تقسيم الحركة المروري الافتراضي 50/50 ليس الأمثل من حيث التكلفة عندما يكون لذراعي العلاج والتحكم تكاليف مختلفة لكل مستخدم. فعلى سبيل المثال، إذا كان costo العلاج ضعف costo التحكم، فإن توزيع نصف الحركة المرورية على العلاج لا يقلل التكلفة لدقة given. توزيع الحركة المروري الأمثل من حيث التكلفة يوازن بين الدقة gained per subject والتكلفة per subject، والتي تختلف حسب الذراع. يمكن أن يوفر هذا النهج من 5% إلى 15% من ميزانيات التجارب: آلاف إلى ملايين في الاختبارات واسعة النطاق، من خلال تعديل أحجام العينات بناءً على التكلفة والتفاوت. إن الأسلوب ذا صلة خاصة في الصناعات التي تستخدم LLMs، الخصومات، القسائم، أو استرداد النقود، حيث يفرض العلاج تكاليف مالية حقيقية. although tech sector often assumes that experimentation is free، دمج الميزات المدفوعة مثل AI الوكيل يغير هذا، مما يجعل التصاميم المدركة للتكلفة ضرورية. ومع ذلك، غالبًا ما تفضل الحوافز التجارية السرعة والعادة على optimality الإحصائي، مما يخلق توتراً بين السرعة والكفاءة. يستكشف المقال متى يصبح توزيع الحركة المرورية الأمثل من حيث التكلفة قيمًا، ولماذا يظل مستخدمًا على الرغم من الفوائد الرياضية والمالية الواضحة.