טיפים לבדיקת A / B בניסויים בגוגל פליי

Play Google

למפתחי אפליקציות אנדרואיד, ניסויים בגוגל פליי יכול לספק תובנות בעלות ערך ולעזור בהגדלת ההתקנות. הפעלת מבחן A / B מתוכנן ומתוכנן היטב יכולה לעשות את ההבדל בין משתמש שמתקין את האפליקציה שלך או של המתחרה. עם זאת, ישנם מקרים רבים שבהם המבחנים התנהלו בצורה לא נכונה. טעויות אלה יכולות לפעול כנגד אפליקציה ולפגוע בביצועיה.

להלן מדריך לשימוש ניסויים בגוגל פליי ל בדיקת A / B.

הגדרת ניסוי בגוגל פליי

תוכל לגשת למסוף הניסוי מתוך לוח המחוונים לאפליקציות של מסוף המפתחים של Google Play. לך ל נוכחות בחנות בצד שמאל של המסך ובחר ניסויים ברישום חנויות. משם תוכל לבחור באפשרות "ניסוי חדש" ולהגדיר את הבדיקה שלך.

ישנם שני סוגים של ניסויים שתוכלו להריץ: ניסוי גרפי ברירת מחדל ו ניסוי מקומי. ניסוי גרפיקה המוגדר כברירת מחדל יפעיל בדיקות רק באזורים עם השפה שבחרת כברירת מחדל. לעומת זאת, ניסוי מקומי ינהל את הבדיקה שלך בכל אזור שהאפליקציה שלך זמינה בו.

הראשון מאפשר לך לבדוק אלמנטים יצירתיים כמו אייקונים וצילומי מסך, ואילו האחרון מאפשר לך לבדוק את התיאורים הקצרים והארוכים שלך.

בבחירת גרסאות הבדיקה שלך, זכור שככל שאתה בודק גרסאות רבות יותר, כך ייקח זמן רב יותר כדי להשיג תוצאות מעשי. גרסאות רבות מדי יכולות לגרום לכך שבדיקות יצטרכו יותר זמן ותנועה בכדי לקבוע רווח ביטחון הקובע את השפעת ההמרה האפשרית.

הבנת תוצאות הניסוי

בזמן שאתה מבצע בדיקות, אתה יכול למדוד את התוצאות על סמך מתקינים בפעם הראשונה או מתקינים שמורים (יום אחד). המתקינים בפעם הראשונה הם סך ההמרות הקשורות לגרסה, כאשר המתקינים השמורים הם משתמשים ששמרו על האפליקציה לאחר היום הראשון.

הקונסולה מספקת גם מידע על הנוכחי (משתמשים שהאפליקציה מותקנת בהם) ומדרוג (כמה התקנות הייתם מרוויחים באופן היפותטי לו הגרסה קיבלה 100% מהתנועה במהלך תקופת הבדיקה).

ניסויים בגוגל פליי ובדיקות A / B

מרווח הביטחון של 90% נוצר לאחר שהבדיקה רצה מספיק זמן כדי לקבל תובנות מעשי. הוא מציג פס אדום / ירוק המציין כיצד ההמרות יתאימו תיאורטית אם הגרסה תיפרס בשידור חי. אם הסרגל ירוק, זה שינוי חיובי, אדום אם הוא שלילי, ו / או ששני הצבעים פירושו שהוא יכול להתנדנד לשני הכיוונים.

שיטות עבודה מומלצות שיש לקחת בחשבון לבדיקת A / B ב- Google Play

כאשר אתה מבצע את מבחן ה- A / B שלך, תרצה להמתין עד לקביעת מרווח הביטחון לפני שתסיק מסקנות כלשהן. התקנות לכל גרסה יכולות להשתנות לאורך כל תהליך הבדיקה, כך שמבלי להריץ את הבדיקה מספיק זמן כדי לבסס רמת ביטחון, הגרסאות עשויות לבצע ביצועים שונים כאשר הן מוחלות בשידור חי.

אם אין מספיק תנועה בכדי לקבוע רווח ביטחון, תוכל להשוות בין מגמות ההמרה שבוע אחר שבוע כדי לראות אם קיימים עקביות.

כמו כן, תרצה לעקוב אחר ההשפעה לאחר הפריסה. גם אם מרווח הביטחון קובע כי גרסת בדיקה הייתה מתפקדת טוב יותר, הביצועים בפועל עדיין יכולים להיות שונים, במיוחד אם היה מרווח אדום / ירוק.

לאחר פריסת גרסת הבדיקה, עקוב אחר ההופעות וראה כיצד הם מושפעים. ההשפעה האמיתית עשויה להיות שונה מהנחזה.

לאחר שתקבע אילו וריאנטים מניבים את הביצועים הטובים ביותר, תרצה לאתחל ולעדכן. חלק מהמטרה של בדיקות A / B היא למצוא דרכים חדשות לשיפור. לאחר שתלמד מה עובד, תוכל ליצור גרסאות חדשות תוך התחשבות בתוצאות.

ניסויים ב- Google Play ותוצאות בדיקות A / B

לדוגמה, בעבודה עם AVIS, Gummicube עברה מספר סבבים של בדיקות A / B. זה עזר לקבוע אילו אלמנטים יצירתיים והודעות משתמשים שהומרו בצורה הטובה ביותר. גישה זו הניבה עלייה של 28% בהמרות מהמבחנים הגרפיים לתכונות בלבד.

איטרציה חשובה לצמיחת האפליקציה שלך. זה עוזר לך להגדיל ללא הרף את חיוג ההמרות שלך ככל שהמאמצים שלך גדלים.

סיכום

בדיקות A / B יכולות להיות דרך נהדרת לשפר את האפליקציה ואת סך הכל אופטימיזציה של חנות האפליקציות. בעת הגדרת הבדיקה, הקפד להגביל את מספר הגרסאות שאתה בודק בבת אחת כדי לזרז את תוצאות הבדיקה.

במהלך הבדיקה, עקוב אחר השפעת ההתקנות שלך ומה מציג מרווח האמון. ככל שמשתמשים רבים יותר רואים את האפליקציה שלך, כך גדלים הסיכויים שלך לקבוע מגמה עקבית המאמתת את התוצאות.

לבסוף, אתה רוצה לחזור כל הזמן. כל איטרציה יכולה לעזור לך ללמוד מה ממיר את המשתמשים בצורה הטובה ביותר, כך שתוכל להבין טוב יותר כיצד לבצע אופטימיזציה של האפליקציה והגודל שלך. על ידי נקיטת גישה מתודית לבדיקות A / B, מפתח יכול לעבוד לקידום האפליקציה שלו עוד יותר.

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.