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CAC 按边际成本建模，ROAS 与 MER 结合增量分析：在巨量引擎、腾讯广告等封闭生态里，如何不依赖平台报表判断付费获客是否值得扩量。

一个从假设到上线决策的统一循环：在同一个实验里同时验证模型质量、用户价值、护栏、漂移风险与推理成本，而不是靠单一 KPI 的提升拍板。

新模型离线评测更好，上线后却可能输给旧模型。用影子测试、分流机制与护栏指标，把离线评估、在线用户结果和服务成本放进同一个决策流程。

当模型为每位用户重塑内容与流程，处理就成了一个体验分布。如何写个性化假设、控制方差，并看清整个漏斗而不只是单个界面的变化。

对 AI 功能做 A/B 测试更像一道闸门：哪些指标真正能决定上线或暂缓，以及如何在看到结果之前，先把质量、成本、用户价值与安全的阈值定好。

从提示词、模型版本到安全层，结合量化指标、结构化人工评估与单次生成成本，判断生成式 AI 的一次改动是否真的让产品变好，而不只是看起来更好。