Analiz ve Test

Google Play Deneylerinde A / B Testi İçin İpuçları

Android uygulama geliştiricileri için, Google Play Deneyleri değerli bilgiler sağlayabilir ve yükleme sayısını artırmaya yardımcı olabilir. İyi tasarlanmış ve iyi planlanmış bir A / B testi çalıştırmak, uygulamanızı yükleyen bir kullanıcı veya bir rakibinki arasındaki farkı yaratabilir. Bununla birlikte, testlerin yanlış çalıştırıldığı birçok durum vardır. Bu hatalar bir uygulamanın aleyhine çalışabilir ve performansına zarar verebilir.

İşte kullanmak için bir rehber Google Play Deneyleri için A / B testi.

Google Play Deneyi Oluşturma

Deney konsoluna Google Play Geliştirici Konsolu'nun uygulama kontrol panelinden erişebilirsiniz. Git Mağaza Durumu ekranın sol tarafında ve seçin Mağaza Girişi Denemeleri. Oradan, "Yeni Deneme" yi seçebilir ve testinizi ayarlayabilirsiniz.

Çalıştırabileceğiniz iki tür deney vardır: Varsayılan Grafik Deneyi ve Yerelleştirilmiş Deney. Varsayılan Grafik Deneyi, testleri yalnızca varsayılan diliniz olarak seçtiğiniz bölgelerde çalıştırır. Öte yandan Yerelleştirilmiş Deneme, testinizi uygulamanızın bulunduğu herhangi bir bölgede çalıştıracaktır.

İlki, simgeler ve ekran görüntüleri gibi yaratıcı öğeleri test etmenize izin verirken, ikincisi ayrıca kısa ve uzun açıklamalarınızı test etmenizi sağlar.

Test varyantlarınızı seçerken, ne kadar çok varyantı test ederseniz, eyleme geçirilebilir sonuçlar almanın o kadar uzun sürebileceğini unutmayın. Çok fazla varyant, olası dönüşüm etkisini belirleyen bir güven aralığı oluşturmak için testlerin daha fazla zamana ve trafiğe ihtiyaç duymasına neden olabilir.

Deney Sonuçlarını Anlamak

Testleri çalıştırırken, sonuçları İlk Kez Kurulum Yapanlara veya Elde Tutulan Yükleyicilere (Bir Gün) göre ölçebilirsiniz. İlk Kez Yükleyenler, varyanta bağlı toplam dönüşümlerdir ve Uygulamayı İlk Günden Sonra Elde Eden Yükleyiciler Kullanıcılardır.

Konsol ayrıca Geçerli (uygulamayı yüklemiş olan kullanıcılar) ve Ölçeklendirilmiş (varyantın test süresi boyunca trafiğin% 100'ünü almış olsaydı varsayımsal olarak kaç yükleme kazanmış olacağınız) hakkında bilgi sağlar.

Google Play Deneyleri ve A / B Testi

% 90 Güven Aralığı, test gerçekleştirilebilir içgörüler elde etmek için yeterince uzun süre çalıştıktan sonra oluşturulur. Varyant canlı olarak dağıtılırsa dönüşümlerin teorik olarak nasıl ayarlanacağını gösteren kırmızı / yeşil bir çubuk gösterir. Çubuk yeşilse, pozitif bir kaymadır, negatifse kırmızıdır ve / veya her iki renk de her iki yönde de sallanabileceği anlamına gelir.

Google Play'de A / B Testi İçin Değerlendirilecek En İyi Uygulamalar

A / B testinizi çalıştırırken, herhangi bir sonuca varmadan önce güven aralığı belirlenene kadar beklemek isteyeceksiniz. Varyant başına yükleme, test süreci boyunca değişebilir, bu nedenle testi bir güven düzeyi oluşturmak için yeterince uzun süre çalıştırmadan varyantlar, canlı uygulandıklarında farklı performans gösterebilir.

Bir güven aralığı oluşturmak için yeterli trafik yoksa, ortaya çıkan herhangi bir tutarlılık olup olmadığını görmek için dönüşüm eğilimlerini haftalık olarak karşılaştırabilirsiniz.

Ayrıca dağıtım sonrası etkiyi izlemek isteyeceksiniz. Güven Aralığı, bir test varyantının daha iyi performans göstereceğini belirtse bile, gerçek performansı, özellikle kırmızı / yeşil aralık varsa, yine de farklılık gösterebilir.

Test değişkenini uyguladıktan sonra, izlenimlere göz atın ve bunların nasıl etkilendiğini izleyin. Gerçek etki tahmin edilenden farklı olabilir.

Hangi varyantların en iyi performansı gösterdiğini belirledikten sonra, yinelemek ve güncellemek isteyeceksiniz. A / B testinin amacının bir kısmı, iyileştirmenin yeni yollarını bulmaktır. Neyin işe yaradığını öğrendikten sonra, sonuçları göz önünde bulundurarak yeni varyantlar oluşturabilirsiniz.

Google Play Deneyleri ve A / B Testi Sonuçları

Örneğin, AVIS ile çalışırken, Gummicube birden çok A / B testi turundan geçti. Bu, hangi yaratıcı öğelerin ve mesajların en iyi dönüşüm sağlayan kullanıcıları belirlemeye yardımcı oldu. Bu yaklaşım, yalnızca özellik grafiği testlerinden elde edilen dönüşümlerde% 28'lik bir artış sağladı.

Yineleme, uygulamanızın büyümesi için önemlidir. Çabalarınız büyüdükçe dönüşümlerinizi sürekli olarak çevirmenize yardımcı olur.

Sonuç

A / B testi, uygulamanızı ve genel olarak uygulamanızı iyileştirmenin harika bir yolu olabilir. App Store Optimizasyonu. Testinizi oluştururken, test sonuçlarını hızlandırmak için tek seferde test ettiğiniz varyantların sayısını sınırladığınızdan emin olun.

Test sırasında, yüklemelerinizin nasıl etkilendiğini ve Güven Aralığının ne gösterdiğini izleyin. Uygulamanızı ne kadar çok kullanıcı görürse, sonuçları doğrulayan tutarlı bir eğilim oluşturma şansınız o kadar artar.

Son olarak, sürekli olarak yinelemek isteyeceksiniz. Her bir yineleme, neyin kullanıcıları en iyi şekilde dönüştürdüğünü öğrenmenize yardımcı olabilir, böylece uygulamanızı nasıl optimize edeceğinizi ve ölçeklendireceğinizi daha iyi anlayabilirsiniz. Bir geliştirici, A / B testine metodik bir yaklaşım benimseyerek, uygulamalarını daha da büyütmek için çalışabilir.

David Bell

Dave Bell, mobil eğlence ve dijital içerik dağıtımı alanlarında girişimci ve tanınmış bir öncüdür. Dave, App Store Optimizasyonu için önde gelen küresel veri, teknoloji ve hizmet sağlayıcısı olan Gummicube'nin Kurucu Ortağı ve CEO'sudur.

İlgili Makaleler

Başa dön düğmeye
Kapanış

Adblock Algılandı

Martech Zone sitemizden reklam geliri, bağlı kuruluş bağlantıları ve sponsorluklar yoluyla para kazandığımız için size bu içeriği ücretsiz olarak sağlayabilir. Sitemizi gezerken reklam engelleyicinizi kaldırırsanız seviniriz.