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Las herramientas de experimentos cubren el ciclo de vida de los experimentos web. Su asistente puede crear una prueba, escribir el código de cada variación, definir el reparto de tráfico y los objetivos, iniciar la prueba y revisar su salud y sus resultados.

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Herramientas

experiment_create acepta MVT y SDK_HYBRID como valores válidos de type, pero esta herramienta no puede crear ninguno de los dos. MVT siempre falla porque la API exige mvtVariations (secciones y variaciones) al crear el experimento, y ninguna herramienta MCP expone ese campo. SDK_HYBRID siempre falla con el error “Incorrect Experiments type”, independientemente de la carga útil. AI, CLASSIC, DEVELOPER y PROMPT se crean correctamente. Para crear un experimento MVT, llame directamente a la Automation API y siga los pasos de Crear una prueba multivariante.
Las herramientas de variación no admiten experimentos stopped, MVT ni de feature flag. Para las variaciones de feature flag, use feature_flag_variation_create. No puede cambiar el reparto de tráfico de un experimento running, ni de uno que use un método de asignación bandit, a través del servidor MCP.

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Comprobar la salud del experimento

Pida a su asistente que ejecute las comprobaciones de la pestaña Health antes de actuar según los resultados de una prueba.
  • ¿La prueba está en buen estado? experiment_health_check_get ejecuta las comprobaciones de la pestaña Health: seguimiento de visitas y conversiones, sample ratio mismatch y exposición solapada.

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Parámetros

Use los nombres exactos de parámetro que devuelve tools/list. Valores aceptados: experiment_lifecycle_update.status es started, resumed, paused, stopped o deleted. El type de experimento es AI, CLASSIC, DEVELOPER, MVT, PROMPT o SDK_HYBRID. trafficAllocationMethod es MANUAL (por defecto), MULTI_ARMED_BANDIT o CONTEXTUAL_BANDIT. audienceBasis es VISITORS (por defecto) o VISITS.

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Ajustes de resultados

Lea los resultados de un experimento con experiment_results_get. Para experiment_results_get, feature_flag_experiment_results_get y transpose_winning_experiment, el array goalResults incluye todos los objetivos asociados al experimento, tanto principales como secundarios. Kameleoon calcula un veredicto del ganador solo para el objetivo principal. Los objetivos secundarios devuelven las mismas cifras estadísticas que las métricas de guardarraíl, sin veredicto. experiment_results_get y feature_flag_experiment_results_get aceptan estos ajustes opcionales:
  • breakdown: divide los resultados. DAY, WEEK y MONTH muestran una tendencia a lo largo del tiempo. HOUR muestra una tendencia dentro de una ventana de dateFrom y dateTo de como máximo 2 días. DEVICE_TYPE, BROWSER, OS y NEW_VISITOR devuelven un grupo por cada valor. Los grupos por periodo solo incluyen audiencia, conversiones y tasa de conversión. La mejora y la fiabilidad se mantienen en el resumen de toda la ejecución.
  • filters: una lista de cadenas, o una cadena con ; entre filtros. Kameleoon combina los filtros con AND. Cada filtro tiene el formato DIMENSION=V1,V2 o DIMENSION!=V1,V2. Las dimensiones y los valores son DEVICE_TYPE (DESKTOP, TABLET, PHONE), BROWSER (CHROME, EDGE, FIREFOX, SAFARI, OPERA, OTHERS), OS (WINDOWS, MAC_OS, I_OS, LINUX, ANDROID, WINDOWS_PHONE, OTHERS) y NEW_VISITOR (NEW, RETURNING). Un desglose por DEVICE_TYPE puede mostrar un grupo OTHERS, pero no puede filtrar por DEVICE_TYPE=OTHERS.
  • dateFrom y dateTo: un periodo concreto, en fechas YYYY-MM-DD según la zona horaria de la cuenta. dateTo incluye la fecha indicada. Defínalas solo cuando necesite un periodo concreto. Una ventana más estrecha da cifras más ruidosas, así que no dé por ganadora una variación a partir de una ventana corta.
  • statisticalMethod: FREQUENTIST (por defecto), SEQUENTIAL, BAYESIAN o CUPED. Con BAYESIAN, reliabilityRate pasa a ser la probabilidad de superar la referencia. CUPED se aplica solo a las cifras de toda la ejecución, y los grupos de desglose siguen siendo frecuentistas. La herramienta rechaza un método que su plan no incluye.
  • conversionType: CONVERTED (por defecto) cuenta cada visitante que convierte una sola vez. ALL cuenta cada conversión, así que la tasa puede superar el 100 %. La mejora y la fiabilidad siguen esta opción: con ALL comparan las conversiones por visitante.
  • referenceVariationId: la variación con la que se comparan las demás. Pase un ID de variación, o 0 para la original. En los feature flags, pase un ID o una clave de variación, o 0 u off para la variación off. Por defecto, se usa la referencia guardada en el experimento, o la original si el experimento no tiene ninguna.
La respuesta indica los ajustes aplicados en appliedOptions y añade notas donde una cifra necesita contexto. La respuesta omite las cifras que el motor no calculó, por ejemplo por falta de datos o porque la referencia no tiene conversiones, y añade una nota para cada una. Los resultados se comparan con la referencia guardada en el experimento, como lo hace la pantalla de resultados. Los experimentos que Kameleoon crea a partir de un prompt, y los experimentos de feature flag cuya variación off recibe el 0 % del tráfico, no devuelven mejora ni fiabilidad.

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Tutoriales