La respuesta depende de
- si realiza un estudio comparativo o realiza un experimento aleatorio controlado;
- la probabilidad de que B sea defectuosa.
En un estudio comparativo, podría implementar dos versiones de una nueva página de destino para su tráfico de anuncios entrantes. En este caso, el riesgo es igual y no hay ninguna razón para tratar a B de manera diferente a A, también podría dividir 50/50 y alcanzar una significación estadística más rápido.
En una prueba controlada, está realizando una verificación estadística de una hipótesis de producto de que B no es peor que A. En este caso, su ruta de código A ha existido durante un tiempo y es razonablemente estable. Está interesado en reemplazarlo potencialmente por B, siempre que sea mejor con alguna métrica bien elegida. Si ese es el caso, desea comenzar a enviar tráfico a B poco a poco porque 1) B es una nueva ruta de código y puede contener errores, que no desea exponer a la vez; y 2) enviar un gran porcentaje puede desencadenar acciones de marketing y operativas, por ejemplo, comunicados de prensa, capacitación de soporte, documentación, etc., que desea evitar hasta que B “gane” y tome la decisión de productizarlo.
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