
您是否已经开始使用AdMob奖励视频,但感觉可以获得更好的效果?
我们深知,首次使用奖励视频就获得成功非常困难,因此,我们建议在您的应用中实施奖励视频时进行A/B测试。为什么呢?因为奖励视频可以为您带来更大的灵活性,即使很小的改变也能显著增加您的应用收入,并让您安心地提升用户体验。了解这些后,可以按照下面的四个步骤运行有效的A/B测试。
1.首先设定一个明确的目标并确定假设:
回顾并确定一个最有可能提升您的业务的假设,并以此为切入点。那么,您首先应从何开始测试呢?一个好的测试起点是您的广告模板中的设计元素以及这些设计元素如何能够促使用户更多地参与广告。例如,如果您假设字号会影响字体的清晰度和用户参与积极性,那么,您可以用不同的字号(10pm和13pm)创建两种变体,以测试点击率、广告收入等各项关键指标,当然还包括应用退出率。同时,要了解的关键指标还包括点击率、广告收入和应用退出率。
您可以测试的示例变量包括:
·字号
·广告大小
·奖励设置
·广告在应用中的位置
2.切记每次仅测试一个变体,确保进行真正的A/B测试:
测试阶段需要使用您应用屏幕的两个变体-当前版本与经过重新设计的新版本。创建这些变体时,使用A/B测试平台将让测试的设计、运行和监视变得轻松。
3.运行实验:
该测试您的广告效果了。将应用设置为向一半用户(即“对照组”)随机显示您的原始设置,向另一半用户(即“实验组”)显示第二个变体。使用对照组,您可以采集基线数据,以便将您的结果与之对比。如果不设置对照组,您无法了解用户对您的新设计或其他变量(例如季节性机会)的响应差异。
4.做出决定:
完成实验后,该分析数据了。首先要做的就是重新审视您的初始目标和假设,并做出所有重要的最终决定,判断新变体看是否值得改变。不要过于草率地确定新外观。如果变化非常显著,最好在多个时间段运行实验,确保结果不是由季节或其他变量引起的。
在您继续运行更多测试时,请记住,即使使用非常有用的工具,测试也需要耗费时间和资源。不要花时间测试不会显著影响您的目标的元素。使用应用分析数据帮助发现应用中存在大量机会和巨大潜力的点(思考一下:屏幕带来了高流量、高参与度,还是高用户离开率)。一个比较好的做法是专门指定一名团队成员,让其使用四分之一的时间监视分析、确定广告优化想法和测试这些想法。
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