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蘋果App Store A/B測試設置全流程請收好

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蘋果App Store A/B測試設置全流程請收好

轉(zhuǎn)化率優(yōu)化是應用商店優(yōu)化過程中的基礎。推廣及開發(fā)人員可以通過多種方式優(yōu)化應用商店內(nèi)的圖片、視頻或文案以提高下載轉(zhuǎn)化率,而A/B測試是最可靠的方法之一。

對于 Google Play,自2015年5月起,開發(fā)者就可以通過Google Play Experiments 進行A/B測試。

而在望眼欲穿后,從2022年1月25日起,蘋果應用商店的開發(fā)者和推廣者們也終于可以通過產(chǎn)品頁面優(yōu)化 (PPO) 功能在App Store進行A/B測試。

在之前的文章中,我已詳細介紹了Google Play A/B測試的最佳實踐。在本文中,我將全面介紹蘋果App Store的【產(chǎn)品頁優(yōu)化(A/B測試)】功能以及手把手教您如何在App Store成功開啟第一個A/B測試。

什么是【產(chǎn)品頁優(yōu)化(Product Page Optimization, PPO)】功能?

蘋果于2021 年 7 月 7 日在Apple 全球開發(fā)者大會上首次公布了【產(chǎn)品頁優(yōu)化(Product Page Optimization)】。 它允許開發(fā)者比較App Store 產(chǎn)品頁上不同的App圖標、截屏和App預覽,從而了解哪些元素帶來的用戶參與度最高。

除了原始產(chǎn)品頁以外,您可以測試最多三個其他產(chǎn)品頁版本,每次測試最長運行時間為90天。

在 iOS 15 和 iPadOS 15 或更高版本上,您的產(chǎn)品頁的備選版本 (稱為備選方案) 會向隨機選擇的一定比例的用戶進行展示。在您的測試期間,看到特定備選方案的用戶將在整個App Store 中看到相同的備選方案。如果用戶從具有備選App圖標的備選方案中下載了您的 App,該圖標也會顯示在他們的設備上。與您的原始產(chǎn)品頁一樣,您的備選方案中的元數(shù)據(jù)可以出現(xiàn)在Today、游戲和App標簽頁中,也可以出現(xiàn)在搜索結(jié)果中。

通過App Store Connect 中的App 分析,您可以了解測試效果。對于每種備選方案,App 分析都會顯示展示次數(shù)、轉(zhuǎn)化率、提升百分比和置信度,并與您選擇的基準相對比。默認情況下,基準是您的原始產(chǎn)品頁。如果您的測試包括多個備選方案,您可以通過隨時更改基準來比較它們的效果。

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如何配置和啟動您在App Store的第一個A/B測試?

步驟 #1. 在App Store Connect 左側(cè)邊欄中的功能下,點按產(chǎn)品頁優(yōu)化。

步驟 #2. 如果這是您第一次創(chuàng)建測試,請點按創(chuàng)建測試。若已創(chuàng)建過測試,您可以直接點按產(chǎn)品頁優(yōu)化旁邊的添加按鈕(+)。

 

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步驟 #3. 對您的測試命名,最多使用 64 個字符。最好包含具體的描述,這樣您就可以在App 分析中查看結(jié)果時輕松識別您的測試。

步驟 #4. 選擇您要創(chuàng)建的測試方案數(shù)量。每次測試最多可以設置三個變體。請注意,在測試中添加的變體越多,得出結(jié)論性結(jié)果所需的時間就越長。

 

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步驟 #5. 選擇流量比例,即App Store 應隨機向多少比例的用戶顯示測試變體,而非顯示原始產(chǎn)品頁。例如,在一次測試中有三個測試方案,您選擇了 75% 的流量比例,則所有訪問您App產(chǎn)品頁的用戶中會有 75% 看到測試變體,而每個變體將各分得 25% 的流量。如果您的應用流量比較小,請盡可能減少測試方案數(shù)量,以便能盡快得出測試結(jié)果。

步驟 #6. 選擇本次測試涉及的本地化語言。此項默認選中您App支持的所有語言。對于您未在測試中包含的語言,該語言的App Store 將不會顯示產(chǎn)品頁的測試方案。請確保每種語言僅運行一個測試。如果您同時針對多個語言進行測試,您將無法在最后的報告中區(qū)分它們的表現(xiàn)。

 

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步驟 #7. 您還可以點按估計測試時長旁邊的箭頭,然后選擇產(chǎn)品頁轉(zhuǎn)化率的提升目標,即可查看實現(xiàn)此目標預計所需的時長和展示次數(shù)。這兩個值基于App當前的表現(xiàn)數(shù)據(jù)(例如每日展示次數(shù)和新增下載量)估算得出,僅供參考,不會影響測試。測試的默認時長為 90 天,但您也可以選擇提前終止測試。有時90天并不足以得出測試結(jié)論。如果估算天數(shù)超過 90 天,您可能需要更改您的標準,例如,創(chuàng)建更少的備選方案或增加流量分配。

