主图换了好几版，但不知道到底哪版更好

海外AI视觉A/B测试要解决的核心就是让版本之间只有一个变量不同。主图换了好几版却说不出哪版更好，多数是因为每版同时改了构图、色调和文案，点击率动了也归不到某一项头上，等于白测。正确做法是一轮只测一个变量，其他条件锁死，测试记录写清版本号、测试周期、曝光量和结论。样本量决定能不能下结论，Amazon主图这类位置点击率差异通常要几百到上千次曝光后才趋于稳定，三天就收多半是在读波动。判断标准看方向是否一致，点击率和转化率同向上涨才算可复制的结论；点击率涨而转化率掉，说明图把预期拉高却没兑现，要回到图和实物一致性上修。用AutoAGC可以把同一组变量的多个版本一次产出，AI做图出基础版本、图片裁剪统一画布、多平台适配导出规格、批量处理统一命名便于追溯，不用每测一轮都排队等设计。验证看结论能否在第二个站点复现，复现不了说明测的是流量波动不是素材效果。最后把这一轮的变量、结论和采纳结果沉淀成一页素材规范，注明适用站点和生效周期，下一轮直接引用，避免人员变动后经验断层，也让后来的人清楚这个结论在什么前提下成立，规范写得越具体越不容易被误用。