CUPED（變異數縮減）

一種讓 A/B 測試更靈敏的技巧，做法是把「可預測的、實驗前就存在的雜訊」扣掉。名稱來自 Controlled-experiment Using Pre-Experiment Data：你用每位使用者在測試之前的行為（例如上週的花費），去調整他在測試期間的指標，移除掉那些跟你的改變毫無關係的差異。

因為檢定統計量取決於變異數（variance），把雜訊縮小就像把解析度調高——你可以用少得多的使用者、或更短的時間，偵測到同樣大小的效果，常常能把所需樣本砍掉三分之一以上。它在「實驗前的行為強烈預測該指標」時效果最好；關鍵是，它不會讓結果產生偏差（bias），只會讓它更銳利。