Wenke vir A / B-toetse op Google Play-eksperimente

Google Play

Vir Android-app-ontwikkelaars, Google Play Eksperimente kan waardevolle insigte bied en help om installasies te verhoog. Die uitvoering van 'n goed ontwerpte en goed beplande A / B-toets kan die verskil maak tussen die gebruiker wat u app of 'n deelnemer installeer. Daar is egter baie gevalle waar toetse verkeerd uitgevoer is. Hierdie foute kan teen 'n app werk en die prestasie daarvan benadeel.

Hier is 'n handleiding vir gebruik Google Play Eksperimente vir A / B-toets.

Die opstel van 'n Google Play-eksperiment

U het toegang tot die eksperimentkonsole vanuit die Google Play Developer Console se app-dashboard. Gaan na Stoor teenwoordigheid aan die linkerkant van die skerm en kies Winkellys-eksperimente. Van daar af kan u 'Nuwe eksperiment' kies en u toets instel.

Daar is twee soorte eksperimente wat u kan uitvoer: Standaard grafiese eksperiment en Gelokaliseerde eksperiment. Standaardgrafiese eksperiment sal slegs toetse uitvoer in streke met die taal wat u as standaard gekies het. Lokale eksperiment, aan die ander kant, sal u toets uitvoer in enige streek waarin u app beskikbaar is.

Eersgenoemde laat u toe om kreatiewe elemente soos ikone en skermkiekies te toets, terwyl laasgenoemde u ook toelaat om u kort en lang beskrywings te toets.

Hou in gedagte dat wanneer u u toetsvariante kies, hoe meer variante u toets, hoe langer kan dit neem om daadwerklike resultate te behaal. Te veel variante kan daartoe lei dat die toetse meer tyd en verkeer benodig om 'n vertrouensinterval te bepaal wat die moontlike impak op die omskakeling bepaal.

Die begrip van die eksperimentresultate

Terwyl u toetse uitvoer, kan u die resultate meet op grond van eerste keer installateurs of behoue ​​installateurs (een dag). First Time Installers is die totale omskakelings wat aan die variant gekoppel is, met Retained Installers as gebruikers wat die app na die eerste dag bygehou het.

Die konsole verskaf ook inligting oor huidige (gebruikers wat die app geïnstalleer het) en Scaled (hoeveel installasies u hipoteties sou gekry het as die variant gedurende die toetsperiode 100% van die verkeer ontvang het).

Google Play-eksperimente en A / B-toetsing

Die vertrouensinterval van 90% word gegenereer nadat die toets lank genoeg geduur het om insig te kry. Dit toon 'n rooi / groen balk wat aandui hoe omskakelings teoreties sou aanpas as die variant regstreeks gebruik word. As die balk groen is, is dit 'n positiewe skuif, rooi as dit negatief is, en / of albei kleure kan dit in albei rigtings swaai.

Beste praktyke om te oorweeg vir A / B-toetse in Google Play

As u u A / B-toets uitvoer, moet u wag tot die vertrouensinterval vasgestel is voordat u enige gevolgtrekkings maak. Installasies per variant kan dwarsdeur die toetsproses verander, dus sonder om die toets lank genoeg uit te voer om 'n mate van vertroue te bewerkstellig, kan die variante anders werk as dit regstreeks toegepas word.

As daar nie genoeg verkeer is om 'n vertrouensinterval te vestig nie, kan u die omskakelingstendense week vir week vergelyk om te sien of daar konsistensies is.

U wil ook die impak na die ontplooiing volg. Selfs as die vertrouensinterval bepaal dat 'n toetsvariant beter sou presteer, kan die werklike prestasie daarvan steeds verskil, veral as daar 'n rooi / groen interval was.

Hou die indrukke dop nadat u die toetsvariant gebruik het en kyk hoe dit beïnvloed word. Die werklike impak kan anders wees as wat voorspel is.

Nadat u vasgestel het watter variante die beste presteer, wil u dit herhaal en opdateer. 'N Deel van die doel van A / B-toetsing is om nuwe maniere te vind om te verbeter. Nadat u geleer het wat werk, kan u nuwe variante skep met die oog op die resultate.

Google Play-eksperimente en A / B-toetsresultate

Byvoorbeeld, wanneer Gummicube met Avis gewerk het, het hy verskeie A / B-toetse ondergaan. Dit het gehelp om te bepaal watter kreatiewe elemente en boodskappe die beste gebruikers kon omskep. Hierdie benadering het 'n toename van 28% in die omskakelings opgelewer uit die grafiese toetse alleen.

Herhaling is belangrik vir die groei van u app. Dit help u om u omskakelings voortdurend te draai as u pogings groei.

Gevolgtrekking

A / B-toetsing kan 'n uitstekende manier wees om u program en u totale te verbeter App Store-optimalisering. Wanneer u u toets opstel, moet u die aantal variante wat u toets gelyktydig beperk, om die toetsuitslae te bespoedig.

Hou tydens die toets dop hoe u installasies beïnvloed word en wat die vertrouensinterval vertoon. Hoe meer gebruikers u app sien, hoe beter is u kans om 'n konsekwente tendens te vestig wat die resultate bevestig.

Laastens wil u voortdurend herhaal. Elke iterasie kan u help om te leer wat gebruikers die beste bewerk, sodat u beter kan verstaan ​​hoe u u program en skaal kan optimaliseer. Deur 'n metodiese benadering tot A / B-toetsing te volg, kan 'n ontwikkelaar werk om hul app verder te laat groei.

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.