A/B 测试可以通过比较不同的设计或交互方法来优化 AR 用户体验，从而确定哪种方法最适合用户。在 AR 中，这涉及到在受控实验中测试诸如 UI 放置、交互方法或视觉反馈等变量。开发者将用户分成若干组，让每组体验不同的版本（A 或 B），然后使用诸如任务完成时间、错误率或参与持续时间等指标来衡量性能。 这种数据驱动的方法有助于改进直观且有效的 AR 元素。
例如，开发者可能会测试 AR 导航应用程序的两个版本。A 版本可以将方向箭头放置在屏幕边缘，而 B 版本则将它们直接叠加在真实世界的路径上。通过跟踪用户到达目的地所需的时间或他们误解方向的频率，团队可以确定哪种设计可以减少认知负荷。 类似地，可以测试手势控制（例如，捏合与滑动）等交互方法的易用性。ARCore 或 ARKit 等工具可以记录用户交互，而分析平台（例如，Unity Analytics）可以帮助比较各组之间的指标。此过程需要隔离变量——一次测试一个更改——以确保结果中存在清晰的因果关系。
除了 UI 之外，A/B 测试还可以优化技术性能。例如，AR 游戏可能会尝试不同的渲染技术（例如，动态阴影与烘焙光照）来平衡视觉质量和帧速率。开发者可以测量电池消耗、热限制或用户报告的舒适度。另一个用例是测试资产加载策略：首先流式传输低多边形模型与预加载高细节资产。通过优先考虑影响用户保留率的技术因素，团队可以避免瓶颈。迭代测试——小型、频繁的实验——允许逐步改进，而不会过度承诺未经测试的设计，这使其在 AR 的硬件受限环境中尤其有价值。