ASO 中的 A/b 测试：基础知识及其他

如果 A/B 测试正确应用于您的 应用商店 优化 (ASO) 工作，它可以使您的 转化率 提升两位数，从而帮助您将更多的 应用商店 页面访问者转化为安装。然而，许多营销人员对 A/B 测试感到沮丧，因为他们没有正确的实践基础。

在本博客中，我们将回顾 ASO 的 A/B 测试基础知识，然后深入探讨我在游戏行业担任 ASO 经理多年来开发的顶级策略。这些都是我在最新的网络研讨会 about 超越 A/B 测试中分享的技巧。作为奖励，您会找到一个可下载的 A/B 测试清单，以确保您的下一次测试能够推动结果。

主要要点

• A/B 测试比较您的 应用商店 资产的变体，以提高安装量。
• 测试点击前（图标、标题）和点击后（屏幕截图、视频）元素。
• 每次测试侧重于一项更改，并将其与明确的用户行为假设联系起来。
• 至少运行 7 天的测试，以获得可靠的、跨越一周的 数据。
• 混合付费流量和自然流量可能会歪曲 A/B 测试结果。
• 达到统计显著性，以了解您的测试结果是否可靠。
• 使用 AppTweak 预览测试并监控 竞争对手 A/B 策略。

什么是 ASO 的 a/b 测试？

ASO 的 A/B 测试是测试您的 应用 页面上的一个元素的两个（或更多）版本，例如不同的屏幕截图或图标，以查看哪个版本最吸引商店访问者。

您可以控制您的商店流量中有多少人看到您的每个测试版本，但您无法选择包含哪些类型的用户，例如访问者意图或年龄或性别等人口统计因素。

通过比较测试结果，您可以确定哪个版本最有可能增加您的 应用 安装量。

可以看到您的 A/B 测试的商店流量包括：

• 在“探索”(Google Play) 或“浏览”(App Store) 选项卡中浏览的访问者。
• 通过 搜索 结果找到您的 应用 的访问者。
• 在测试期间访问您的 应用页面 的任何访问者。

为什么 a/b 测试对 ASO 很重要？

进行 A/B 测试可以让您做出明智的、数据 驱动的决策，而不是猜测。即使是 3-5% 的 转化率 提升也可能在大规模情况下产生重大影响。

A/B 测试可帮助您提高 应用 的 转化率，这可以通过提高安装速度来间接提高您的自然可见性。这也是测试新功能或创意的好方法。许多 ASO 经理使用它来了解用户如何响应用户界面更新或季节性创意，以及在大型发布之前验证创意更改。

简而言之，针对您的移动 应用 的 ASO 的 A/B 测试应该可以提高性能或揭示重要的经验教训，从而消除猜测。

在 ASO 中要进行哪些 a/b 测试？

在 App Store 和 Google Play 上，您都可以通过测试用户在点击以了解更多 about 您的 应用 之前看到的元素来增强 应用 的第一印象。

要测试的点击前元素：

• 应用图标：形状、颜色、视觉风格、品牌强调
• 应用标题/名称和副标题：长度、清晰度、关键字包含（仅在 Google Play 上通过 自定义 商店列表）
• 屏幕截图：文本叠加、背景颜色、顺序、布局。
• 宣传视频：缩略图、节奏、文本叠加和视觉风格

由于这些元素出现在 搜索 结果中，它们会影响用户是否点击查看您的 应用商店 列表，并且对点击率 (TTR) 和 转化率 (CVR) 产生最大的影响。

要测试的点击后（页面）元素：
（大多数可通过 Google Play 上的商店列表实验进行测试）

• 屏幕截图:顺序、布局、文本叠加、背景颜色
• Long 描述：消息传递结构、关键字密度、功能顺序（Google Play）
• 功能图形：背景颜色/对比度、文本与无文本、消息传递、CTA（仅限 Google Play）
• 宣传视频/预览：缩略图、长度、消息传递、功能顺序、CTA

这些元素会影响页面上的 转化率 (CVR)，这意味着它们可能是用户下载您的 应用 的最终 “推动力”。您需要确保这些元素与您的 应用 将提供的功能保持一致，因为这将影响用户的期望，并最终影响保留率。

例如，耐克测试了其屏幕截图的背景颜色，发现亮蓝色背景比浅色背景效果更好。

可能的假设：如果我们在屏幕截图中使用更明亮、高对比度的背景，访问者将更好地与页面互动，并且更有可能下载 应用。

测试的变量：屏幕截图的背景颜色

为什么要测试这个？ 具有视觉吸引力的设计可以吸引注意力，更好地突出核心功能，并引导用户进行 转化。

a/b 测试您的 ASO 工作的最佳实践

A/B 测试应该教会您一些东西或提高性能。即使是 ASO 专业人士也可能会犯一些小错误，导致他们的测试不可靠。以下关键原则可确保您的下一次 A/B 测试更值得信赖。

