A/B тест офферов: как сравнивать связки, а не гадать по ROI

A/B тест офферов: как сравнивать связки, а не гадать по ROI

Главная ошибка — менять сразу крео, преленд, гео и оффер. В таком тесте вы не измеряете оффер, вы меряете шум. Алгоритм обучается на ваших данных, не мешайте ему шумом. Базовая схема: один источник трафика, один гео, один сегмент аудитории, один лендинг, один параметр меняем — оффер.

Перед стартом прокидываем sub_id для глубокой аналитики воронки: фиксируем клик, лид, апрув, payout, EPC и CR. Трафик не терпит кривых настроек postback-запросов: если события не сходятся, ROI превращается в декоративную метрику. Считайте не только общий доход, но и разрез по устройствам, часам, операторам и источникам.

Минимальная логика сплита: 50/50 на одинаковых условиях, без ручного перетягивания бюджета в пользу «симпатичного» варианта. Офферы сравниваем на одинаковом объёме кликов, а не по ощущениям после первых лидов. Сплит-тест — единственный объективный судья в арбитраже.

Если вариант даёт выше EPC, но проседает по аппруву, не спешите его хоронить: иногда проблема в креативе или фильтре трафика, а не в самом оффере. Смотрим на EPC в разрезе сегментов и операторов, затем пересобираем тестовую матрицу.

Финал простой: сначала чистая методология, потом выводы. Иначе вы оптимизируете не ROI, а собственные догадки.