A/B 实验显著但绝对提升只有 0.3%，你们到底上不上线？

背景

做了 5 年算法，这两年花很多时间在实验平台与指标体系上。一个反复出现、且每次都能把会议室吵热的场景是：一次 A/B 实验，p 值很漂亮（p < 0.05 甚至 < 0.01），样本量也够，统计上「显著」，但绝对提升只有 0.3% 甚至更低。老板问「能上吗」，团队里立刻分裂成两派。今天想借这个帖子把大家的做法摊开聊。

几种常见做法（我观察到的）

1. 显著就上线派：统计显著 = 有信号，0.3% 累积起来也是钱，尤其大盘指标（GMV、留存）上 0.3% 是真金白银，别放过。
2. 绝对值门槛派：设一个最小可检测效应（MDE）/ 最小业务意义阈值，低于 1% 一律不上，因为开发、维护、监控成本远超这点收益。
3. 看成本派：把「提升幅度 × 流量 × 单位价值」和「这个改动带来的长期维护/技术债成本」放一起算账，算得过来才上。
4. 多指标权衡派：不看单一指标，主指标涨 0.3% 但护栏指标（延迟、崩溃率、次留）有没有恶化，综合判断。
5. 复验派：0.3% 这种幅度很可能是噪声或新奇效应，要求再跑一轮 / 分人群 / 拉长观察窗确认稳定性再说。

我的倾向

我偏「看成本派 + 多指标权衡」，理由有三：

• 显著性只回答「有没有效」，不回答「值不值」，把 p 值当上线开关是把统计问题当成本问题，错位了。
• 0.3% 的边际，一旦埋进线上，后续每次相关改动都要背着它做回归，隐性成本容易被低估。
• 但我也反对一刀切的 1% 门槛——对高流量、低成本、可逆的改动，0.3% 值得上；对高成本、难回滚的架构级改动，0.3% 不值得赌。

小结 & 想听大家

关键变量我认为是：流量规模、改动可逆性、维护成本、护栏指标表现、以及是不是新奇效应。

想听听大家的真实决策标准：

1. 你们团队有没有一个写死的 MDE 下限？还是每次拍脑袋？
2. 0.3% 这种量级，在你们业务里算「值得」还是「噪声」？怎么界定？
3. 有没有遇到过「显著上线后发现是新奇效应，两周后回落到 0」的坑？怎么提前识别？
4. 主指标显著、但某个护栏指标轻微恶化，你们怎么权衡？
5. 你们怎么把「实验显著性」和「业务价值」在流程里解耦，而不是混在一句话里？

欢迎带具体数字和场景来聊，越具体越好。