文章核心观点 - 社交媒体平台如Facebook、Instagram和TikTok对用户进行持续营销实验，其A/B测试存在重大缺陷，算法复杂导致难以理解实验结果，营销人员应谨慎解读测试结果 [1][2][12] 研究背景 - 研究人员检查了Facebook和Google使用A/B测试的所有已知同行评审研究，发现重大缺陷 [2] A/B测试情况 - 任何时刻数十亿社交媒体用户被测试，以了解其点击和购买行为，但判断广告效果并非易事 [3] - 利用Facebook的A/B测试工具可接触大量受众并观察真实行为，且参与者不知情使反应更真实可靠 [4] 存在问题 - 复杂算法决定向哪些消费者展示不同内容和广告，无法完全理解特定消费者被广告针对及点击的原因，缺乏“随机分配” [5] - 不能确定广告点击量增加是广告创意好还是关联更好的算法，也可能因算法展示消费者已决定购买的产品广告，导致错误结论 [6] - 算法根据不可观察因素选择目标群体，即使Facebook员工也不知选择原因 [7][8] 不良影响 - 许多营销人员依赖Facebook A/B测试确定广告内容和方式，不同公众群体可能被排除重要信息，加剧社会分化 [8] - 算法导致女性因成本问题不被STEM教育广告针对，且若女性不点击特定广告，会更少接触此类广告 [9] 普遍情况 - 所有主要社交媒体平台都采用类似做法，且Facebook用户平均同时参与10个实验，随着AI内容和广告出现，数量可能上升 [10][11] 建议 - 营销人员应谨慎解读Facebook A/B测试结果，避免根据单一研究改变产品线或活动 [12][13]