一次测试一个变量

选择一个元素——应用 标题、描述、屏幕截图、定价等——并假设当您对该变量进行单一更改时，用户行为会发生什么变化。

当您测试多个元素时，可能会导致对实际导致结果的原因感到困惑 about，从而无法得出明确的结论。您希望通过进行一项明确的更改并隔离其影响，使此测试易于复制或从中学习。

有一个与用户行为相关的明确假设

当涉及到 A/B 测试时，科学方法仍然有效. 首先要有一个明确的理论 about，说明您所做的更改应该如何影响用户行为. 否则，您就处于 “试验和 错误” 领域。

让我们回到耐克的示例假设：如果我们在屏幕截图中使用更明亮的背景，用户将更有可能在 搜索 结果中注意到 应用，从而带来更多的安装。

像上面这样的好假设应该解释您期望发生的事情（更多安装）以及这说明了about您的受众（他们被更高对比度的屏幕截图所吸引）。这样，即使测试失败，您仍然可以学到一些东西。

牢记您的目标受众

您的测试受众越广泛，您的创意更改就必须具有更大的大众吸引力才能击败基线。如果您将范围限制在特定语言、国家或流量细分市场，则可以更有效地进行测试。

例如，我们有一个 AppTweak 客户，其大胆且文本繁重的屏幕截图在西方市场表现良好，但在日本表现不佳。日本用户往往更喜欢干净、简约的设计。

因此，我们建议他们为日本市场本地化他们的屏幕截图，使其设计简单，并侧重于每张图像的一个清晰信息。因此，他们看到了 转化 的显着提升。因此，不要忽视本地化您的创意以符合文化期望。

至少运行七天的测试

用户行为在工作日和周末之间有所不同。在两三天后过早结束测试可能会因流量、安装或 转化 模式的暂时波动而导致误导性结果。

我们已经看到，运行少于七天的测试通常会显示 “早期获胜者”，这些获胜者会在整整一周的 数据 后逆转。因此，我们建议至少运行七天的测试，理想情况下是 14 天（如果您有流量）。确保测试持续时间在不同变体中保持一致。但最重要的是，即使一个变体在两天后似乎 “获胜”，也不要过早停止。

不要期望在 应用 商店中获得相同的结果

Google Play 上的 应用 页面外观与 App Store 上的外观不同，商店流量的行为也不同。因此，如果不考虑用户界面或流量的差异，就认为在一个商店中观察到的所有发现都适用于两个商店，这是一个错误。

为了获得可靠的结果，在 App Store 和 Google Play 上测试资产，除非您有充分的理由相信结果应该直接应用于两个商店。

注意您的流量来源

不同的流量来源可能具有非常不同的行为模式。如果您在测试时运行付费用户获取活动，则此流量的行为可能与自然用户不同。

例如，付费用户通常会带着不同的期望或动机到达。在您的测试组中混合两者可能会导致结果偏差或误导性结论。如果可能，细分您的测试或隔离付费和自然流量，以确保您的发现反映真实世界的表现。

使用统计置信度

达到统计显著性是了解您的结果是否可靠或只是随机噪声的关键。

Google Play 默认为 90% 的置信度，这对于低风险实验来说是可以的。但是，如果您正在测试一项可能对性能产生重大影响的更改（例如新图标或功能图形），请以 95% 甚至 98% 的置信度为目标。

更高的阈值降低了误报的风险，并让您更有信心大规模应用获胜的变体。有关提高可靠性的更多提示，请阅读如何在 Google Play 上改进 A/B 测试。

您觉得这些 A/B 测试最佳实践有帮助吗？如果是这样，您可以通过下载我们的ASO 的 A/B 测试：基本清单来随身携带它们。

发布您的第一个 a/b 测试（App Store 和 Google Play）

一旦您确定了您的假设，关注 这些简单的步骤：

1. 转到您的商店 管理中心 并找到其 A/B 测试选项卡或页面（Google Play 的 “商店列表实验” 页面或 App Store 的 “产品页面优化” 选项卡）。
2. 单击 “创建测试/实验” 并 关注 这些说明。

在发布测试之前，系统会要求您设置一些参数。以下是最重要的参数：

• 选择流量比例 (%)，该比例将看到您的一个变体而不是原始页面。在 AppTweak，我们建议在原始页面和不同的变体之间平均分配流量，以获得最准确的结果。
• 估计您的测试持续时间。 此指示性设置允许您估计您认为您的 A/B 测试何时会提供结论性结果，以便您了解您的期望是否现实。达到估计的测试持续时间结束时不会结束 A/B 测试。
• 选择您要测试的资产。 如前所述，最好一次侧重于一个元素，以便更好地衡量测试的影响。

