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# モバイルアプリのA/Bテスト：避けるべき5つの間違い

 ![Jonathan Fishman](/img/2023/03/jonathan_fishman.png?auto=format%2Ccompress&w=200&h=200&fit=crop)by&nbsp; **Jonathan Fishman**

2020年3月20日 — 1 分の読了時間

 AIで要約

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マーケターとして、私たちは常に警戒を怠らない必要があります。これは職務の性質上、特にモバイル成長領域において顕著です。この絶え間なく変化するエコシステムにより、私たちは厳しい締切の下で作業し、戦略を絶えず調整し、運用方法を再評価することを余儀なくされています。しかし、数字と結果を急ぐあまり、何も置き去りにされず、手抜きをしないことが極めて重要です。

数千のアプリストアクリエイティブテストを分析した結果、何が効果的で何がそうでないか、なぜ一部の企業が成功し、他の企業が失敗するのかを明らかにしました。結果を急ぐことが原因であれ、その他の理由であれ、アプリストアテストプロセスを進める際に避けるべき5つの間違いのリストは、苦労して稼いだ資金を無駄にすることなく、ユーザーとのより良いCVRとエンゲージメントを享受するのに役立ちます。

_これは、StoreMavenのマーケティングディレクターであるJonathan Fishmanによるゲスト投稿です。_

* * *

## 1. Google PlayとApp Storeで同じクリエイティブをテストしない

App StoreとGoogle Playは根本的に異なるプラットフォームであり、そのように扱われるべきです。

デザイン自体やレイアウトの違いだけでなく、さらに多くの影響があります： **各ストアに異なるトラフィックが誘導されています** 。ユーザーベースが異なり、一方のプラットフォームで人気のアプリやゲームが、他方で同じ成功を享受できない可能性があります。

2つのストア間のこれらの大きな違いにより、 **万能なアプローチを避ける** ことが重要です。以下のデータを一目見れば、この間違いを犯すことの結果が分かります。

## 2. 戦略なしでA/Bテストを実施しない

マーケターとして、私たちは常に数字、結果、より良いコンバージョン率を示すプレッシャーにさらされています。しかし、このテストサイクルには急ぐことができない段階があります。 **適切な調査を実施し** 、 **テストする強力な仮説を開発する** ことは、A/Bテストでの成功に不可欠です。弱い仮説を選択したり、あまりにも軽微で微妙な変更をアプリクリエイティブに加えても、インパクトを与えることはできません。価値あるinsightsがなく、明確な方向性や仮説が[テストサイクル](https://www.storemaven.com/app-store-testing/?utm_source=apptweak_guest_blog&utm_medium=apptweak_guest_blog)を前進させていないため、逆に努力を害する可能性があります。

以下は強力な仮説の良い例です：バリエーションが異なる側面をテストするアプリアイコンテストの実行：_キャラクター、ゲームプレイ要素、およびキャラクターとゲームプレイ要素の組み合わせ_。このように、勝者が何であれ、オーディエンスがより良く反応するものについて明確なinsightを得ることができます。

## 3. テストを早期に終了・結論付けるのは悪いアイデア

多くの失敗したテストも、数字を迅速に示すプレッシャーの結果です。この場合、良い戦略があるかもしれませんが、 **テスト自体が早すぎる段階で終了されました** 。

これは統計的な側面以上のものです。例えば、モバイルゲームの最高品質のオーディエンスが週末よりも平日により活発であるとしましょう。テストが週の半ばに開始され、トラフィックを受信した4日間のみで終了した場合、間違いなく結果は正確ではありません。これらの結果から導かれる結論や解決策は、長期的に目標を逃すとともに、将来のテストサイクルにも損害を与えます。

さらに、 **テストの毎日において明確な勝者であるバリエーションを見ることは稀です** 。一貫性の確信を得るために、常により広い日付範囲を目指すべきです。500万人以上のユーザーから収集したデータから、 **最低7日間テストを実行し、10-14日間のより長い平均を目指すこと** を推奨します。

## 4. 無効な方法で結果を測定することを避ける

この点については我慢してください、またはデータの専門家に支援を求めてください。テストが完璧に実行されていても、 **あまりにも単純化されたモデルを使用して結果を測定する** 間違いを犯しやすいです。

例えば、一部の企業は、変更前の2週間の平均CVRを計算し、変更後の平均CVRと比較する事前・事後テスト分析を使用します。このアプローチは、思っているよりも一般的ですが、ストア内のコンバージョンとアプリユニットに影響する多くの変数を考慮に入れていません：

- キーワードランキング
- 総合ランキング
- カテゴリランキング
- フィーチャーされること
- ユーザー獲得（UA）支出レベル
- 競合他社の変更（クリエイティブアップデート、UA支出など）
- その他

インパクトを正確に測定しなければ、企業は間違った結論に到達する可能性があります。例えば、クリエイティブの変更は重要ではない、または実際にはポジティブな向上を経験したにもかかわらず、コンバージョン率が損なわれたという結論です。これについて詳しく知るには、[このブログをお読みください](https://www.storemaven.com/staying-ahead-of-the-aso-testing-curve-why-the-top-apps-test-and-keep-testing/?utm_source=apptweak_guest_blog&utm_medium=apptweak_guest_blog)。

## 5. 適切なオーディエンスに最適化しないとテストに害を与える可能性がある

カジュアルゲームを開発するか機能的なアプリを持つかに関わらず、 **オーディエンスについて考える** 必要があります。異なるアプリやゲームには、非常に異なるユーザーがやってきます。オーディエンスがどこから来て何を求めているかを知っていれば、彼らのニーズに応えることがはるかに簡単になります。

カジュアルゲームを持っていると仮定しましょう。主に決断力のあるユーザーを引き付け、追加の時間や労力を費やして調査することを気にしません。これらの決断力のあるユーザーがページを3-6秒間見る機会がある **第一印象フレーム** の最適化に資金と時間を費やす必要があることは簡単に理解できます。

もう一つの考慮事項は、ゲームが他の市場で利用可能かどうかに依存します。さまざまな国をターゲットにしている場合、クリエイティブを[ローカライズまたはカルチャライズ](https://www.storemaven.com/boost-cvr-with-app-store-localization-culturalization/?utm_source=apptweak_guest_blog&utm_medium=apptweak_guest_blog)することができます。これは **アプリストアアセットを異なる地域の言語と文化に適応させる** ことを意味します。

[選択した市場でアプリやゲームを成功裏にローカライズするためのこれらのヒントをお読みください](/en/aso-blog/boost-app-downloads-with-localization-step-by-step-guide)

* * *

## TLDR

アプリストアでアプリやゲームのA/Bテストを設定する際は、これらの貴重なヒントを心に留めておいてください：

- Google PlayとApp Storeは非常に異なるプラットフォームなので、両方で同じクリエイティブをテストする間違いを犯さないでください
- A/Bテストを設定する前に、適切な調査を実施し、強力な仮説を開発してください
- テストを結論付けることを急がないでください。そうしないと結果があまり正確でない可能性があります
- あまりにも単純化されたモデルでテストのインパクトを測定することは推奨されません。そうしないとコンバージョン率とアプリユニットに影響する変数を考慮できない可能性があります
- A/Bテストを実施する前に、ターゲットオーディエンスが誰であるかを明確にしてください

* * *

 by **Jonathan Fishman**

 StoreMaven creates innovative, industry-first mobile growth technologies and is the world leader in Mobile Growth and App Store Optimization A/B Testing specifically.

[
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