我写了一本电子书，把七年的增长实验经验塞了进去

做增长的人，多少都听过这句话：「我们先跑个 A/B 测试看看。」

然后呢？

• 流量撞了，两个实验互相干扰，结论不可信
• p 值 0.048，算显著还是不显著？团队吵了一架
• 实验做完，结论在脑子里，人一走知识就没了
• 买量素材 A/B 测试，平台算法把预算全给了一边，根本没在公平比较

这些问题我在快手、Shopee、出海游戏都经历过。

所以我把这些经验整理成了一本电子书——《实验即增长：AI 时代的增长方法论》。

这本书在说什么

一句话：AI 时代，增长的逻辑没有变。

很多人觉得 AI 改变了一切。但从增长方法论的角度看，变的只是工具，不是方法。AI 可以生成素材、优化出价、预测 LTV，但所有这些能力，最终都需要回答一个问题——它真的有效吗？

这个问题的答案，只能通过实验得到。

七章内容

第一章 总论——为什么增长离不开实验？从证据金字塔到三元增长模型，把「实验即增长」的底层逻辑讲清楚。

第二章 实验方法与产品增长——A/B 实验的完整生命周期、常用统计方法、五类典型产品实验设计（新手引导、难度曲线、社交功能、活动机制、玩法变体）。

第三章 商业化中的实验应用——商业化实验最特殊的地方在于：它永远涉及权衡。广告频次、IAP 定价、激励广告 vs 内购的替代效应、瀑布流 A/B 测试——每个实验都要同时回答「收入会变吗」和「体验会变吗」。

第四章 实验平台建设——重叠流量框架、分流方法与数据回收、指标检验与实验报告。三个真实案例：快手（内容平台）、Shopee（电商）、出海游戏，从互斥分流到重叠框架的升级路径。

第五章 买量中的实验应用——素材 A/B 测试的三个坑、受众定向测试、出价策略测试、Campaign 结构测试、预算分配实验。以及 2026 年的新变量：ChatGPT Ads 和 AI 搜索广告怎么测。

第六章 买量平台建设与广告平台拆解——L1-L5 成熟度模型、广告主侧/媒体侧/流量主侧三大视角、Meta 商业化五阶段演进、A2A 架构、Agentic Ads、托管 vs 自投的决策框架。

第七章 总结——实验方法在内容平台、电商、出海游戏、SaaS、教育科技的应用。核心规律不变，变的只是参数。

写完之后我必须诚实说一句

方法论是廉价的，实践和结果才重要。

你可以读完这本书，理解重叠流量框架、CUPED、三元增长模型——然后什么都不做。知识不会自动变成结果。

如果你正在搭建增长系统、建设实验平台、或者试图把买量从「凭手感」变成「有体系」，你大概率会遇到这些问题：

• 理论看懂了，但第一步从哪开始？
• 平台搭了，但实验跑出来没人信、没人用
• 买量花了钱，但不知道该测什么、怎么测
• 团队没有实验文化，老板拍板、运营凭感觉

这些问题不是靠读一本书能解决的。

怎么获取

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增长不是一次猜对，而是持续验证；不是单点爆发，而是实验复利。