Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Acerca de los controles y tratamientos En AWS AppConfig experimentación: + El tratamiento de control representa una configuración o experiencia estable y bien entendida que se utiliza como base para la comparación. Este suele ser el comportamiento predeterminado actual, pero puede ser cualquier estado que se sepa que es correcto. + Un tratamiento representa una variación que se evalúa en comparación con el control. Cada tratamiento corresponde a una característica, una configuración o un valor que la aplicación utiliza para determinar la experiencia que se muestra a los usuarios. Los resultados del experimento se evalúan comparando el rendimiento del tratamiento con el del control. Los tratamientos pueden representar: + Cambios en la interfaz + Configuraciones de características + Algoritmo de recomendación + Comportamiento de la aplicación + Ajustes operativos Cada tratamiento debe representar una variación clara y mensurable del control. Cuando defina los tratamientos AWS AppConfig, proporcione descripciones claras de los controles y los tratamientos. Las buenas descripciones ayudan a los equipos a entender la intención y los resultados del experimento. Las descripciones deben explicar: + ¿Qué ha cambiado + Qué experimentarán los usuarios + ¿Qué comportamiento o resultado se está evaluando Agregue capturas de pantalla cuando sea posible para documentar la experiencia del usuario asociada a cada tratamiento. Las capturas de pantalla pueden ayudar a: + Valide la implementación + Aclare las diferencias visuales + Mejore la colaboración entre equipos + Simplifique la revisión de experimentos Las capturas de pantalla son especialmente útiles para los experimentos de interfaz de usuario. **Diseñar tratamientos eficaces ** Mantenga los tratamientos enfocados y medibles. Cambie una variable principal a la vez y evite combinar cambios no relacionados en un solo tratamiento. Por ejemplo, implementar un botón para añadir al carrito debajo de todos los artículos mostrados es una buena opción de tratamiento. Implementar el botón de añadir al carrito y, al mismo tiempo, cambiar el diseño de la página y la lógica de recomendación arrojaría datos inciertos. Los cambios más pequeños facilitan la interpretación de los resultados. **importante** No modifiques la conducta de tratamiento mientras corres. Cambiar el comportamiento del tratamiento a mitad de la sesión puede invalidar los datos del experimento y dificultar la interpretación de los resultados. Si necesitas hacer cambios: Detenga la carrera Modifique el tratamiento Inicie una nueva ejecución del experimento Use nombres significativos que identifiquen claramente el propósito del tratamiento nuevo o revisado Asegúrese de que los usuarios reciban la misma asignación de tratamiento durante la ejecución del experimento. Una asignación incoherente puede afectar tanto a la experiencia del usuario como a la validez del experimento. ## Acerca de las anulaciones en las asignaciones de tratamientos Las anulaciones de asignación de tratamientos permiten asignar identificadores de entidad específicos a un tratamiento directamente. Anula la asignación aleatoria de tratamientos y garantiza que las entidades seleccionadas reciban de manera uniforme el tratamiento especificado. Las anulaciones se suelen utilizar para probar los tratamientos antes de exponerlos al público. Al asignar anulaciones y establecer una exposición del 0%, puedes: + Validar que los tratamientos funcionen correctamente + Verifique que las métricas y el registro funcionen según lo esperado + Confirme que la evaluación de las marcas de características se comporte correctamente Las anulaciones también permiten previsualizar los tratamientos para las partes interesadas sin afectar al público en general. Puede asignar identificadores de entidad a cualquier tratamiento, incluido el control, lo que resulta útil para verificar que los usuarios del control reciben la experiencia básica esperada. Las anulaciones son útiles para: + Opiniones de productos + Validación del diseño + Demostraciones ejecutivas + Verificación de calidad + Probar escenarios específicos Esta es una de las maneras más seguras de probar un experimento antes de aumentar la exposición. Las anulaciones se configuran mediante identificadores de entidad. Un ID de entidad identifica de forma exclusiva al usuario o sistema que se está evaluando durante la asignación de la marca de función. Un ID de entidad puede ser cualquiera de los siguientes: + ID de usuario + ID de sesión + ID de dispositivo + Identificadores de cuenta **nota** Las anulaciones están pensadas para realizar pruebas y validaciones, no para segmentar la audiencia a largo plazo. Elimine las anulaciones cuando ya no las necesite y utilice las reglas de audiencia para la lógica de segmentación de la producción. Puede añadir, modificar o eliminar las anulaciones de las asignaciones de tratamiento una vez que haya comenzado la ejecución de un experimento. Esto le permite ampliar las pruebas o permitir que otras partes interesadas accedan a las vistas previas del tratamiento sin interrumpir la ejecución.