რჩევები A / B ტესტირებისთვის Google Play ექსპერიმენტებზე

Google Play

Android აპის დეველოპერებისთვის, Google Play ექსპერიმენტები შეუძლია უზრუნველყოს ღირებული ინფორმაცია და ინსტალაციების გაზრდა. კარგად შემუშავებული და კარგად დაგეგმილი A / B ტესტის ჩატარებამ შეიძლება განსხვავება შექმნას მომხმარებლის მიერ თქვენი აპის ინსტალაციის ან კონკურენტის მიერ. ამასთან, არსებობს მრავალი შემთხვევა, როდესაც ტესტები არასათანადოდ ჩატარდა. ამ შეცდომებმა შეიძლება იმუშაოს აპლიკაციის წინააღმდეგ და ზიანი მიაყენოს მის მუშაობას.

აქ მოცემულია გამოყენების სახელმძღვანელო Google Play ექსპერიმენტები ამისთვის / B ტესტირება.

Google Play ექსპერიმენტის დაყენება

ექსპერიმენტის კონსოლზე წვდომა შეგიძლიათ Google Play Developer Console- ის აპის დაფადან. Წადი მაღაზიის ყოფნა ეკრანის მარცხენა მხარეს და აირჩიეთ მაღაზიების ჩამონათვალის ექსპერიმენტები. იქიდან შეგიძლიათ აირჩიოთ "ახალი ექსპერიმენტი" და დააყენოთ ტესტი.

შეგიძლიათ ორი ტიპის ექსპერიმენტი ჩაატაროთ: ნაგულისხმევი გრაფიკული ექსპერიმენტი და ლოკალიზებული ექსპერიმენტი. ნაგულისხმევი გრაფიკული ექსპერიმენტი აწარმოებს ტესტებს მხოლოდ იმ რეგიონებში, რომელ ენაზე ნაგულისხმევად აირჩევთ. მეორეს მხრივ, ლოკალიზებული ექსპერიმენტი ჩაატარებს თქვენს ტესტს ნებისმიერ რეგიონში, სადაც თქვენი აპია ხელმისაწვდომი.

პირველი საშუალებას გაძლევთ შეამოწმოთ შემოქმედებითი ელემენტები, როგორიცაა ხატები და ეკრანის ანაბეჭდები, ხოლო მეორე ასევე საშუალებას გაძლევთ შეამოწმოთ თქვენი მოკლე და გრძელი აღწერები.

ტესტის ვარიანტების არჩევისას გაითვალისწინეთ, რომ რაც უფრო მეტ ვარიანტს ასინჯებთ, მით უფრო მეტ ხანს შეიძლება გაატაროთ ქმედითი შედეგები. ძალიან ბევრმა ვარიანტმა შეიძლება გამოიწვიოს ტესტებს მეტი დრო და ტრეფიკი, რომ დადგინდეს ნდობის ინტერვალი, რომელიც განსაზღვრავს შესაძლო კონვერტაციის გავლენას.

ექსპერიმენტის შედეგების გაგება

ტესტების ჩატარებისას, შედეგების გაზომვა შეგიძლიათ პირველი ინსტალატორების ან შენარჩუნებული ინსტალატორების საფუძველზე (ერთი დღე). პირველი დროის ინსტალატორები ვარიანტთან დაკავშირებული მთლიანი გარდაქმნებია, ხოლო შენარჩუნებული ინსტალატორები არიან მომხმარებლები, რომლებიც აპს ინახავდნენ პირველი დღის შემდეგ.

ამ კონსოლში ასევე მოცემულია ინფორმაცია მიმდინარე (მომხმარებლები, რომლებსაც აქვთ აპი დაინსტალირებული) და მასშტაბური მაჩვენებლები (რამდენი ინსტაცია იქნებოდით ჰიპოთეზურად, საცდელი პერიოდის განმავლობაში ვარიანტმა მიიღო ტრაფიკის 100%).

Google Play ექსპერიმენტები და A / B ტესტირება

90% ნდობის ინტერვალი წარმოიქმნება მას შემდეგ, რაც ტესტი დიდხანს გაივლის და ქმედითი ხედვები მიიღებს. ეს გვიჩვენებს წითელ / მწვანე ზოლს, რომელიც მიუთითებს, თუ როგორ მოხდება კონვერტაციების თეორიულად შეცვლა, თუ ვარიანტი პირდაპირ ეთერში განთავსდება. თუ ზოლი არის მწვანე, ეს არის პოზიტიური ცვლა, წითელი, თუ ის უარყოფითია და / ან ორივე ფერი ნიშნავს, რომ მას შეუძლია გადაადგილდეს ორივე მიმართულებით.

