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Die Tools für Experimente decken den gesamten Lebenszyklus eines Web Experiments ab. Ihr KI-Assistent kann einen Test erstellen, den Code für jede Variation schreiben, die Traffic-Verteilung und die Ziele festlegen, den Test starten und seinen Zustand sowie seine Ergebnisse prüfen.

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Tools

experiment_create akzeptiert MVT und SDK_HYBRID als gültige type-Werte, dieses Tool kann jedoch keines der beiden erstellen. MVT schlägt immer fehl, weil die API bei der Erstellung mvtVariations (Sections und Variationen) erwartet und kein MCP-Tool dieses Feld bereitstellt. SDK_HYBRID schlägt immer mit dem Fehler „Incorrect Experiments type“ fehl, unabhängig vom Payload. AI, CLASSIC, DEVELOPER und PROMPT lassen sich erfolgreich erstellen. Um ein MVT-Experiment zu erstellen, rufen Sie die Automation API direkt auf und folgen Sie den Schritten unter Ein Multivariate Test-Experiment erstellen.
Die Tools für Variationen unterstützen keine Experimente im Status stopped, keine MVT-Experimente und keine Feature-Flag-Experimente. Für Feature-Flag-Variationen verwenden Sie feature_flag_variation_create. Die Traffic-Verteilung eines Experiments im Status running oder eines Experiments mit einer Bandit-Methode für die Traffic-Verteilung können Sie über den MCP-Server nicht ändern.

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Experimentzustand prüfen

Bitten Sie Ihren KI-Assistenten, die Prüfungen des Health-Tabs auszuführen, bevor Sie auf die Ergebnisse eines Tests reagieren.
  • Ist der Test in Ordnung? experiment_health_check_get führt die Prüfungen des Health-Tabs aus: Visit- und Conversion-Tracking, Sample Ratio Mismatch und überlappende Exposition.

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Parameter

Verwenden Sie die exakten Parameternamen, die tools/list zurückgibt. Zulässige Enum-Werte: experiment_lifecycle_update.status ist started, resumed, paused, stopped oder deleted. Der Experiment-type ist AI, CLASSIC, DEVELOPER, MVT, PROMPT oder SDK_HYBRID. trafficAllocationMethod ist MANUAL (Standard), MULTI_ARMED_BANDIT oder CONTEXTUAL_BANDIT. audienceBasis ist VISITORS (Standard) oder VISITS.

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Einstellungen für Ergebnisse

Lesen Sie die Ergebnisse eines Experiments mit experiment_results_get aus. Bei experiment_results_get, feature_flag_experiment_results_get und transpose_winning_experiment umfasst das Array goalResults jedes Ziel des Experiments, also primäre und sekundäre Ziele. Kameleoon ermittelt ein Gewinnerurteil nur für das primäre Ziel. Sekundäre Ziele liefern dieselben statistischen Kennzahlen wie Guardrail-Metriken, aber kein Urteil. experiment_results_get und feature_flag_experiment_results_get akzeptieren die folgenden optionalen Einstellungen:
  • breakdown: teilt die Ergebnisse auf. DAY, WEEK und MONTH zeigen einen Trend über die Zeit. HOUR zeigt einen Trend über ein Zeitfenster von dateFrom bis dateTo mit höchstens 2 Tagen. DEVICE_TYPE, BROWSER, OS und NEW_VISITOR liefern je Wert einen Eintrag. Die Einträge je Zeitraum enthalten nur Audience, Conversions und Conversion-Rate. Verbesserung und Zuverlässigkeit bleiben für den gesamten Lauf im Überblick.
  • filters: eine Liste von Strings oder ein einzelner String mit ; zwischen den Filtern. Kameleoon verknüpft die Filter mit UND. Jeder Filter hat das Format DIMENSION=V1,V2 oder DIMENSION!=V1,V2. Die Dimensionen und Werte sind DEVICE_TYPE (DESKTOP, TABLET, PHONE), BROWSER (CHROME, EDGE, FIREFOX, SAFARI, OPERA, OTHERS), OS (WINDOWS, MAC_OS, I_OS, LINUX, ANDROID, WINDOWS_PHONE, OTHERS) sowie NEW_VISITOR (NEW, RETURNING). Eine Aufteilung nach DEVICE_TYPE kann einen Eintrag OTHERS zeigen, Sie können aber nicht nach DEVICE_TYPE=OTHERS filtern.
  • dateFrom und dateTo: ein bestimmter Zeitraum als Datum im Format YYYY-MM-DD in der Zeitzone des Kontos. dateTo ist inklusive. Legen Sie diese Werte nur fest, wenn Sie einen bestimmten Zeitraum benötigen. Ein engeres Zeitfenster liefert ungenauere Zahlen, deshalb sollten Sie aus einem kurzen Zeitfenster keinen Gewinner ableiten.
  • statisticalMethod: FREQUENTIST (Standard), SEQUENTIAL, BAYESIAN oder CUPED. Bei BAYESIAN wird reliabilityRate zur Wahrscheinlichkeit, die Referenz zu übertreffen. CUPED gilt nur für die Werte des gesamten Laufs, und die Einträge der Aufteilung bleiben frequentistisch. Das Tool lehnt eine Methode ab, die Ihr Kameleoon-Tarif nicht enthält.
  • conversionType: CONVERTED (Standard) zählt jeden konvertierenden Besucher einmal. ALL zählt jede Conversion, sodass die Rate 100 % übersteigen kann. Verbesserung und Zuverlässigkeit folgen dieser Einstellung: Mit ALL vergleichen sie die Conversions pro Besucher.
  • referenceVariationId: die Variation, mit der die anderen verglichen werden. Übergeben Sie eine Variation-ID oder 0 für das Original. Bei Feature Flags übergeben Sie eine Variation-ID oder einen Key oder 0 bzw. off für die Off-Variation. Standard ist die im Experiment gespeicherte Referenz oder das Original, falls das Experiment keine hat.
Die Antwort nennt die angewendeten Einstellungen in appliedOptions und ergänzt Hinweise, wo eine Zahl Kontext braucht. Die Antwort lässt Zahlen weg, die die Engine nicht berechnet hat, etwa wegen zu weniger Daten oder einer Referenz ohne Conversions, und ergänzt für jede dieser Zahlen einen Hinweis. Die Ergebnisse vergleichen mit der im Experiment gespeicherten Referenz, wie es auch der Ergebnisbildschirm tut. Experimente, die Kameleoon aus einem Prompt erstellt, und Feature-Flag-Experimente, deren Off-Variation 0 % des Traffics erhält, liefern keine Verbesserung und keine Zuverlässigkeit.

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Anleitungen