App store營銷, Google Play營銷

A /B測試您的App Store優化以提高轉化率

什麼是App A / B測試?

App A / B測試(拆分測試)是一種假設檢查的方法,其中比較兩個選項以確定哪個選項效果更好。

在應用商店頁面元素的兩種變體(圖標,屏幕截圖,標題,簡短描述等)之間,受眾平均分配。每個受眾成員的行為都像普通用戶一樣。因此,您確定哪個版本具有最佳轉換率。

什麼是App A / B測試?
App A / B測試

通過運行應用A / B實驗並實現結果,App開發者可以:

  • 了解不同用戶群的行為模式
  • 提高App轉換率(平均App轉換率為26%)。
  • 促進自然流量。

草擬App A / B測試策略

在繼續對App進行A / B測試之前,弄清楚每個後續動作很重要。以下是任何A / B測試策略的基本要素:

1. A / B測試之前的分析和腦力激盪

如果沒有紮實的​​假設進行A / B測試,則沒有用,該假設應基於充分的研究。有必要設定目標並製定要進行的實驗類型。 

您要提出的問題應該是具體的,並且幾乎沒有解釋或干擾因素的餘地。例如,問題“我的App屏幕截圖是否提高了我的轉化率?” 太籠統了。相反,您想問:“主要是藍色的屏幕截圖比主要是白色的屏幕截圖轉換得更好嗎?”。 

您提出的問題越多,可以運行的A / B測試就越多。 

2.創建A / B測試的變體

在此步驟中,您應根據計劃測試的假設準備應用商店列表的變體。這可能使用了不同的App圖標或App屏幕截圖。使用上面的示例,您將製作背景為藍色的一組屏幕截圖,以及背景為白色的一組屏幕截圖。 

設計變化的另一個示例可能是顯著性,這意味著在您的應用商店中具有動態且引人注目的元素,其中列出了視覺效果與一般視覺效果。 

測試突出的,醒目的的應用程序屏幕截圖是否比常規的屏幕截圖更好。
測試突出的,醒目的的App屏幕截圖是否比常規的屏幕截圖更好。

3.運行A / B測試實驗

創建2個變體後,就可以開始運行實驗了。真正的A / B測試會將這兩種變體形式隨機分配給您的受眾群體。但是,還需要採取進一步的步驟來獲得更加具體和有效的結果。不僅確定哪個變體可以更好地轉換,還可以確定哪個變體為您的App帶來了更高質量的用戶。這樣,您可以確保優化自己的應用商店列表,以吸引目標受眾。 

4.評估您的App A / B測試

在這裡,您會發現獲勝的變化。有時您的樣本量可能太小而無法真正產生具有統計意義的結果。但是,您的變體的轉化率之間存在較大差異,這表示一種轉化確實比另一種轉化好。這是您應該在應用商店列表中實現的變體。 

也有可能沒有結果,這意味著變體之間的差異並不重要。不要在這裡放棄!在這一點上,您必須更深入地研究。如果屏幕截圖的顏色沒有改變您的目標受眾的行為,則語言可能會或突出顯示的功能發生改變。 

分析您的App A / B測試結果,找出獲勝的變化 

5.實施收集的數據

如果您的實驗確定了明顯的獲勝變化,則可以立即更新應用商店列表,或在後續測試中使用這些數據。請記住,您測試的次數越多,您的應用商店列表就會越優化。 

6.進行後續實驗

任何應用商店都是一個日新月異的系統。這就是為什麼即使初次測試的結果有助於實現目標,但也要緊握脈搏並保持測試至關重要。總是有增長的前景。

App A / B測試平台

不過,App A / B測試可能會遇到相當大的困難。幸運的是,那裡有一些真正有效的工具。

SplitMetrics是領先的A / B測試平台。您可以在那裡測試App Store和Google Play應用程序的每個產品頁面元素。它還允許運行啟動前實驗,從而使您有機會以最佳方式為新App發布做準備。

如果您僅使用Android應用程序,則可以選擇Google Play實驗。Facebook廣告是測試不同屏幕截圖和圖標設計概念的另一種方法。

App A / B測試的重要性

許多發布者低估了應用商店頁面元素對轉化的影響。

事實是,優化App的頁面,不僅可以使付費流量的性能最大化,而且可以對自然用戶產生長期的積極影響,而不會產生額外費用。更不用說在進一步完善ASO策略時應運用的有用的分析見解了。

把辛苦的工作留給我們

BGE團隊將管理您的App,並通過自然和付費的用戶獲取方法來擴展它們。我們與您一起制定不僅適合您需求而且符合您的預算策略。

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