A/B тесты ломаются не из-за креативов, а из-за плохой постановки гипотезы

A/B тесты ломаются не из-за креативов, а из-за плохой постановки гипотезы

Половина «тестов» на деле сравнивает всё сразу: креатив, оффер, аудиторию и лендинг. В итоге непонятно, что именно сработало. Нормальный A/B — это один изменённый элемент и одна измеримая метрика.

Перед стартом проверь:
— базовую метрику, от которой отталкиваешься;
— один параметр, который меняешь;
— одинаковые условия показа;
— достаточный объём трафика, а не «пару кликов для интереса»;
— заранее заданный критерий победы. 📊

Частая ошибка — останавливать тест, когда «кажется, уже видно победителя». Ранний стоп почти всегда даёт ложный сигнал, особенно если трафик неровный. Ещё хуже — запускать новый тест, не зафиксировав выводы по старому: тогда знания не накапливаются, а просто теряются.

Собирай результаты в простой журнал: гипотеза, что меняли, сколько шёл тест, какая метрика выросла или просела, что решили дальше. Так через несколько месяцев у тебя будет не набор догадок, а рабочая база решений.