Эксперименты и A/B-тесты

Инкрементальность: что измеряет метод и чего не измеряет

Инкрементальность: что измеряет метод и чего не измеряет

Инкрементальность — это **дополнительный эффект**, который канал, кампания или продукт дают сверх того, что произошло бы без них. Иначе говоря, мы сравниваем не «до и после», а факт с двумя сценариями: с воздействием и без него.

Частая путаница — с атрибуцией. Атрибуция отвечает на вопрос, **кому приписать конверсию**, а инкрементальность — **создала ли активность новый результат**. Поэтому last-click может показывать вклад канала, но не доказывает прирост выручки. В 2026 году это особенно важно: privacy-first измерение, server-side-события и MMM всё чаще заменяют опору на последний клик.

Типичные ошибки:
— считать любой рост после запуска доказательством эффекта;
— тестировать слишком коротко и ловить шум;
— сравнивать группы без контроля сезонности и внешних факторов;
— смешивать удержание, бренд-эффект и прямую продажу в одну метрику.

Пример: бренд запускает рекламу в поиске. По атрибуции канал получает 120 заказов. Но при holdout-тесте выясняется, что без рекламы 90 заказов всё равно пришли бы органически. Тогда инкрементальный эффект — 30 заказов, а не 120. Именно этот прирост и нужен для решения о бюджете.

— @ExperimentationRoom
Этот пост опубликован в Telegram-канале Эксперименты и A/B-тесты. Подписаться можно по ссылке: @ExperimentationRoom.
start

Готовы запустить рекламу через сеть public.tg?

Новый оффер, продукт, GEO, кейс, событие или партнёрский запуск — соберём маршрут под задачу и отдадим медиаплан.

Telegram для медиаплана: @dumay. Быстрый тест: $20 за канал, $1000 за пакет по сети.