А/Б тесты ломаются не на креативах, а на плохой постановке гипотезы

А/Б тесты ломаются не на креативах, а на плохой постановке гипотезы

Когда в тесте меняют сразу заголовок, визуал и оффер, результат нельзя объяснить. Вы видите цифры, но не понимаете, что именно сработало. Один тест — одна переменная. Иначе это не A/B, а набор догадок.

Перед запуском проверьте три вещи:
— метрика одна: CTR, CR или CPA, но не всё сразу;
— аудитория и трафик делятся честно, без пересечений;
— объём трафика достаточен, чтобы не делать выводы по случайности.

Ещё одна типовая ошибка — остановить тест, когда «новый вариант вроде лучше». Ранний лидер часто откатывается при наборе статистики. Смотрите не на один удачный день, а на стабильность результата и разброс по источникам, плейсментам, устройствам. 📊

После теста сохраняйте не только победителя, но и причину победы: сильнее зашёл оффер, проще визуал, короче форма, точнее CTA. Тогда следующий тест строится быстрее и не начинается с нуля.

Если хотите, чтобы A/B тесты реально экономили бюджет, сначала дисциплина в гипотезе, потом масштабирование.