Growth 面試考的不是你會不會做 growth hack，而是你有沒有系統性的成長思維。核心能力：growth loop 設計（acquisition → activation → retention → referral 的飛輪）、實驗設計（假設 → 指標 → 實驗 → 分析的完整流程）、retention 策略（找到 aha moment、設計 habit loop）、以及用數據判斷什麼值得繼續投資。
Metrics 面試考的是你能不能用數字做決策，而不是你懂多少統計。核心能力：北極星指標的選擇邏輯（為什麼選這個不選那個）、指標樹拆解（找到可操作的 lever）、漏斗分析（哪一步流失最值得修）、A/B testing 的設計與陷阱、以及面對反直覺數據時的判斷力。
價值驗證的單位是假設不是點子。Kohavi 的資料顯示產業中位數只有 10% 的實驗會成功，這代表在 p<0.05 下約 22% 的「獲勝實驗」其實是假陽性；Sean Ellis 的 40% 門檻查不到任何公開資料集；AI 產品的留存要從 M3 而非 M0 起算，且 <$50/mo 的 GRR 只有 23%、>$250/mo 有 70%。
「加了 Cross-Encoder 之後感覺好多了」不是科學的評估。A/B 測試讓你知道改動是否真的有效，效果多大，在哪類查詢上有效。