A / B probetarako aholkuak Google Play esperimentuetan

Google Play

Android aplikazioen garatzaileentzat, Google Play esperimentuak informazio baliotsuak eskain ditzake eta instalazioak handitzen lagun dezake. A / B proba ondo diseinatuta eta ondo planifikatuta egiteak zure aplikazioa instalatzen duen erabiltzailearen edo lehiakide baten arteko aldea eragin dezake. Hala ere, badira probak modu desegokian egin diren kasu asko. Akats horiek aplikazio baten aurka funtziona dezakete eta haren errendimendua kaltetu dezakete.

Hona hemen erabiltzeko gida Google Play esperimentuak egiteko B / azterketa A.

Google Play esperimentua konfiguratzea

Google Play Developer Console-ren aplikazioen paneletik sar zaitezke Esperimentu kontsolara. Joan Dendaren presentzia pantailaren ezkerraldean eta hautatu Dendako fitxen esperimentuak. Hortik aurrera, "Esperimentu berria" hauta dezakezu eta proba konfiguratu.

Bi esperimentu mota egin ditzakezu: Lehenetsitako grafikoen esperimentua Esperimentu lokalizatua. Graphics Experiment lehenetsiak probak lehenetsi gisa hautatutako hizkuntza duten eskualdeetan bakarrik egingo ditu. Localized Experiment-ek, berriz, zure aplikazioa eskuragarri duzun edozein eskualdetan egingo du proba.

Lehenak ikonoak eta pantaila-argazkiak bezalako elementu sortzaileak probatzeko aukera ematen du, bigarrenak deskribapen laburrak eta luzeak probatzeko aukera ematen du.

Proba aldaerak aukeratzerakoan, kontuan hartu zenbat eta aldaera gehiago probatu, orduan eta denbora gehiago behar dela emaitza ekintzak lortzeko. Aldaera gehiegi izateak probek denbora eta trafiko gehiago behar izatea eragin dezake bihurketen eragina izan daitekeen konfiantza tartea ezartzeko.

Esperimentuaren emaitzak ulertzea

Probak egin ahala, emaitzak lehen aldiz instalatutakoetan edo atxikitako instalatzaileetan (Egun bat) oinarrituta neur ditzakezu. Lehen aldiz instalatzaileak aldaerari lotutako bihurketa guztiak dira. Atxikitako instalatzaileak lehenengo egunaren ondoren aplikazioa mantendu duten erabiltzaileak dira.

Kontsolak Uneko (aplikazioa instalatuta duten erabiltzaileak) eta Eskalatutakoari buruzko informazioa ere eskaintzen du (hipotetikoki zenbat instalazio irabaziko zenituzke aldaketak trafikoaren% 100 jaso izan balu probako aldian).

Google Play esperimentuak eta A / B probak

% 90eko konfiantza-tartea testak ekintza zehatzak lortzeko adina denbora exekutatu ondoren sortzen da. Barrua gorri / berdea erakusten du, aldaera zuzenean hedatuko balitz teorian bihurketak nola egokituko liratekeen adierazten duena. Barra berdea bada, desplazamendu positiboa da, gorria negatiboa bada eta / edo kolore biek norabide bietan kulunkatu dezakete.

A / B Google Play-n probatzeko kontuan hartu beharreko praktika onak

A / B proba egiten ari zarenean, konfiantza tartea finkatu arte itxaron beharko duzu ondorioak atera aurretik. Aldaera bakoitzeko instalazioak proba prozesuan zehar alda daitezke, beraz, proba konfiantza maila finkatzeko behar adina denbora exekutatu gabe, aldaerek modu desberdinean joka dezakete zuzenean aplikatuta.

Konfiantza tartea ezartzeko adina trafiko ez badago, bihurketa joerak astero konparatu ditzakezu, sortzen diren koherentziak dauden ikusteko.

Inpaktuaren ondorengo inpaktuaren jarraipena ere egin nahi duzu. Nahiz eta Konfiantza-tarteak test aldaera hobea izango zela esan, bere benetako errendimendua desberdina izan liteke, batez ere tarte gorri / berdea egongo balitz.

Proba aldaera zabaldu ondoren, begiratu inpresioak eta ikusi nola eragiten duten. Benetako eragina aurreikusitakoa baino desberdina izan daiteke.

Zein aldaerarik onena duten zehaztu ondoren, errepikatu eta eguneratu nahi duzu. A / B proben helburuaren zati bat hobetzeko modu berriak aurkitzea da. Funtzionatzen duena ikasi ondoren, aldaera berriak sor ditzakezu emaitzak kontuan hartuta.

Google Play esperimentuak eta A / B proben emaitzak

Adibidez, AVISekin lan egiterakoan, Gummicubek A / B proben txanda ugari egin zituen. Horrek lagundu zuen zein elementu sormen eta mezularitza hobekien bihurtu zituen erabiltzaileen artean zehazten. Ikuspegi horrek% 28ko hazkundea izan zuen ezaugarri grafikoen azterketetatik bakarrik.

Iterazioa garrantzitsua da zure aplikazioaren hazkunderako. Zure bihurketetan markagailua etengabe pizten laguntzen dizu, ahaleginak hazten diren heinean.

Ondorioa

A / B probak zure aplikazioa eta orokorrean hobetzeko modu bikaina izan daiteke App denden optimizazioa. Proba konfiguratzerakoan, ziurtatu probatzen dituzun aldaera kopurua mugatzen duzula aldi berean, probaren emaitzak azkartzeko.

Proban zehar, kontrolatu nola eragiten duten zure instalazioek eta konfiantza-tarteak erakusten duena. Zure aplikazioa zenbat eta erabiltzaile gehiago ikusi, orduan eta aukera hobeak izango dira emaitzak balioztatuko dituen joera koherentea ezartzeko.

Azkenean, etengabe errepikatu nahi duzu. Errepikapen bakoitzak erabiltzaileak hobekien bihurtzen dituena ikasten lagun zaitzake, zure aplikazioa eta eskala nola optimizatu hobeto ulertzeko. A / B probetarako ikuspegi metodikoa hartuz, garatzaileak bere aplikazioa gehiago hazten lan egin dezake.

Zer deritzozu?

Gune honek Akismet-ek spam erabiltzen du. Ikasi zure iruzkina nola prozesatu den.