從A/B測試、通用啟發法、吃角子老虎機演算法，到貝氏最佳化
「網頁搜尋、社交網路、手機app，它們每天都在最佳化！
這種概念對許多今後要進行數位化的產業來說不可或缺，也會從根本改變我們在行銷、產品開發和設計的思維。即使不是理工背景，也請從內容感受基於資料的最佳化世界的氛圍。」 -東京大學研究所工學係研究科 人工智慧工程研究中心／技術經營戰略學專攻 教授 鬆尾豐
隻要是網路服務相關開發人員，都無法迴避此課題：提供更好的使用者體驗。本書介紹如何定量評估及改善使用者行為，以達成網路服務的成長。
本書從簡單的A/B測試開始，介紹線性模型、通用啟發法、吃角子老虎機演算法、貝氏最佳化，以及機器學習的各種知識，帶您瞭解如何用數學方式解決網站最佳化這個現實中的問題。
透過Python範例程式碼與圖錶解說的數學模型，仔細解釋機器學習和統計的基礎知識，對於想瞭解網站最佳化方式與機器學習基礎知識的讀者來說，本書是最適閤的選擇。
具體描述
網站性能優化實戰：從基礎到進階的全麵指南 書籍特色： 本書專注於網站性能優化這一核心主題，旨在為網頁開發者、網站管理員及技術決策者提供一套係統化、可實踐的優化策略與工具集。我們摒棄浮華的理論，深入探討影響網站速度、穩定性與使用者體驗的關鍵環節，從前端資源管理到伺服器配置，再到最新的網絡協議應用，提供詳盡的操作步驟與案例分析。本書強調在實際工作場景中應用性能監測工具，並根據數據指導優化決策，確保每一次調整都能帶來可量化的改進。 第一部分：性能基礎與衡量標準 (The Fundamentals of Web Performance) 本部分將奠定讀者對現代網站性能的理解基礎。我們將詳細闡述網站加載的生命週期，從 DNS 解析到內容渲染的每一個階段。核心內容包括： 1. 理解核心網絡指標 (Core Web Vitals, CWV)： 詳細解析 LCP (最大內容繪製)、FID/INP (首次輸入延遲/互動延遲) 和 CLS (纍計佈局偏移) 的工作原理、它們對使用者體驗的實際影響，以及如何利用 Chrome DevTools、PageSpeed Insights 和 Lighthouse 等工具進行精準測量與診斷。 2. 性能預算 (Performance Budgets)： 介紹如何設定和實施資源大小、請求數量和加載時間的預算限製，確保開發團隊在功能迭代的同時，不犧牲性能目標。 3. 瀑布圖解讀與瓶頸定位： 深入剖析瀏覽器網絡瀑布圖的各個時間段，指導讀者識別並區分 I/O 阻塞、腳本執行延遲、過長的渲染路徑等常見性能瓶頸。 第二部分：前端資源的極緻壓縮與交付 (Frontend Optimization Mastery) 前端資源（HTML, CSS, JavaScript, 圖片與字體）佔據瞭絕大多數的加載時間。本章節將專注於如何對這些資源進行精細化處理： 1. HTML 優化策略： 探討關鍵渲染路徑 (Critical Rendering Path) 的優化。如何有效利用非同步加載屬性（`async`, `defer`），區分關鍵 CSS（Critical CSS）並內聯處理，以及如何優化 DOM 結構以加速首次內容繪製。 2. CSS 性能調校： 涵蓋 CSS 選擇器的效率、避免重排 (Reflow) 和重繪 (Repaint) 的編寫規範。重點介紹 CSS Tree-shaking 技術，以及現代框架（如 Vue/React）中的樣式隔離與組件級別的 CSS 載入策略。 3. JavaScript 執行效率： 不僅限於代碼分割 (Code Splitting) 和延遲加載，我們將深入探討如何分析和優化 JavaScript 的解析、編譯與執行時間。涵蓋 Web Workers 的應用以釋放主線程，以及效能監控工具中對長任務 (Long Tasks) 的處理方法。 4. 高效能圖像處理與交付： 詳解現代圖像格式（WebP, AVIF）的選用時機與瀏覽器支持情況。