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现在，在右上角，当我们有一个强有力的假设和一个低成本的替代方案时，我们可能会部署它。例如，我们最近与 Distilled 的一位客户进行了类似的测试，他们将主要关键词添加到了 H1 页面。

最终结果类似于这张图。这是一个强有力的假设。实施这项变更的成本并不高，我们决定部署这项测试，因为我们有足够的信心，相信它仍然会带来积极的影响。

假设薄弱/变革成本低廉
另一方面，如果你的假设很弱，但成本仍然很低，那么也许进 保加利亚 WhatsApp 号码数据库 展证明仍然是部署它的理由。你必须与你的客户沟通。

强假设/昂贵的改变
对于具有强假设点的成本变化，如果您根据所获得的百分比变化计算预期收入，则必须估算可以从投资回报中获得的收益。

假设薄弱/变革成本低廉
虽然这是一个薄弱的假设和一个代价高昂的改变，但我们可能只希望在统计上显著的情况下才部署它。

4. 结论
现在我们需要记住，当我们检验一个假设时，我们实际上是在尝试检验零假设。这并不意味着零结果意味着没有影响。这意味着我们不能接受或拒绝这个假设。我们说的是，它太随机了，我们无法判断它是否正确。