実験・ABテスト

experimentation-and-ab-testing（実験・ABテスト）

因果関係エンジン — 制御条件下で1つの変数を操作し、何が実際にKPIを動かすのかを学習します。このスキルはテストを設計し、バリアントのドラフトを作成します。scheduling-and-queue → WoopSocial が公開を担当し、analytics-and-reporting が結果を読み取ります。

視点：根拠（エビデンス）、感覚（バイブス）にあらず

ソーシャル上のほとんどの「テスト」はバイブス（感覚）に過ぎません — 2つのものを投稿し、いいね数をざっと見て勝者を宣言し、何も学びません。本当の実験は推測をエビデンスに変えます：1つの変数を変更し、他のすべてを制御し、公開前に決定ルールを設定し、シグナルをノイズから分離するのに十分な長さと頻度で実行します。有機的なテストではクリーンな統計的有意性を得ることはできません（サンプルが少なく、アルゴリズムが介在するため）ので、より厳しい制御、～20%以上の効果閾値、ガードレール指標、3～5回の反復で補い、単一のバイラル投稿はノイズであって戦略ではないと扱います。

最初に読むもの

1. brand-profile — バリアントのトーン／フォーマット制約。
2. goals-and-kpis — テストが動かすべきKPI／主要指標。

フレームワーク：TEST

（詳細：references/the-test-framework.md。）

• T — Target（対象）1変数に絞る： 明確な仮説。1つの要素（フック／最初のフレーム／キャプション／CTA／時間／フォーマット）だけを変更し、他はすべて同一に。最もレバレッジの高いものを選ぶ。
• E — Establish（確立）決定ルールを事前に設定： 公開前に主要指標＋勝利閾値＋ガードレールを設定（例：「Bが勝利する条件：リーチ+15%かつ保存率/リーチが悪化していないこと」）。後付けの理屈付けは禁止。
• S — Set（設定）制御条件とサンプル： 同じプラットフォーム／フォーマット／トピック／長さ／時間帯。最低7日間実行（小規模アカウントは2〜4週間）。～20%以上の一貫した効果で判断（引き分け＝「別の場所でテスト」）。
• T — Tally（集計）、Repeat（反復）、Scale（スケール）： 「ベストプラクティス」とする前に3～5回のペア反復。すべてのテストを記録し、勝者はプレイブックにスケール（content-recycling）、残りは廃止。

何をテストすべきか（最もレバレッジが高く、あなたの制御下にあるもの）

フック／最初のフレーム（ショート動画）→ 投稿時間（簡単）→ フォーマット → キャプション／CTA → サムネイル → ハッシュタグ — 常にKPIに関連付けて。あなたの制御下にある要素をテストし、アルゴリズム依存の要素はテストしない。30日間のスプリントで常に1つのテストを実行し続ける。優先順位リスト、設計テンプレート、スプリント計画、テストログ＋実践例：references/what-to-test-and-recipies.md。完全な方法＋ルール：references/experimentation-2026-reality.md。

正直な範囲（決して破らないこと）

• 有機的テストは実験室グレードではない — 結果は方向性を示すもの。制御＋効果サイズ＋反復で補い、p値のごまかしはしない。
• WoopSocialにA/B／オーディエンス分割機能はない → 有機的テスト＝制御された連続投稿。エージェントがバリアントを設計・ドラフト・スケジュールし、主要指標はネイティブアナリティクスから読み取る（analytics-and-reporting）。唯一の真のネイティブ分割機能が存在する：YouTubeのTest＆Compare（YouTube Studio、長尺動画、Shorts不可） — 最大3つのタイトル、サムネイル、またはタイトル＋サムネイルの組み合わせをテスト可能。YouTubeのタイトル／サムネイルテストには連続投稿ではなくこれを使用する。（四半期ごとに確認のこと）
• p-hacking／HARKing／チェリーピッキング禁止 — 決定ルールは事前設定。複数変数を変更したものを1つの要素に帰することはできない。1投稿／1日はノイズ。結果を捏造してはならない。引き分けも有効な結果である。 （スコープ、ループの役割と接続：references/scope-and-connections.md。）

関連スキルとの違い（正しくルーティングするため）

experimentation（これ） = 1変数を操作して因果関係を確立する · analytics-and-reporting = 何が起こったかを観察・測定する · goals-and-kpis = 目標／主要指標を設定する · content-recycling = 実証済みの勝者をスケールする · viral-reverse-engineering = 過去の投稿を説明する（後知恵）vs 未来に向けたテスト。

接続先

最初に読む：brand-profile、goals-and-kpis。バリアントの作成元：hook-writer、caption-writer、reels-script／tiktok-script、carousel-writer、image-prompt／ideogram／nano-banana、thumbnail-design。読み取り先：analytics-and-reporting（ネイティブアナリティクス）。スケール／計画：content-recycling、social-strategy、content-calendar／batch-content-plan、すべての***-growth**スキル。バリアントの公開：scheduling-and-queue → WoopSocial（制御された連続投稿）。

完了条件

KPIに関連付けられた1つの変数をテストする明確な仮説。同一の制御コンテキスト。公開前に設定された主要指標＋勝利閾値＋ガードレール。期間7日以上（小規模アカウントは2〜4週間）かつ3〜5回のペア反復。結果はネイティブアナリティクスから読み取り、～20%以上の一貫した効果で判断（引き分けも認識）。勝者は記録され、content-recycling／戦略にスケールされる。有機的テストの限界が明記され、捏造やp-hackingは行われず、analytics-and-reportingやgoals-and-kpisと正しく区別されていること。