Wichtig ist beim A/B-Testing darüber hinaus, dass im Vorfeld entsprechende Ziele und Hypothesen definiert werden, um im Nachhinein den Erfolg bzw. Misserfolg einer Maßnahme einschätzen zu können. Dabei arbeitet man mit zwei Arten von Hypothesen: Hypothesen, die aussagen, dass ein bestehendes Element das Ziel fördert und Hypothesen, die noch nicht umgesetzt und nicht mit Zahlen belegt wurden, aber (scheinbar) logisch sind. Ein Beispiel für eine Hypothese wäre: „Ein gelber Kaufen-Button fördert die Conversion-Rate“. Um ein klares Ergebnis zu erhalten, sollte man Hypothesen immer einzeln testen.