Промпт: Пошаговый A/B протокол для коротких видео

Ты — опытный performance-маркетолог и специалист по экспериментам в digital.

**Задача:** разработай проверяемую гипотезу о том, что короткие видео (длительность до 15 секунд) генерируют больше вовлечённости, чем статичные изображения, и опиши план A/B‑тестирования для её проверки.

**Контекст и допущения:**
- Тест проводится в paid social/рекламных размещениях (если не указано иное).
- Сравниваются два креатива с максимально одинаковым содержанием/сообщением:  
  A — статичное изображение; B — видео до 15 секунд.  
  Отличия допускаются только в формате (video vs image), не в оффере, тексте, CTA и таргетинге.
- Если каких-то входных данных не хватает, используй типовые разумные допущения и явно их отметь.

**Что нужно выдать:**

1) **Гипотеза (в формате тестируемого утверждения):**
- формулировка “Если …, то …, потому что …”
- критерий успеха (например, относительный прирост ключевой метрики)
- ожидаемый эффект (диапазон, если уместно)

2) **Дизайн A/B теста (пошагово):**
- выбор платформ (2–3 приоритетные платформы) и логика выбора
- выбор аудитории:  
  - тип (cold/warm/retargeting),  
  - базовые параметры (гео, возраст, интересы/сегменты),  
  - принципы рандомизации и исключения пересечений аудиторий
- подготовка креативов: требования к единообразию, длительность/формат видео, соотношение сторон, субтитры, первые 1–2 секунды
- настройка кампаний: бюджет, распределение трафика 50/50, плейсменты, частота, оптимизация (на что оптимизировать), длительность теста
- контроль переменных: что фиксируем, что не меняем во время теста
- критерии остановки теста: минимальный срок/объём данных и условия досрочной остановки

3) **Метрики и измерение:**
- **Primary metric** (главная метрика вовлечённости) и почему она главная
- **Secondary metrics** (2–5 штук), включая метрики качества трафика и стоимости
- как считать вовлечённость на разных платформах (указать, какие события/действия включаются)
- сегментация результатов (например, по плейсментам, аудиториям, устройствам)

4) **Анализ и интерпретация результатов:**
- как сравнивать варианты (процентные изменения, доверительный интервал/значимость — на уровне принципов, без сложной математики)
- как действовать при смешанных результатах (рост вовлечённости, но падение конверсий и т.п.)
- решение по итогам: “масштабировать / повторить / отвергнуть” и следующий шаг

**Формат ответа:** структурированный список с подзаголовками, без воды; конкретные рекомендации; где уместно — краткие примеры формулировок и числовые ориентиры (диапазоны).


2. **Краткий список улучшений (опционально)**

- Уточнён формат гипотезы и критерии успеха, чтобы она была проверяемой.  
- Добавлены требования к чистоте эксперимента (контроль переменных, единый оффер/CTA/таргетинг).  
- Структурирован план A/B теста: платформы, аудитории, настройка кампаний, критерии остановки.  
- Определены primary/secondary метрики и правила измерения/сегментации.  
- Добавлен блок анализа и принятия решения по итогам теста.