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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。
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。
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。
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。
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