在将机器学习模型投入生产时，这似乎是一个常见问题。

假设我们有一个优化的机器学习模型，它在看不见的测试数据集中提供了不错的性能指标。我们对此非常满意，并决定将模型上线。然后我们使用 A/B 测试来比较使用和不使用新模型的网站性能（即收入、客户参与度等）。不知何故，我们的新模型在 A/B 测试中并不是明显的赢家，甚至不是明显的输家。我们如何处理这种情况？

这里我提到的模型是机器学习模型，例如排名算法或推荐算法，但可以是现实中的任何算法。谢谢你的帮助！