：会弹出二次确认，确认后清空已选参数及配置
为什么处于同一参数组？ 这是保证实验科学性的设计。同一参数组内的参数通常在业务上相关（如都属于「商业化」），一起调整才能准确评估联合效果。
Step 3：配置实验组
- 对照组值 = 所选参数在所选受众下的当前配置值（自动填充）
- 实验组可修改参数值（支持多实验组）
- 多受众时，实验组按受众维度分别配置值
实验生命周期
与其他实验类型保持一致：未启动 → 进行中 → 已发布 → 已归档。
| 阶段 | 说明 |
|---|---|
| 未启动 | 创建后进入。可验证参数下发是否正确，可编辑实验配置 |
| 进行中 | 调试通过后启动。流量按配置拆分，收集数据 |
| 已发布 | 选择优胜组并发布。触发固化逻辑，实验值写回配置 |
| 已归档 | 发布后可归档。实验数据保留，不再影响参数取值 |
关键差异：配置实验 Ship 后，胜出值会自动固化——直接覆盖云控配置中的对应受众参数值，无需手动更新。
冲突校验详解
创建或编辑实验保存时，系统执行以下校验：
| 校验 | 触发条件 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 校验 1：同受众同参数拦截 | 当前实验选择的受众中，已有其他在线实验引用了相同参数 | 直接拦截，不允许保存 |
| 校验 2：跨受众参数交集提示 | 当前实验受众下无冲突，但其他受众下有在线实验引用相同参数 | 弹窗提示，用户确认后可继续 |
校验 1 拦截示例：
参数 [参数名] 在受众 [受众名] 下已有在线实验 [实验名]，无法创建。请先结束相关实验后再操作。
校验 2 弹窗示例：
用户要创建实验：受众 = 北美用户，参数 = 参数 A + 参数 B
| 冲突实验 | 交集参数 | 实验受众 | 创建时间 |
|---|---|---|---|
| 欧洲优化实验 | 参数 A | 欧洲用户 | 2026-04-01 10:30 |
| 亚太测试实验 | 参数 B | 亚太用户 | 2026-04-10 14:20 |
提示：创建时间更早的实验策略将优先生效。
参数获取优先级
配置实验中，SDK 获取参数值遵循：
即：如果用户当前正在参与某个配置实验且该实验涉及当前参数，返回实验组的参数值；否则返回配置页面的参数值。
获取示例：用户命中受众 1，实验组参数 A = 12、参数 B = 22
| 参数 | 来源 | 值 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 参数 A | 实验 | 12 | 命中实验组，取实验值 |
| 参数 B | 实验 | 22 | 命中实验组，取实验值 |
| 参数 C | 配置 | 2 | 未参与实验，取受众 1 下的配置值 |
| 参数 D | 配置 | 12 | 未参与实验，取受众 1 下的配置值 |
发布逻辑与决策
发布规则
| 规则 | 描述 |
|---|---|
| 写回目标 | 将优胜组的参数值写回每个参与实验参数的受众条件列表 |
| 受众已存在 | 更新该受众对应的参数值为优胜组值 |
| 受众不存在 | 将该受众新增到参数的条件列表中，默认排在最上方 |
| 条件 / 值的可变性 | 发布时不可变更受众的圈选条件和参数值，只能调整排序（优先级） |
| 「其他用户」位置 | 始终排在最后，不可调整 |
发布示例
实验：受众 = 北美用户，参数 A 优胜值 = 12，参数 B 优胜值 = 22
发布前参数 A 的条件列表：
| 排序 | 受众 | 值 |
|---|---|---|
| 1 | 欧洲用户 | 8 |
| 2 | 亚太用户 | 5 |
| - | 其他用户 | 3 |
发布后参数 A 的条件列表（北美用户新增，默认排最上方）：
| 排序 | 受众 | 值 | 变更 |
|---|---|---|---|
| 1 | 北美用户 | 12 | 🆕 新增（实验固化） |
| 2 | 欧洲用户 | 8 | 不变 |
| 3 | 亚太用户 | 5 | 不变 |
| - | 其他用户 | 3 | 不变 |
用户可在发布确认页面拖动调整北美用户的排序位置。
价值总结
| 价值 | 具体收益 |
|---|---|
| 实验效率翻倍 | 不同用户群体的实验并行进行，不再排队等待；上线初期实验周期至少缩短 50% |
| 结论精准落地 | 实验结果按受众维度自动固化到配置中，告别「实验做了结论落不了地」 |
| 参数管理有序 | 参数组分类管理，业务参数增多也不会乱 |
| 降低操作风险 | 自动冲突校验 + 发布确认 + 版本追溯，减少人为错误 |
| 支撑精细化运营 | 不同平台、用户群、地区的运营策略可独立优化，真正实现千人千面 |