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步驟 #8. 點擊創(chuàng)建測試。創(chuàng)建測試時,系統(tǒng)會自動復制原始產(chǎn)品頁的元數(shù)據(jù)。您可以編輯測試方案中的App圖標、截屏和預覽。對于您未作更改的內(nèi)容,系統(tǒng)默認使用原始產(chǎn)品頁中相應的素材。在創(chuàng)建測試的過程中,您應該限制一次更改的元素數(shù)量,以便您可以輕松識別影響轉(zhuǎn)化率的因素。

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步驟 #9. 發(fā)布測試。在發(fā)布您的測試之前,您的測試方案中包含的任何新元數(shù)據(jù)都必須經(jīng)過App Review 的審核。

  • 只包含備選截屏和App 預覽的測試方案可以單獨提交審核,而無需提交新的App版本。

  • 如果您只是更改當前已發(fā)布至App Store 的截屏或預覽的順序,或者只更換App圖標,則您無需重新提交審核,因為這些元數(shù)據(jù)此前已通過審核。

  • 要測試任何備選App圖標,您的圖標的所有變體都必須包含在您發(fā)布的App的二進制文件中,并且必須使用 Xcode 13 或更高版本構(gòu)建。

步驟 #10. 查看數(shù)據(jù)分析。您可以在測試開始后的第二天查看效果指標。在App 分析中,您可以看到每個版本的展示次數(shù)、轉(zhuǎn)化率、提升百分比和置信度。

 

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步驟 #11. 應用測試方案

如果您的某一個測試版本能顯著提高轉(zhuǎn)化率,則您可以點擊將處理方案應用至原始產(chǎn)品頁。

您可以隨時將一個測試方案應用到您 App 當前在 App Store 上的產(chǎn)品頁,也可以應用到處于可供銷售或準備提交狀態(tài)的 App 版本。每次測試中可以應用一個測試方案,且應用后無法撤銷。請注意,您選擇應用處理方案后,只有該方案中的 App 預覽和截屏會被應用到產(chǎn)品頁。如需應用處理方案中的 App圖標,請在下一個 App 版本中將該圖標設置為默認圖標。 

App Store產(chǎn)品頁優(yōu)化(A/B測試)與 Google Play 實驗有何不同?

蘋果的的產(chǎn)品頁優(yōu)化與 Google Play的商品詳情實驗之間存在一些差異,主要有以下幾點:

1. 測試內(nèi)容不同

在App Store中,您僅可以測試應用圖標,截圖以及視頻3種元素,而Google Play還允許您測試簡短描述、詳細描述以及置頂大圖。

2. 同時可進行的測試數(shù)量不同

目前,您在App Store中一次只能運行一個測試,而在Google Play中,一次最多可同時運行5個測試 (加上自定義頁面的測試則最多可達到55個)。

3. 測試流程不同

在App Store中,用于測試的新素材需要通過蘋果的審核; 而在 Google Play 中,您可以立即運行測試。

4. 置信度不同

在App Store中進行測試,至少有90%的置信度才能給出至少有一種測試方案的效果優(yōu)于或劣于基準,且實際上,隨著時間的推移,您可以等待直到置信度達到95%以上;而在Google Play中,你可以在90%~99%之間選擇置信度。  

App Store的產(chǎn)品頁優(yōu)化(A/B測試)有哪些局限?

相比Google Play的A/B測試工具,App Store的A/B測試的局限也是比較多的,很多ASO專業(yè)人士在使用后也難免感到失望。

以下是App Store的A/B測試工具局限性的示例:

l   在給定時間內(nèi)只能運行一個測試

l   如果您提交新的應用更新,您的測試將自動停止且后續(xù)無法直接重新啟動

l   如果您在多個本地化版本中運行測試,則無法在 App Analytics中的報告中區(qū)分它們

l   當您的應用內(nèi)事件 (IAP) 仍在審核中時,您不能提交測試(如果測試當前正在運行,提交 IAP 將停止您的測試)

對于一款備受期待的產(chǎn)品,所有這些限制都是令人失望的。主要問題之一在于,如果您提交新的應用版本,正在運行的測試將自動停止。要提高A/B測試結(jié)果的準確性,一般情況下,我們需要足夠長的時間。但是,我們的應用可能每周或每兩周會更新一次。在這么短的時間里,除了一些用戶量很大的應用或游戲,大部分其他應用都不能得到可靠的A/B測試結(jié)果。

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最后

作為推廣人員,當聽說可以在App Store進行原生的A/B測試時,可以說是歡天喜地。但在實際使用中,蘋果商店A/B測試工具的種種局限,又像是被潑了一盆冷水。

但總體來說,只要您計劃得當并了解您的測試目標,利用PPO進行A/B測試還是能幫助我們不斷提高應用轉(zhuǎn)化率的。

看完覺得寫得好的,不防打賞一元,以支持藍海情報網(wǎng)揭秘更多好的項目。

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