變量

進行客戶端實驗時，變量需從實時發布（Mobile Delivery Service，簡稱 MDS）動態配置推送到 App。而在服務端實驗和網關實驗中，變量需自定義。

方案推全

在完成實驗后，您可以根據實驗結果，選擇某個方案，并將其應用至全部流量，這個過程就是推全。

實驗

實驗是 AB 測試中的核心概念。一個實驗代表了一次 AB 實驗，為了完成一個實驗，需要至少兩個方案進行對比，然后按照指標結果決定對哪個方案進行推全。

實驗方案

一個方案可能代表一種算法、一種界面樣式或者是一種業務邏輯。實驗方案通過其中包含的變量來控制和區分這些差別。不同的實驗版本作用在不同的用戶上，通過人群同質比較來完成一次實驗。

實驗室

您可在實驗室中管理一組實驗，實驗室類型分為客戶端實驗和服務端實驗。

調試

實驗創建完成后，在正式開始運行前所進行的調試，目的是檢驗所創建的實驗是否可正常運行。

指標

指標用于判斷實驗結果。系統默認指標有三個，分別為系統指標 PV、系統指標 UV 與 7 日留存。您還可以通過移動分析（Mobile Analysis Service，簡稱 MAS）的自定義事件創建 MAS 指標或復合指標。

自定義事件

在 MAS 中事件用于記錄用戶在 App 內的一個動作。您可以在任意動作（如點擊按鈕）觸發時，埋入一個自定義事件。而通過自定義的條件所創建的事件即為自定義事件，可引入 AB 實驗，作為實驗指標。

置信度

置信度也叫置信水平。置信區間給出的是被測量參數的測量值的可信程度，即置信區間中所要求的“一定概率”，這個概率被稱為置信水平。

置信區間

置信區間是指由樣本統計量所構造的總體參數的估計區間。在統計學中，一個概率樣本的置信區間（Confidence interval）是對這個樣本的某個總體參數的區間估計。置信區間展現的是這個參數的真實值有一定概率落在測量結果的周圍的程度，其給出的是被測量參數的測量值的可信程度，即前面所要求的“一個概率”。