საუკეთესო პრაქტიკა, რომელიც გასათვალისწინებელია Google Play- ში A / B ტესტირებისთვის

როდესაც ა / ბ ტესტს ატარებთ, დასკვნების გაკეთებამდე უნდა დაელოდოთ ნდობის ინტერვალის დადგენამდე. თითო ვარიანტზე ინსტალაცია შეიძლება გადაიტანოს მთელი ტესტირების პროცესში, ასე რომ, ტესტის ხანგრძლივად ჩატარების გარეშე, ნდობის დონის დასადგენად, ვარიანტები შეიძლება განსხვავებულად შესრულდეს პირდაპირ ეთერში გამოყენებისას.

თუ არ არის საკმარისი ტრაფიკი ნდობის ინტერვალის დასადგენად, შეგიძლიათ შეადაროთ კონვერტაციის ტენდენციები კვირაში კვირის განმავლობაში, თუ არსებობს თანმიმდევრულობა.

თქვენ ასევე გსურთ აკონტროლოთ გავლენა განლაგების შემდეგ. მაშინაც კი, თუ ნდობის ინტერვალით დადგება, რომ ტესტის ვარიანტი უკეთესად შესრულდებოდა, მისი რეალური შესრულება მაინც განსხვავდებოდა, განსაკუთრებით წითელი და მწვანე ინტერვალის არსებობის შემთხვევაში.

ტესტის ვარიანტის გამოყენების შემდეგ, თვალი ადევნეთ შთაბეჭდილებებს და დააკვირდით როგორ მოქმედებს ისინი. ნამდვილი ზემოქმედება შეიძლება განსხვავებული იყოს, ვიდრე წინასწარმეტყველებული.

მას შემდეგ რაც დაადგენთ, თუ რომელი ვარიანტებია საუკეთესო, მოისურვებთ განახლებას და განახლებას. A / B ტესტირების მიზანს წარმოადგენს გაუმჯობესების ახალი გზების ძიება. იმის ცოდნის შემდეგ, რაც მუშაობს, შედეგების გათვალისწინებით შეგიძლიათ შექმნათ ახალი ვარიანტები.

Google Play ექსპერიმენტები და A / B ტესტირების შედეგები

მაგალითად, AVIS- თან მუშაობისას, Gummicube- მა გაიარა A / B ტესტირების მრავალი რაუნდი. ამან დაადგინა, თუ რომელი შემოქმედებითი ელემენტები და შეტყობინებები უკეთ გადააქვთ მომხმარებლებს. ამ მიდგომამ მხოლოდ მხატვრული გრაფიკული ტესტებიდან 28% -ით მოიმატა კონვერტაციებმა.

განმეორება მნიშვნელოვანია თქვენი აპის ზრდისთვის. ის დაგეხმარებათ მუდმივად ჩართოთ დარეკვა თქვენს გარდაქმნებზე, როგორც თქვენი ძალისხმევა იზრდება.

დასკვნა

A / B ტესტირება შესანიშნავი საშუალებაა თქვენი აპისა და თქვენი მთლიანობის გასაუმჯობესებლად App Store ოპტიმიზაცია. ტესტის დაყენებისას დარწმუნდით, რომ შეზღუდავთ ერთდროულად შესამოწმებელ ვარიანტთა რაოდენობას, რომ დააჩქაროთ ტესტის შედეგები.

ტესტის დროს, დააკვირდით როგორ მოქმედებს თქვენი ინსტალაცია და რას აჩვენებს ნდობის ინტერვალი. რაც უფრო მეტი მომხმარებელი ხედავს თქვენს აპს, მით მეტია თქვენი შანსი შეიქმნას თანმიმდევრული ტენდენცია, რომელიც ამტკიცებს შედეგებს.

დაბოლოს, თქვენ მოგიწევთ მუდმივად განმეორება. თითოეული განმეორება დაგეხმარებათ გაიგოთ, რა უკეთესად გარდაქმნის მომხმარებლებს, ასე რომ თქვენ უკეთ გაიგებთ, თუ როგორ უნდა მოახდინოთ თქვენი აპისა და მასშტაბის ოპტიმიზაცია. A / B ტესტირების მეთოდური მიდგომით, დეველოპერს შეუძლია იმუშაოს მათი აპის კიდევ უფრო გაზრდის მიზნით.

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.