Google Play 上的商店列表实验

商店列表实验是 Google Play 上 ASO 最广泛使用的 A/B 测试工具之一。它允许您使用真实流量测试您的 应用商店 资产的不同版本，以衡量哪个版本驱动最高的 转化率。

在 Google Play控制台 中，转到您的商店列表部分，然后单击 “实验” 以创建新测试。您可以针对您当前的默认列表测试最多三个变体，并根据需要运行实验，没有固定的结束日期，除非您选择一个。

注意：商店列表实验仅适用于您的 应用 的主商店列表。您目前无法在 自定义 商店列表上运行实验。

Google Play 允许您测试商店列表上的大多数资产，例如您的图标、宣传视频、功能图形和屏幕截图，以及您的简短和长描述。您的 应用 的标题、定价和 自定义 商店列表变体无法测试。

Google Play 上的 A/B 测试允许您：

• 确定您的 应用页面 上最具影响力的元素。
• 根据目标市场的语言和地区，了解什么能引起他们的共鸣。
• 由于获得的见解，可能会增加您的 应用 的 转化率。
• 发现随时间的季节性影响或创意疲劳。

App Store 产品页面优化

产品页面优化 (PPO) 是 ASO 从业者了解不同页面元素对 iOS 转化率 影响的有用工具。Apple 随 iOS 15 推出了 PPO，因此，PPO 变体仅显示给运行 iOS 15 或更高版本的 App Store 用户。

Apple 仅允许您使用 PPO 测试创意资产（图标、预览视频和屏幕截图）最多 90 天。最多可以测试 3 个变体与原始版本进行比较。您可以一次只能为每个 应用 运行一个测试，但您可以为您 应用 支持的所有语言运行本地化测试。

了解如何使用产品页面优化来优化您的 App Store 资产。

在开始 A/B 测试之前，请先考虑清楚您要测试什么以及原因。对于某些人来说，改进屏幕截图将是主要优先事项。对于其他人来说，是否添加 应用 预览视频是主要考虑因素。评估您的品牌或产品的哪些要素对您的商店流量最重要，以及如何使您的 应用 相应地脱颖而出。

使用 AppTweak 进行 A/b 测试及其他

现在我们已经讨论了 about 如何正确构建 A/B 测试以及如何发布它们，下面介绍如何使用 AppTweak 将 A/B 测试提升到新的水平。

1. 监视竞争对手的 a/b 测试

在 AppTweak，我们开发了一项功能，允许您监视竞争对手执行的 A/B 测试。这可以提供有价值的信息，例如您的竞争对手运行 A/B 测试的频率和持续时间、他们最常测试的 应用页面 的要素以及他们在测试中引入的更改。

了解您的竞争对手正在使用 AppTweak 的时间线 进行哪些元数据元素的 A/B 测试。在我们的文章 监视竞争对手的 A/B 测试 中了解更多信息。

2. 查看您的 a/b 测试在发布前的外观

在发布 A/B 测试之前，请务必仔细检查其外观。使用 AppTweak 的 应用页面预览 上传您的新素材。您将立即看到您的 应用页面 在浅色模式和深色模式下的外观，从而避免任何可能搞砸测试的意外或错误。

3. 通过增量 分析 进行超越 a/b 测试

A/B 测试衡量的是直接影响，但它们并不总是 账户 考虑季节性、付费获取转移或自然算法更改等外部因素。

仅仅因为某个变体在短时间内表现良好，并不意味着它始终是最佳的长期选择。考虑一下哪种测试最适合您的假设。

• A/B 测试 非常适合比较直接更改，例如 “哪个图标带来了更高的 转化率？”
• 增量测试 确定性能提升是否确实是由您的更改引起的，或者其他因素（如付费广告系列或市场趋势）是否发挥了作用。您可以使用 AppTweak 的 增量分析 来执行此操作。

通过阅读 什么是营销中的增量？ 了解更多信息

结论

如果做得好，针对您的移动 应用 进行 A/B 测试可能是您 ASO 工具包中的有效工具。它可以帮助您消除猜测，发现真正引起用户共鸣的内容，并在 应用 商店中推动更高的 转化率。

但成功的关键在于您如何运行测试。不要忘记一次测试一个变量，有一个明确的假设，尽可能细分流量，并留出足够的时间来达到统计置信度。使用这些 A/B 测试最佳实践和工具来更智能地进行测试并扩展您的 应用 增长。

最后，如果您准备好监视您的竞争对手并取得领先，请立即开始探索 AppTweak！

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