A/B тесты сливают бюджет, когда меняют всё сразу и не считают базу

A/B тест нужен не ради красивого графика, а чтобы понять, какой элемент реально влияет на результат. Если в варианте меняются заголовок, оффер и визуал одновременно, вы не узнаете, что именно сработало. Такой тест дает шум, а не инсайт.

Перед запуском проверьте три вещи:
— одна гипотеза = один тестируемый элемент;
— одинаковый трафик и условия показа;
— заранее выбранная метрика успеха: CTR, CR, CPA или глубина вовлечения.

Частая ошибка — останавливать тест, когда «кажется, уже видно победителя». Без достаточного объема данных вариант может победить случайно. Еще одна проблема — тестировать слишком много идей параллельно: трафик размазывается, а выводы становятся слабее. Лучше меньше вариантов, но чище эксперимент.

Не забывайте про сегменты: то, что выиграло на мобильном трафике, может проиграть на десктопе. И отдельно следите за качеством аудитории — если в тесте смешаны разные источники, результат легко исказится. 📊

Если хотите, чтобы A/B тесты помогали росту, начинайте не с креативов, а с четкой гипотезы и одного измеримого изменения.