Mga tip alang sa Pagsulay sa A / B sa mga Eksperimento sa Google Play

google Play

Alang sa mga developer sa Android app, Mga Eksperimento sa Google Play makahatag hinungdanon nga panan-aw ug makatabang nga madugangan ang mga pag-install. Ang pagpadagan sa usa ka maayong pagkadisenyo ug maayong pagkaplano nga A / B nga pagsulay mahimo'g makahimo sa kalainan tali sa usa ka gumagamit nga nag-install sa imong app o usa ka kakompetensya. Bisan pa, adunay daghang mga higayon diin ang mga pagsulay dili husto nga gipadagan. Ang kini nga mga sayup mahimong molihok kontra sa usa ka app ug masakitan ang paghimo niini.

Ania ang usa ka panudlo alang sa paggamit Mga Eksperimento sa Google Play alang sa Pagsulay sa A / B.

Pag-set up sa usa ka Eksperimento sa Google Play

Mahimo nimo nga ma-access ang Experiment console gikan sa sulud sa dashboard sa app nga Google Play Developer Console. Adto sa Presensya sa Tindahan sa wala nga bahin sa screen ug pilia Mga Eksperimento sa Lista sa Tindahan. Gikan didto, mahimo nimo mapili ang "Bag-ong Eksperimento" ug i-set up ang imong pagsulay.

Adunay duha ka lahi nga eksperimento nga mahimo nimong padaganon: Default nga Eksperimento sa Grapiko ug Lokalidad nga Eksperimento. Ang eksperimento sa Default nga Graphics magpadagan ra sa mga pagsulay sa mga rehiyon nga adunay sinultian nga imong gipili ingon imong default. Ang Localized Experiment, sa pikas nga bahin, magpadagan sa imong pagsulay sa bisan unsang rehiyon nga magamit ang imong app.

Gitugotan ka sa nahauna nga sulayan ang mga elemento nga mamugnaon sama sa mga icon ug screenshot, samtang ang ulahi tugutan usab nga sulayan nimo ang imong mubu ug taas nga paghulagway.

Kung gipili nimo ang lainlaing mga pagsulay, hinumdomi nga kung daghan ang mga pagsulay nga imong gisulayan, labi ka dugay aron makakuha og mga resulta nga mahimo’g maaksyunan. Daghan kaayo nga mga lainlain ang mahimo nga magresulta sa mga pagsulay nga nanginahanglan daghang oras ug trapiko aron maestablisar ang agwat sa pagsalig nga magtino sa mahimo nga epekto sa pagkakabig.

Pagsabut sa mga Resulta sa Eksperimento

Samtang nagpadagan ka mga pagsulay, mahimo nimong sukdon ang mga sangputanan pinahiuyon sa mga First Time Installer o Mga Pinabilin nga Mga Installer (Usa ka Adlaw). Ang mga First Time Installer mao ang kinatibuk-ang mga pagkakabig nga nahisakup sa lainlain, nga adunay mga Gipabilin nga Installer nga mga taggamit nga nagbantay sa app pagkahuman sa unang adlaw.

Naghatag usab ang console og kasayuran bahin sa Karon (mga ninggamit nga na-install ang app) ug gi-scale (pila ka mga pag-install nga mahimo nimong nakuha nga pangisip nga nakuha sa lahi nga 100% nga trapiko sa panahon sa pagsulay).

Mga Eksperimento sa Google Play ug Pagsulay sa A / B

Ang 90% Confidence Interval namugna pagkahuman sa pagsulay nga gipadagan sa igo nga igo nga panahon aron makakuha og maabtik nga panabut. Nagpakita kini usa ka pula / berde nga bar nga nagpakita kung giunsa ang teoriya nga mag-adjust ang mga pagkakabig kung ang variant gipadala nga live. Kung berde ang bar, positibo kini nga pagbalhin, pula kung negatibo, ug / o parehas nga kolor ang nagpasabut nga mahimo kini mag-swing sa bisan diin nga direksyon.