實戰教學如何實施響應式圖片（`srcset`, `` 元素），以及利用客戶端/伺服器端圖片壓縮技術，確保在不同設備上提供最佳的畫質與加載速度。 5. 字體優化 (Font Loading)： 探討 Web Font Loader 的不同策略（如 `font-display` 屬性），避免文字閃爍（FOUT/FOIT），並指導如何進行字體子集化 (Subsetting) 以減小字體文件體積。 第三部分：網絡協議與傳輸層優化 (Network & Transport Layer Excellence) 性能優化往往與底層網絡技術緊密相關。本部分將探討如何最大化利用現代網絡協議的優勢： 1. HTTP/2 與 HTTP/3 深入應用： 詳述 HTTP/2 的多路復用、頭部壓縮 (HPACK) 如何解決 HTTP/1.1 的隊頭阻塞問題。重點講解 HTTP/3 (基於 QUIC) 的引入對丟包環境下性能的提升，以及在 Web 服務器（如 Nginx, Apache, Caddy）中啟用這些協議的配置要點。 2. 緩存策略的藝術 (Caching Strategies)： 涵蓋瀏覽器級緩存（強緩存與協商緩存的區別）、CDN 邊緣緩存的配置，以及如何精準控製 `Cache-Control` 和 `ETag` 標頭，實現資源的長期高效利用。 3. 預載入技術 (Preloading Techniques)： 係統性介紹 `preconnect`, `dns-prefetch`, `preload`, `prefetch` 的應用場景與權重區分，確保瀏覽器能夠提前獲取關鍵資源。 第四部分：服務器端渲染 (SSR) 與靜態生成 (SSG) 的性能考量 對於採用現代 JavaScript 框架的複雜應用，服務器端處理是性能的關鍵瓶頸之一： 1. SSR/SSG 的性能權衡： 對比純客戶端渲染 (CSR) 與不同程度的服務器端支持（如 Next.js, Nuxt.js）在 TTFB (首字節時間) 和首次交互時間上的差異。 2. 流式 SSR (Streaming SSR)： 探討如何使用流式響應來優化使用者對首屏內容的感知速度，即使後端數據尚未完全準備好。 3. 服務器端渲染的首次內容繪製優化： 關注服務器端模闆引擎的效率，減少服務器處理時間，並確保在客戶端水閤 (Hydration) 過程中的效率與穩定性。 第五部分：持續監控與性能文化建立 (Sustaining Performance) 性能優化不是一次性任務，而是持續性的工程實踐。 1. RUM 與閤成監控的結閤： 介紹真實用戶監控 (RUM) 如何捕捉生產環境中的用戶體驗數據，並將其與閤成監控（實驗室測試）的結果進行交叉驗證。 2. 性能告警係統構建： 說明如何設定基於閾值的性能告警，並將性能指標集成到持續集成/持續部署 (CI/CD) 流程中，防止性能衰退 (Performance Regression)。 3. 性能除錯工作流： 建立一套標準化的性能分析流程，從發現問題、隔離代碼、測試修復到最終上線的完整記錄與追蹤。 本書的內容嚴謹且注重實操性，每一章節都配有可立即複製應用的代碼片段或配置示例，旨在幫助讀者將理論知識轉化為實質性的網站性能提升。
著者信息
圖書目錄
第1章 從A/B 測試開始：使用貝氏統計入門假說檢定
第2章 機率程式設計：尋求電腦的幫助
第3章 組閤測試：分解為元素思考
第4章 通用啟發法：不用統計模型的最佳化方法
第5章 吃角子老虎機演算法：麵對測試中的損失
第6章 組閤吃角子老虎機：吃角子老虎機演算法遇到統計模型
第7章 貝氏最佳化：處理連續值的解空間
第8章 未來的網站最佳化
附錄A 矩陣運算的基礎
附錄B Logistic 迴歸上的湯普森抽樣
第2章 機率程式設計：尋求電腦的幫助
第3章 組閤測試：分解為元素思考
第4章 通用啟發法：不用統計模型的最佳化方法
第5章 吃角子老虎機演算法：麵對測試中的損失
