2025年4月19日，第75期DataFunSummit：大模型时代数据科学的变与不变将在DataFun线上社区举办，数据科学主题峰会已经连续举办5届，是国内少数关注数据科学主题和数据科学从业者的专业会议之一。
本次会议继续由DataFun社区主办，计划邀请30+位重量级数据科学家同台分享交流，深入辩证的探讨大模型时代数据科学在技术与应用的“变与不变”，立足不变夯实基础，顺应变化逐浪新潮流。
在4月19日下午的数据科学与互联网分论坛上，腾讯微信搜索应用部高级数据科学家张玮杰将带来报告，主题为《微信搜一搜实验演化历程》
专家介绍：
自20年加入WXG搜索应用部后一直负责部门实验相关规范及基建工作，覆盖搜一搜，问一问业务。与实验平台紧密合作落地各项优化实验质量及提升实验分析效率的能力，为业务提供正确实验实施及高效实验分析方法及基础。
演讲介绍：
背景：
微信搜索业务模块复杂，原有实验体系存在流量叠加冲突、指标不统一、操作流程不规范等问题，实验错误率达6%/月，且未考虑平衡商业化策略与用户体验。
方案与亮点：
流量分层重构：基于模块调用关系设计独立实验域，解决流量干扰问题；
标准化流程：制定实验操作规范，增加排查机制及手段，典型错误率降至1%/月，实验吞吐量提升10倍；
DiffAB机制：与平台共建实验方法，提升灵敏度并推广至BG内复用；
跨平台实验：打通微信与广告实验平台，支持联合策略调优。
成效：
实验报告分析成本降低，结论解读更高效；
支持搜索商业化策略实验，提供收益与体验平衡的决策依据；
实验机制成为BG共享能力，推动技术复用。
核心价值：通过分层治理、流程规范与跨域协同，构建适配复杂场景的AB实验体系，兼具业务实用性与技术扩展性。
报名方式
演讲提纲
搜一搜AB实验体系优化实践
一、背景与挑战
业务复杂性：微信搜索多模块耦合，流量叠加冲突严重。
实验痛点：
指标不统一，操作流程不规范，实验错误率6%/月；
商业化策略与用户体验缺乏平衡机制。
二、解决方案与核心创新
流量分层重构
设计逻辑：基于模块调用关系，构建独立实验域，消除流量干扰。
技术价值：解决模块耦合问题，提升实验置信度。
标准化流程与工具
规范落地：制定操作手册，新增排查机制；
效果量化：错误率降至1%/月，实验吞吐量提升10倍。
DiffAB实验机制
共建能力：与平台联合设计DiffAB实验方法，提升灵敏度；
技术复用：推广为BG级共享能力，覆盖多业务场景。
跨平台联合实验
协同突破：打通微信与广告实验平台，支持商业化策略调优；
平衡决策：量化收益与体验的平衡点（如广告收入与用户满意度）。
三、落地成效与业务价值
效率提升：实验报告分析成本降低，结论解读效率提升；
技术复用：DiffAB机制与跨平台能力成为BG共享基建；
商业与体验双赢：提供收益-体验平衡的量化决策框架；
四、总结与展望
核心价值：
分层治理：解决复杂模块流量冲突；
流程规范：降低人为错误，提升实验效率；
跨域协同：突破平台壁垒，实现联合调优。
未来方向：探索AI驱动的自动化实验分析；
听众收益：
1. 了解一线ab testing推广落地经验
2. 了解实验效率与质量提升实践
落地挑战和方案重点
1. 如何自动化保证实验准确实施
2. 如何结合AI大模型，助力用户洞察业务增长点，并基于实验数据更好地进行迭代
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