Mga Labing Maayo nga Kinaadman nga Hunahunaon alang sa Pagsulay sa A / B sa Google Play

Kung gipadagan nimo ang imong pagsulay nga A / B, gusto nimong maghulat hangtod matukod ang agwat sa pagsalig sa wala pa mohimo bisan unsang mga konklusyon. Ang mga pag-install matag variant mahimong mabalhin sa tibuuk nga proseso sa pagsulay, mao nga kung wala’y pagpadagan ang pagsulay igoigo nga igo aron maestablisar ang usa ka lebel sa pagsalig, ang mga lainlain mahimo’g lainlain kung himuon nga live.

Kung adunay dili igo nga trapiko aron maestablisar ang usa ka agwat sa pagsalig, mahimo nimo itandi ang mga uso sa pagkakabig matag semana aron mahibal-an kung adunay mga pagkaparehas nga mogawas.

Gusto usab nimo masundan ang epekto sa pagpadala pagkahuman. Bisan kung ang Confidence Interval nagsulti nga ang usa ka variant sa pagsulay mahimo unta nga labing kaayo nga nahimo, ang aktwal nga paghimo niini mahimo pa usab magkalainlain, labi na kung adunay pula / berde nga agwat.

Pagkahuman sa pagpakatap sa lahi nga pagsulay, pagbantay sa mga impresyon ug tan-awa kung giunsa sila nakaapekto. Ang tinuud nga epekto mahimong lahi kaysa gitagna.

Kung nahibal-an na nimo kung unsa ang labing nahimo sa mga lahi, gusto nimo nga i-iterate ug i-update. Kabahin sa katuyoan sa pagsulay sa A / B aron makapangita bag-ong mga pamaagi aron mapaayo. Pagkahuman mahibal-an kung unsa ang molihok, makahimo ka bag-ong mga lahi nga gibutang ang hunahuna sa mga sangputanan.

Mga Eksperimento sa Google Play ug Mga Resulta sa Pagsulay sa A / B

Pananglitan, kung nagtrabaho kauban ang AVIS, ang Gummicube nakaagi sa daghang mga hugna sa pagsulay sa A / B. Nakatabang kini nga mahibal-an kung unsa nga mga elemento sa paglalang ug labing kaayo nga nakabig nga mga ninggamit. Ang kana nga pamaagi nakahatag usa ka 28% nga pagtaas sa mga pagkakabig gikan ra sa dagway sa mga graphic test.

Mahinungdanon ang Iteration sa pagtubo sa imong app. Nakatabang kini kanimo nga padayon nga mapataas ang pagdayal sa imong mga pagbag-o samtang modako ang imong paningkamot.

Panapos

Ang pagsulay sa A / B mahimong usa ka maayong paagi aron mapaayo ang imong app ug ang imong kinatibuk-an Pag-optimize sa App Store. Kung giandam ang imong pagsulay, siguruha nga gilimitahan nimo ang gidaghanon sa mga lahi nga imong gisulayan sa usa ka higayon aron mapadali ang mga resulta sa pagsulay.

Sa panahon sa pagsulay, monitor kung giunsa apektado ang imong mga pag-install ug kung unsa ang gipakita sa Confidence Interval. Mas daghang mga taggamit nga nakakita sa imong app, labi ka maayo ang imong kahigayunan sa paghimo sa usa ka parehas nga uso nga nagpanghimatuud sa mga sangputanan.

Sa katapusan, gusto nimo kanunay nga iuli. Ang matag pag-usab makatabang kanimo nga mahibal-an kung unsa ang labing nakabig sa mga ninggamit sa mga tiggamit, aron mas masabtan nimo kung giunsa ang pag-optimize sa imong app ug sukdanan. Pinaagi sa usa ka pamaagi nga pamaagi sa pagsulay sa A / B, ang usa ka developer mahimo’g molihok padulong sa pagpadako sa ilang app nga labi pa.

Unsay imong hunahuna?

Kini nga site naggamit sa Akismet sa pagpakunhod sa spam. Hibal-i kon giunsa ang pagproseso sa datos sa imong komento.