别做梦了！ASO哪有什么“一劳永逸”的A/B测试？

当你为一款手机游戏做应用商店优化 (ASO) A/B 测试，测试单上看起来很简单：新图标、新首张截图、流量分配、等待结果。然后，付费用户获取 (UA) 会在测试过程中改变流量组合，第四天又会遇到 LiveOps 活动，最终大家最喜欢的版本以 4% 的优势胜出，但这个优势的置信区间却让你无法解释清楚。

游戏类应用的商店优化 (ASO) 比大多数其他类别都更难。流量会随着游戏发布和活动而波动，创意变体往往是翻天覆地的，而非循序渐进的，而且两个应用商店的机制也不尽相同。在 Google  中运行良好的假设，在 iOS 上可能根本无法验证。

一、Google Play 应用商店列表实验的实际运作方式

应用商店列表实验是 Play 管理中心的原生 A/B 测试框架，也是 Android 平台上的主要测试平台。配置界面现在会要求您设置置信度和最小可检测效果，而谷歌目前的文档限制最多只能设置两个变体。

1.您可以在Play控制台中测试哪些内容

Google 的文档将实验分为两种类型，这种区别决定了你可以更改哪些内容。默认图形实验会测试您的图标、特色图形和屏幕截图在您应用商店默认列表语言中的显示效果。 

本地化实验可以同时测试图标、功能图、屏幕截图和应用描述，最多支持五种语言。您可以同时运行一个默认图形实验或最多五个本地化实验，因此这两种类型的实验会占用您日历中的同一时间段。

为了让您了解您正在交换的内容，Google允许每种受支持的设备类型最多提供 8 张屏幕截图，最少提供 2 张；要求发布时必须提供 1024×500 的功能图；简短描述限制为 80 个字符；并通过 YouTube URL 添加预览视频Google 明确建议游戏也这样做。

二、苹果的测试选项：PPO 和自定义产品页面

iOS 应用商店的 A/B 测试机制与 Android 平台截然不同，直接照搬 Android 的测试方案无法通过 App Store Connect 的审核。苹果提供了两种机制，但人们常常将它们混为一谈，这是不可取的。一种是随机实验，另一种是定向投放。

产品页面优化是苹果公司为iOS和iPadOS 15及更高版本用户提供的原生ASO A/B测试功能。您可以针对原始产品页面运行最多三种不同的优化方案，例如更改应用图标、屏幕截图或应用预览视频。

注意与 Android 的不对称性。PPO 总体上提供的可测试元素较少，没有标题、没有详细描述，也没有可替换的功能图。但它支持应用预览视频，而这正是 Play Console 的实验文档目前所缺失的。如果您需要解答有关视频的问题，iOS 可以通过随机测试来解答。

自定义产品页面解决的是不同的问题，它们并非 A/B 测试。自定义产品页面 (CPP) 是为特定受众或用户获取来源构建的独立产品页面，拥有自己的 URL、屏幕截图、宣传文案和应用预览。

苹果允许每个应用最多设置 70 个 CPP（点击付费广告），是许多指南仍然引用的 35 个上限的两倍。您可以设置关键词，让 CPP 出现在相关的搜索结果中，而不是您的默认页面。如果您需要随机选择获胜者，请使用 PPO（点击付费广告）。如果您已经知道特定受众应该看到哪种体验，请使用 CPP。

三、游戏ASO的 A/B 测试方法论规则

ASO A/B 测试的大部分价值在于方法而非创意，以下规则是我们会在每位游戏客户首次 ASO 测试上线前指导他们完成的。如果方法得当，即使是平庸的创意也能让你有所收获；如果方法错误，即使是优秀的创意也会让你得出错误的结论。

一次只更改一个变量。同时测试新图标和新首张截图或许能提升转化率，但你无法确定究竟是哪个因素起了作用，因此，测试结果无法指导下一次测试。务必按顺序进行测试。这条规则看似简单，却往往是每次创意更新准备发布时最先被打破的。

1. “图标 B 使安装率提升 10%”这样的表述迫使你明确指出你想要达到的效果，而这正是 Play Console 所要求的最小可检测效果。“图标 B 更好”这样的表述既没有给 Play Console 提供任何参考数据，也没有给你任何论证的空间。

2.在查看任何内容之前，请先设置置信度和最小可检测误差 (MDE)。这两项都可以在 Play 管理中心进行配置；Apple 会根据 90% 的阈值报告 PPO 结果。提高置信度可以减少误报，但会消耗您的时间和流量。无论您选择什么设置，都不要因为某个您喜欢的变体略微低于阈值而进行调整。统计显著性只有在预先设定的阈值下才有意义：92% 的结果与 95% 的结果并不相同，它们只是相同的数据，只是阈值发生了变化。

3.确保实验有足够的流量和时间。ASO测试没有统一的样本量标准，任何声称有标准样本量的说法都只是猜测。基线转化率、受众百分比、变体数量、预期效果和置信水平等因素都会影响最终的计算结果，Play Console 的计算器可以帮你完成计算。至少运行一个完整的七天周期，以避免工作日的影响过大；14 天的周期适合大多数游戏。对于一些流量较低的游戏，坦白说，由于其流量规模的限制，无法进行随机测试。

4.实验中应排除季节性因素。圣诞节、农历新年、斋月、重要的 LiveOps 事件、付费用户获取高峰以及店铺上架等所有因素都会改变访问商品页面的用户群体。除非该事件本身就是假设，否则这些因素都会干扰比较结果。如果在实验过程中流量环境发生显著变化，请停止假设对照组始终保持控制，并重新运行测试。

5.在产品发货后，对表现最佳的产品进行为期 30 天的验证。新鲜感会逐渐消退，竞争对手会做出回应，测试期间的季节性利好因素也会消失。接下来的一个月，密切关注转化率、排名和评论情绪，并将发货后的数据轨迹与测试前的基线和测试期间的数据进行比较。很多团队都会忽略这一步骤，而正是这一步骤导致一款原本表现优异的产品在产品列表中悄然流失了两个季度。

游戏的商店环境永远不会静止，流量组合永远在变，竞争对手永远在跟进。你无法靠一次完美的A/B测试“一劳永逸”，但你可以靠清晰的方法论、严格的测试纪律和诚实的统计判断，让每一次实验都为下一轮迭代积累有效信息——哪怕它只告诉你“这条路暂时走不通”，那也是价值。

最后记住：ASO测试的终极产出不是“赢家版本”，而是你对用户行为的理解深度。版本会迭代，图标会更换，但一套扎实的测试习惯，才是你应对商店算法波动和市场变化时最可靠的底牌。

编辑：  jiaying  \  责任编辑:  Mark  \  审核: Rank

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