蝌蚪互娱|数据驱动增长：ASO优化中的A/B测试指南
导读：每个运营人员都需要了解ASO优化(App Store Optimization)对于推动产品下载量和转化率的重要性。而ASO不仅仅只是关键字优化，不能忽略的还有产品页面元素（如屏幕截图，图标和视频预览）。这就是为什么在ASO优化中我们需要做A/B测试的原因。
不经历A/B测试，数据驱动增长只是空谈，在ASO(App Store Optimization)方面尤其如此。如果你希望自己的产品在应用市场有比较好的表现，采用以下的这些A/B实践，希望能够对你有帮助。
一、产品页A/B测试基础
简而言之，A/B测试会比较产品页面上的两个或多个版本，以找出哪个更好。可能是描述文案、屏幕截图、图标或任何其他页面元素。请注意，你需要在不同版本之间平均分配流量，以便获得有关性能和转化率的准确结果。
A/B测试
再比如，以App Store的app页为例，你能猜到下图哪个icon有着更好的转化率么？
A/B测试不同icon
想象一下，用户在用户商店的搜索页面寻找App，图标往往是用户第一个看到的元素，当然希望它能够第一时间让用户有好感。根据我过去的经验，优化图标icon可以提高4~6%的安装率。以下是一些为图标做A/B测试的关键点：
避免填鸭式的在一个图标中堆积过多元素，谨记少即是多。
背景使用柔和的颜色，以便于用户专注于主要元素，当然主要元素就用明亮些的颜色吧。
图标的主要元素选择简单的图像,像游戏的主角或应用的标志,把它反衬在背景下。
优化icon可以提升4~6%的App安装率
另外，去图表icon类似的，还有产品截图描述，一个好的产品截图，能够帮助你营销推广你的应用。不同的产品一定要在产品截图描述中，突出自己的产品特点，吸引用户下载。
产品截图页
当然，除了图表icon和产品截图说明页，其他还有视频预览等，都要记住凸显自己的产品特性。
罗列可以优化的点有以下几个：
图表
标题
视频
截图
描述
ASO可以优化的5大元素
A/B测试不仅可以帮助你在应用商店内提高转化率，还可以帮助你评估不同的细分受众群(用户分层)，流量渠道和产品定位。在应用程序启动前阶段进行拆分测试也是优化产品和营销策略的好方法。
二、A/B测试前研究与分析
了解你的市场情况、竞争对手和目标受众的所有信息：
查看主要竞争对手的应用商店产品页面
考虑哪些趋势可以合并到你的产品页面布局中
另一个不容忽视的因素是识别你的目标受众。每个细节都很重要，从年龄和性别等基本人口统计数据到兴趣和偏好。
用户人口统计
你对自己的用户了解得越多，就越容易定制你的产品营销文案以吸引你的目标用户，通过创建不同的群组文案并查看哪个用户细分群最成功，即群组分析。
一旦你了解了用户，就可以评估流量来源。使用A/B测试在不同的广告渠道中投放相同的广告系列，以找出哪个广告渠道效果最佳。
三、A/B测试前制定一个合理的假设
如果没有仔细的研究和坚实的假设，你的A/B测试将无法为你提供可操作的见解。一个有效的假设归结为3个关键因素：
测试什么
为什么测试这些
预期效果
四、A/B测试：流量和定位——渠道优化
一旦A/B测试的不同版本的所有文案和准备都就绪了，那么你就可以开始进行A/B测试了，你专注于两个指标：流量和定位。
在应用商店内，我们可以优化标题、图表icon、产品截图、视频等，那么在应用商店外，其实我们可以优化用户渠道——也就是用户看到你在各类媒体上的营销信息，点击下载，引导你进入应用商店的的那些营销广告页面。
那么我们如何运作A/B测试？运作模式就是同时投放多组广告素材，比如可以直接使用 Facebook 广告来测试你的营销素材，然后根据数据分析，来确定最优方案：
广告引流页面A/B测试你可能想知道到底需要多少流量才能进行有实质意义的测试？
不幸的是，这个问题没有标准答案。
这一切都取决于你的具体产品，以及各种因素，如：
流量来源。每个流量来源都有不同的转化能力。不同的广告渠道有可能存在着大量的机器人，比如各种直播类平台，绝大部分都是机器人；再比如某些社交网站如微博，机器人太多。而相对有些渠道总用户量没有很大，但用户都是真实存在的。
应用商店中产品页面的平均转化率。应用的转化率越高，你需要的流量就越小。
定位。优质广告渠道提供高级定位选项，最终可以在测试中实现商店页面的更高转化率。
通常，A/B测试每个版本至少需要400-500个用户才能获得统计上显着的结果。搜索或其他类别的测试则需要800-1,000名用户。请记住：这些数字是相对的，每个实验都是独一无二的。
专门的A / B测试平台可以过滤不相关的流量，例如：
不符合要求的用户
误区和错误点击
机器人和虚假流量
重复访问
五、完成A/B测试
A/B测试是一种非常好的用数据驱动业务增长的机制。
用最终数据去证明自己的想法，这是理性的产品经理和运营人员所该具备的思维。但是你也有为最终的数据结果做好准备，因为很多时候数据会往往会与你最初的想法不同。
A/B测试几乎不会带来负面结果，即使是有些看似灾难性的测试结果，但它有助于移动营销人员提升产品在应用商店中不断去优化。
六、App Store A/B测试最佳实践
要充分利用A/B测试工作，请遵循以下最佳实践：
请记住，每个应用商店都是一个动态的生态系，一次A/B测试是不够的。准备进行多项后续测试以扩大结果。
事先规划A/B测试策略的每个步骤是有意义的。使用经典的App Store A/B测试时间表：
研究和分析
头脑风暴变化
设计变化
启动A/B测试
评估结果
实施更改并跟踪结果
进行后续测试
A/B测试似乎很容易，但需要持久性和耐心。
蝌蚪互娱www.kedouhuyu.com – 国内领先的跨平台数据智能决策工具，助力企业实现精细化运营及爆发式的业务增长。通过跨平台数据采集，过滤异常数据，还原真实渠道品牌价值；支持多维事件下的用户行为分析，多维交叉绘制用户画像、用户分层、用户建模；洞悉用户行为，进行精细化营销、智能触达营销，完成整个产品(用户)运营的全链条生态闭环。蝌蚪互娱|数据驱动增长：ASO优化中的A/B测试指南http://blog.kedouhuyu.com/blog/270
