A/B тесты ломаются не на креативе, а на плохой постановке гипотезы

Если меняешь сразу заголовок, визуал и оффер — ты не тестируешь, а угадываешь. Один A/B тест = одна переменная. Иначе непонятно, что именно дало рост или просадку.

Перед запуском проверь:
— есть ли одна четкая цель: CTR, конверсия, регистрация, заявка;
— одинаков ли трафик на обе версии;
— достаточно ли объёма, чтобы не делать выводы по шуму;
— заранее ли определён срок остановки и критерий победы.

Сильная гипотеза звучит так: «Если убрать лишний текст из первого экрана, то больше людей кликнут, потому что решение станет быстрее». Слабая — «попробуем другой баннер, вдруг зайдёт». В первом случае есть причина, вторая версия не случайна.

Не забывай про сегменты: тест может “победить” в целом, но проиграть на мобильном или у тёплой аудитории. Поэтому смотри не только на общий результат, но и на одинаковые условия показа.

Хороший A/B тест не доказывает, что идея гениальна; он убирает лишние споры и оставляет рабочий вариант для масштабирования.