Evals正成为产品团队的新实践，超越传统A/B测试。随着动态界面和AI技术的普及，优化目标从平均体验转向个性化。Evals利用AI快速迭代，支持无限变体和即时反馈，让产品持续自适应。从假设提出到成功标准定义，Evals与A/B测试流程相似，但AI消除了创建变体的成本，使团队能实时测试多种方案。虽然Evals实施复杂，但未来方向是自动化改进，企业应优先采用Evals加速产品迭代。

💡Evals代表产品实验的新时代，通过AI动态优化用户体验，超越传统A/B测试的静态平均优化模式，适应个性化需求。

📊Evals与A/B测试流程相似，均需提出假设、定义成功标准、建立指标和聚焦特定用户群，但AI使变体创建与测试成本极低，支持大规模并行实验。

⚡AI赋能Evals实现快速迭代，团队可即时验证数十种变体效果，通过实时反馈循环持续改进，而传统A/B测试需等待数周结果。

🛠️Evals核心在于定义自动化改进规则，而非手动调整每个细节，团队角色转变为系统优化架构师，推动产品自我学习和进化。

🔮虽然完全个性化体验尚未普及，但Evals已显现独特优势：无限变体空间、即时反馈机制和持续优化能力，预示产品优化未来方向。

How evals can replace traditional A/B testing in product development.