A/B тест — сравниваем два варианта (A и B) на разных пользователях для выбора лучшего. QA роль: убедиться что оба варианта работают корректно без ошибок, сплитинг работает (нужный % пользователей видит каждый вариант), нет data contamination (пользователь не переключается между вариантами), аналитика правильно трекает события для обоих вариантов. QA не принимает бизнес-решение о победителе, но гарантирует техническую корректность эксперимента.

Что такое A/B тестирование и роль QA в нём?