---
title: "Ürün görsellerinde A/B testi: hipotez, örneklem ve metrik seçimi"
date: 2026-04-22
author: "xcropimage.io Team"
tags: ["A/B testi", "dönüşüm", "ürün görseli", "analitik", "e-ticaret"]
lang: "tr"
description: "Ürün sayfasında görsel varyantlarını test ederken istatistiksel güç, hipotez ve birincil metrik (CTR, sepet, gelir)."
---

## Giriş

**A/B testi** ile farklı ürün görsellerinin **dönüşüme** etkisini ölçebilirsiniz; ancak **tek değişken** ve yeterli **trafik** olmadan sonuç yanıltıcıdır.

<figure>
<img src="/blog-images/urun-gorseli-ab-testi-hipotez-metrik.jpg" alt="Ürün görsellerinde A/B testi: hipotez, örneklem ve metrik seçimi." width="1200" height="630" loading="lazy" decoding="async" />
<figcaption>Ürün görsellerinde A/B testi: hipotez, örneklem ve metrik seçimi.</figcaption>
</figure>

**Bu serinin önceki yazıları:** [UGC](/blog/ugc-fotograf-moderasyon-ve-kullanim-izni) · [Watermark](/blog/filigran-watermark-marka-korumasi-donusum) · [Önce-sonra serileri](/blog/once-sonra-before-after-gorsel-serileriyle-etkiyi-arttirma).

## Hipotez

Örnek: “Beyaz arka planlı ana görsel, lifestyle görsele göre sepete ekleme oranını artırır.” Deneyleri kendi altyapınızda veya üçüncü taraf **A/B test** platformlarında çalıştırın; platform belgelerini güncel tutun.

## Metrikler

Tıklama, sepet, gelir; segmentlere göre farklılık gösterebilir. [Optimizely istatistik](https://www.optimizely.com/optimization-glossary/ab-testing/) kaynakları hipotez testini özetler.

## Sonuç

Kazanmayı gören görseli [DAM](/blog/dam-dijital-varlik-yonetimi-temelleri) içinde “onaylı varyant” olarak işaretleyin.