ABTesting

List Tests

Liste tous les tests A/B avec leur configuration. Retourne pour chaque test : test_id, name, status, url_from (pattern URL), optimize (on/off), discovery_rate (taux exploration epsilon-greedy), nombre de variations et liste des noms de variations. Utile pour decouvrir les tests disponibles avant d'utiliser les autres outils.

Get Test Details

Recupere le detail complet d'un test A/B par son test_id. Retourne : configuration du test, liste des variations avec leurs scores PageSpeed (desktop/mobile), resume des keyword groups (clustering IA), et configuration des goals. Les variations sont liees par STRING (variation_name), pas par variation_id.

Get Statistics

Requete statistique agregee sur les visites (visit_log), groupee par une dimension au choix. C'est l'outil principal pour analyser les performances. Dimensions disponibles : variation, keyword, keyword_group, utm_source, utm_campaign, device_type, os, browser, uri, uri_path, abtest, optimization_method. Metriques retournees : visits, views, goals, goal_rate (%), phone_validation, phone_validation_rate (%), bounce_rate (%), avg_duration (s), avg_server_response_time (ms). TIMESTAMPS : start_date/

Get Daily Trends

Retourne les series temporelles jour par jour pour analyse de tendances. Memes parametres que get_statistics mais les resultats sont ventiles par date. Utile pour detecter des tendances, saisonnalite, regressions de performance. TIMESTAMPS : start_date/end_date acceptent ISO 8601 (YYYY-MM-DD) ou UNIX epoch.

Get Variation Comparison

Comparaison directe de 2+ variations d'un test A/B. Calcule pour chaque variation : visits, goals, goal_rate, phone_validation_rate, bounce_rate, avg_duration. Determine le winner avec le lift % par rapport au baseline (premiere variation = original). Calcule la confiance statistique (Z-test sur proportions). Genere une recommandation textuelle. TIMESTAMPS : start_date/end_date acceptent ISO 8601 (YYYY-MM-DD) ou UNIX epoch.

Get Funnel Analysis

Analyse de funnel profonde pour une variation donnee. Retourne : engagement (goal_rate, bounce_rate, duree moyenne), segmentation des abandons (bounce / soft_bounce / early / qualified / late / converted), taux de completion par etape de formulaire (form_steps), points de friction (champs ou les visiteurs abandonnent), comparaison convertis vs abandonnes (duree, profondeur, champs remplis). Utilise les donnees form_steps JSON de visit_log pour l'analyse formulaire. TIMESTAMPS : start_date/end_da

Get Web Vitals

Analyse des Core Web Vitals : donnees RUM reelles (visit_log) + scores Lighthouse lab (variation). RUM : LCP, FCP, CLS, TTFB moyennes et P75 par variation, avec rating (good/needs-improvement/poor). Lighthouse : scores PageSpeed desktop/mobile depuis la table variation. Compte les pages lentes (score composite < 90). Permet de correler performance technique et taux de conversion. TIMESTAMPS : start_date/end_date acceptent ISO 8601 ou UNIX epoch.

Get Best Performance

Simule la recherche hierarchique de la meilleure variation telle que le moteur la fait en production. Utilise la table performance (agregation pre-calculee) avec 6 niveaux de granularite : Niveau 1: test_id + variation + device_type + time_slot + utm_source + utm_campaign + keywords. Niveau 2: test_id + variation + device_type + time_slot + utm_source + utm_campaign. Niveau 3: test_id + variation + device_type + time_slot + utm_source. Niveau 4: test_id + variation + device_type + time_slot. Niv

Get Keyword Performance

Analyse de performance par keyword brut ou par keyword_group (clustering IA Claude). Retourne pour chaque keyword/groupe : visits, goals, goal_rate, phone_validation_rate, bounce_rate, avg_duration. En mode keyword_group, indique aussi le nombre de keywords dans chaque groupe et les keywords non-classes. Jointure logique : keyword_group.keyword_raw = visit_log.keywords. TIMESTAMPS : start_date/end_date acceptent ISO 8601 ou UNIX epoch.

Get Traffic Sources

Analyse de performance par source de trafic (utm_source ou utm_campaign). Option cross_with_variation pour croiser source x variation et identifier quelles sources marchent avec quelles landings. Retourne visits, goals, goal_rate, phone_validation_rate, bounce_rate, avg_duration par source. TIMESTAMPS : start_date/end_date acceptent ISO 8601 ou UNIX epoch.

Query Visits

Requete sur les visites individuelles (visit_log) avec tous les champs disponibles. Retourne les visites brutes avec : visitId, timestamp, uri, variation, test_id, device_type, time_slot (matin/apres-midi/soir/nuit, derive du timestamp via Visit::computeTimeSlot), keywords, utm_source, utm_campaign, goal_nb, phone_validation, visit_duration, form_steps (JSON), optimization_method (explore/exploit/control), decision_id (référence vers le journal du moteur A/B → à passer à explain_decision pour le

Query Database

Execute une requete SQL SELECT en lecture seule sur la base de donnees A/B Testing. Filet de securite pour les questions imprevues que les autres outils ne couvrent pas. TABLES DISPONIBLES (7) : test, visit_log, performance, variation, goal, keyword_group, redirection. IMPORTANT : tous les timestamps sont en UNIX epoch (INT secondes depuis 1970-01-01), sauf goal.created_at (MYSQL TIMESTAMP). Utiliser FROM_UNIXTIME(timestamp) pour convertir en date lisible. Utiliser DATE(FROM_UNIXTIME(timestamp))

Explain Decision

Explique la décision du moteur A/B test pour UNE visite donnée : la bonne variation a-t-elle été choisie, et si non pourquoi. Croise visit_log (servi + vraies dimensions), abtest.log (raisonnement exact figé au moment de la décision : dimensions réellement utilisées, cascade niveau par niveau, explore/exploit), et un replay live. Détecte : dimension connue mais perdue par le moteur, choix sur segment trop faible (< seuil de visites), repli aléatoire (fallback), exploitation sur peu de dimensions

Verify Aggregates

Vérifie que la table performance est correctement calculée : recompute l'agrégat attendu depuis visit_log (fenêtre glissante) et le diffe contre la table. Détecte valeurs fausses (agrégat périmé), lignes manquantes, lignes périmées. Paramètre level (0=toutes dimensions … 5=totaux par variation, défaut 5, le plus fiable). Dimensions du moteur dans l'ordre : device_type, time_slot, utm_source, utm_campaign, keywords. Idéal après explain_decision quand on suspecte un mauvais calcul de performance.

Analyze Dimensions

Recommande quelles dimensions d'optimisation activer pour un test A/B (lesquelles, dans quel ordre), OÙ arrêter la granularité, et CHIFFRE le gain : uplift de conversion de la config recommandée vs la config actuelle, rejoué hors-échantillon sur les N derniers jours (replay off-policy doublement robuste, IC95 par bootstrap). Verdict APPLIQUER / NE RIEN CHANGER selon que l'IC95 exclut 0. Fenêtres train/test auto (en jours, maximisées sous contrainte de rotation des variations). Champ « rapport »