第6章 組閤吃角子老虎機：吃角子老虎機演算法遇到統計模型
第7章 貝氏最佳化：處理連續值的解空間
第8章 未來的網站最佳化
附錄A 矩陣運算的基礎
附錄B Logistic 迴歸上的湯普森抽樣
圖書試讀
用戶評價
评分
翻閱瞭一下目錄（雖然我還沒正式開始讀內文），發現它涵蓋的範疇相當廣泛，從基礎的網站架構到進階的演算法應用都有提及。對於我們這種需要跨部門溝通的職位來說，一本能提供共通語言的書籍非常重要。我希望書中能清晰地界定，哪些優化是可以靠傳統腳本完成的，哪些情況下導入機器學習是效益最高、最符閤成本效益的決策。畢竟，導入新技術都需要資源投入，如果無法清楚論證其帶來的效益，老闆是很難點頭的。如果作者能提供一個決策樹或評估矩陣，幫助我們判斷何時該用簡單的規則引擎，何時該投入機器學習的複雜性，那這本書的實用價值就直線飆升瞭。總體來說，從外觀到主題，都展現瞭對當前技術趨勢的掌握度。
评分說真的，現在網路上關於網站優化的文章多到爆炸，很多都隻是在炒冷飯，內容空泛得讓人想直接關掉視窗。我希望這本書能真正深入探討一些比較細膩的地方，像是不同瀏覽器或設備上的渲染差異，或是不同地區用戶的行為模式分析。光是講「提升速度」就太膚淺瞭，怎麼提升？是透過 CDN 還是圖片壓縮？如果是機器學習，那又是如何定義一個「好的」使用者體驗？是跳齣率低？還是轉換率高？這些都需要更具體的衡量標準和操作步驟。如果書中能提供一些數據指標的設定範本，那就太棒瞭。我個人比較注重後端優化的細節，如果這本書能在這方麵多著墨，讓我瞭解如何用更聰明的方式去處理數據流，那就太好瞭。畢竟，網站優化不隻是美觀問題，更是一種係統性的工程。
评分這本書的排版風格看起來頗為現代，字體和間距的拿捏，讓人在長時間閱讀時比較不會感到眼睛疲勞。從書名來看，這本書似乎試圖打破傳統 SEO 或 UI/UX 的單嚮思維，引導讀者思考更動態、更個人化的網站呈現方式。我一直在尋找能夠橋接設計思維與數據科學的方法論。例如，當數據顯示某個頁麵跳齣率高時，傳統做法是 A/B 測試幾個不同的設計版本。但如果能用機器學習來即時分析用戶的微錶情（當然，這可能比較偏嚮高階應用），或者至少能根據用戶歷史行為，即時推送最相關的內容模組，那纔是真正的使用者體驗提升。我很期待看到作者如何平衡「優化」與「保持網站原創性」之間的界線，畢竟一味地為瞭數據而優化，有時反而會讓網站變得索然無味。
评分這本書的封麵設計挺有意思的，那種簡潔的線條和少量的色彩搭配，給人一種既專業又不會太過死闆的感覺。我平常工作上會接觸到一些網站優化相關的東西，但很多書講的都太理論化瞭，讀起來很吃力。這本看起來比較偏嚮實務操作的樣子，光看書名就覺得，應該能從中學到一些真正在市場上會用到的技巧。我特別好奇它在「機器學習」這塊會怎麼切入，因為現在很多數據分析都離不開機器學習，如果能把這兩塊結閤起來，對提升使用者體驗的幫助肯定不小。希望書裡能多分享一些實際案例，讓我這種邊做邊學的人，可以馬上套用看看，而不是讀完後還是霧裡看花。畢竟，現在的網路環境變化太快瞭，學到的東西要能馬上派上用場，纔是王道。光是光碟片的封裝質感，就讓人覺得這本書是下過一番功夫的，蠻值得期待的。
评分最近參加瞭一些產業研討會，大傢都在討論 AI 如何改變行銷和產品設計。坦白說，很多講者都講得雲裡霧裡，聽完後還是不知道自己的網站該怎麼落地實施。看到這本書的標題，我立刻聯想到這方麵的議題。我個人比較感興趣的是，書中會不會提到如何利用機器學習來預測用戶的下一步行動，進而主動調整介麵呈現？例如，針對不同類型的訪客，自動調整 CTA 按鈕的位置或顏色。如果能提供一個從數據收集到模型訓練、再到實際部署的完整流程說明，那對我們這種需要定期嚮主管報告優化成效的團隊來說，會非常有參考價值。我最怕那種隻講概念不講工具的書，希望這本在工具選用和實戰演練上能多給點指導。
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