Равносильна ли гипотеза данным, или вы подгоняете метрику?

Равносильна ли гипотеза данным, или вы подгоняете метрику?

В 2026 при privacy-first атрибуции (серверная склейка, MMM, инкрементальность) «значимо» часто зависит от того, где вы меряете. А вы заранее защищаете выбор целевой метрики?

Вопрос: Что вы делаете перед запуском A/B, чтобы не получить ложный выигрыш из‑за неверной метрики?

ВАРИАНТЫ:
1. Фиксируем целевую метрику и “guardrail” в протоколе
2. Перепроверяем метрики через несколько витрин/источников
3. Считаем инкрементальность (или приближение) до выбора победителя
4. Берём верхнюю по влиянию метрику “по смыслу”, без сложных процедур

— @ExperimentationRoom