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# MAB 테스트 vs A/B 테스트

{% hint style="info" %}
MAB (Multi-Armed Bandit) 테스트는 그룹별 트래픽을 자동으로 조정하여 성공지표를 가장 극대화할 수 있는 방향으로 진행되는 실험 방식입니다.
{% endhint %}

![](/files/yVLu1dvwQ6PTfE3pTFpi)

<table><thead><tr><th width="168.42578125">구분</th><th>A/B 테스트</th><th>MAB 테스트</th></tr></thead><tbody><tr><td>트래픽 배분</td><td>그룹별로 고정</td><td>성과에 따라 자동 조정</td></tr><tr><td>주요 목적</td><td>결과 비교와 의사결정</td><td>성공지표 극대화</td></tr><tr><td>적합한 상황</td><td>장기적이고 신중한 검증</td><td>빠른 최적화가 필요한 실험</td></tr><tr><td>기간</td><td>4주 이상</td><td>A/B 테스트 보다 짧은 기간 (약 1~2주)</td></tr></tbody></table>

### A/B 테스트

A/B 테스트는 일정기간동안 통제된 환경하에서 각 그룹별로 고정된 트래픽을 할당하고, 그룹 간 성과를 비교하여 의사결정을 수행하는 실험 방식입니다.

그렇기에 각 그룹에 고정된 트래픽을 배분하고, 충분한 기간 동안 성과와 통계적 유의성을 비교합니다.

{% hint style="success" %}
A/B 테스트는 충분한 기간 동안 성과와 통계적 유의성을 비교할 때 적합합니다.
{% endhint %}

### MAB 테스트

MAB의 주요 목표는 "어떤 테스트 그룹이 가장 큰 보상( = 성공 지표 최적화)을 보여줍니까?"라고 답하는 것입니다.

성과가 좋은 그룹에 더 많은 트래픽을 자동 배분하기에 하나의 성공지표를 빠르게 극대화하는 데 적합합니다.

{% hint style="success" %}
MAB 테스트는 변경 사항이 영구적이지 않은, 짧고 일시적인 경험을 위한 전환을 극대화하는 데 적합합니다.

* 단기간 내에 최적의 옵션을 확인하여 보다 많은 유저에게 이를 노출하고자 할 때
* 프로모션 제안, 헤드라인 테스트, 웨비나 등록 페이지 등
* 검색 및 추천 로직 같은 알고리즘 테스트와 같이 지속적인 최적화가 필요한 경우
  {% endhint %}

{% hint style="warning" %}
1가지의 성공지표를 기준으로 트래픽 분배가 결정되기 때문에 여러 지표를 감안한 의사결정과 차이가 발생할 수 있습니다.
{% endhint %}


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