Vi har nyligen gjort några ändringar i experiment med butiksuppgifter i Play Console för att utvecklare ska få mer kontroll och mer tillförlitlig statistik. Vi har lagt till tre nya funktioner:
- konfiguration av experimentparametrar
- en kalkylator som uppskattar vilken urvalsstorlek som krävs samt tid till slutförande
- konfidensintervaller som möjliggör kontinuerlig övervakning.
Den här sidan har uppdaterats med dessa ändringar.
De funktioner som beskrivs på den här sidan är inte tillgängliga för alla utvecklare än.
Du kan optimera sidorna med butiksuppgifter på Google Play genom att köra experiment så att du får veta vilken grafik och översättning som fungerar bäst för appen. Du kan köra experiment på sidorna med primära och anpassade butiksuppgifter.
Du kan testa olika varianter av butiksuppgifterna för publicerade appar och jämföra med de nuvarande så att du ser vilka som ger bäst resultat sett till antalet installationer. Läs igenom rekommendationerna för effektiva experiment innan du konfigurerar ett test.
Obs! Globala experiment har bytt namn till experiment med standardgrafik. De fungerar på samma sätt som tidigare.
Typer av experiment
Du kan köra ett experiment med standardgrafik eller upp till fem lokaliserade experiment för varje app samtidigt.
StandardgrafikOm du använder ett experiment med standardgrafik kan du experimentera med bildmaterial på standardspråket i appens butiksuppgifter. Du kan testa olika varianter av appens ikon, funktionsbild, skärmdumpar och reklamvideo.
- Om appens butiksuppgifter endast är tillgängliga på ett språk: Experiment med standardgrafik visas för alla användare.
- Om du har lagt till lokaliserad grafik på ett språk: Den som använder appen på det språket utesluts från experimentet med standardgrafik. Om appens standardspråk till exempel är engelska och funktionsbilden har översatts till franska kommer användare som ser appen på franska att uteslutas från experimentet, även om det är ikonen som testas.
Om du använder ett lokaliserat experiment kan du experimentera med appens ikon, funktionsbild, skärmdumpar, reklamvideo och appens beskrivning på upp till fem språk. Varianterna i experimentet visas bara för användare som ser appens butiksuppgifter på språket som du har valt.
Om appens butiksuppgifter bara är tillgängliga på ett språk visas lokaliserade experiment endast för användare som visar appen på standardspråket.
Steg 1: Skapa ett experiment
Så här skapar du ett experiment i Play Console:
- Öppna sidan Experiment med butiksuppgifter i Play Console (Ökning > Butiksvisning > Experiment med butiksuppgifter).
- Klicka på Skapa experiment.
- Ange experimentuppgifter:
- Experimentets namn: Ange experimentets namn (högst 50 tecken).
- Butiksuppgifter: Välj vilka butiksuppgifter du vill köra experimentet på.
- Experimenttyp: Välj Experiment med standardgrafik eller Lokaliserat experiment.
- Klicka på Nästa.
- Fortsätt till anvisningarna under Steg 2: Konfigurera experimentet.
Steg 2: Konfigurera experimentet
När du har skapat ett experiment kan du välja vilka butiksuppgifter, varianter och attribut du vill testa.
Så här konfigurerar du experimentet:
- Följ anvisningarna på skärmen för att välja butiksuppgifter och lägga till experimentmål, till exempel mätvärdesinriktning, målgrupp, varianter och andra inställningar.
- Du hittar mer information och tips i tabellen nedan.
- Om du vill starta experimentet klickar du på Kör experimentet högst upp på sidan.
- Om du vill fortsätta med experimentet senare klickar du på Spara.
När du konfigurerar experimentet måste du ange denna information om butiksuppgifterna.
| Fält | Beskrivning | Exempel och tips |
|---|---|---|
| Experimentets namn |
Namnet visas bara i Play Console så att du ser vilket experiment som är vilket. Det är inte synligt för användarna. |
|
| Butiksuppgifter | De butiksuppgifter (primära eller anpassade) som du vill testa. |
När du har startat ett experiment visas det namn på de anpassade butiksuppgifterna som de hade när experimentet startade. Om du byter namn på de anpassade butiksuppgifterna efter att experimentet startat ändras inte namnet i experimentet. Det är bra att radera anpassade butiksuppgifter som inte används och sedan skapa nya efter behov så att det inte uppstår missförstånd när du kör experiment. |
När du konfigurerar experimentet måste du ange denna information om experimentmålen. Dessa inställningar påverkar hur exakt experimentet blir och hur många användarinstallationer som krävs för att uppnå ett resultat.
| Fält | Beskrivning | Exempel och tips |
|---|---|---|
| Mätvärdesinriktning | Mätvärdet som används för att beräkna resultatet av experimentet. |
Du har två alternativ:
|
| Varianter | Antalet experimentvarianter som ska testas i jämförelse med de befintliga butiksuppgifterna. Om du bara testar en version slutförs experimentet snabbare. |
Om du vill lägga till en ny version i experimentet väljer du ett alternativ i rullgardinsmenyn Varianter. Du kan lägga till upp till tre varianter per experiment utöver den aktuella versionen. |
| Experimentets målgrupp |
Andel besökare som får se en experimentvariant i stället för de vanliga butiksuppgifterna. Dessa besökare fördelas lika mellan experimentvarianterna. |
Om du anger att målgruppen ska vara 30 % visas den nuvarande versionen av sidan med butiksuppgifter för återstoden av besökarna (70 %). Om du har 30 % som målgrupp och det finns två varianter i experimentet visas var och en av varianterna för 15 % av användarna. Medan experimentet pågår ser den enskilda användaren endast en variant av sidans nuvarande version. |
| Minsta påvisbara effekt | Den minsta skillnad mellan variant och kontrollgrupp som krävs för att fastställa vilken av dem som ger bäst resultat. Om skillnaden är mindre än detta värde anses experimentet inte ha gett något entydigt resultat. | |
| Konfidensnivå | Hur ofta butiksuppgifternas faktiska resultat förekommer i experimentets konfidensintervall. |
Om du ökar konfidensnivån minskar sannolikheten för falskt positiva resultat. Obs! Om du väljer 90 % konfidensnivå för experimentet kan ett falskt positivt resultat rapporteras för ett av tio experiment. |
|
Attribut |
Välj de attribut som du vill testa jämfört mot de nuvarande uppgifterna. |
Experimenten blir mest effektiva om du testar ett attribut åt gången. Den korta och den fullständiga beskrivningen går bara att testa i lokaliserade experiment. Glöm inte kraven på storlek och filtyp om du testar grafik. |
Du kan redigera dessa uppskattade dagliga värden genom att klicka på Redigera uppskattningar när du anger information om experimentmålen. Dessa värden hjälper till att beräkna hur lång tid experimentet tar. De kan skilja sig från observerad prestanda.
| Fält | Beskrivning | Exempel och tips |
|---|---|---|
| Dagliga besök från nya användare | Uppskattat antal användare som besöker butiksuppgifterna och inte har installerat appen tidigare | |
| Konverteringsfrekvens | Uppskattad andel besökare som konverterar till din mätvärdesinriktning. |
Om din mätvärdesinriktning till exempel är förstagångsinstallationer är konverteringsfrekvensen den uppskattade andelen besökare som konverterar till förstagångsinstallationer. |
| Dagliga förstagångsinstallationer som behålls |
Uppskattat antal användare som installerar appen för första gången och har kvar den efter en dag. |
Läs mer i Se beskrivningar av statistik, mätvärden och exempel. |
| Dagliga förstagångsinstallationer |
Uppskattat antal användare som besöker butiksuppgifterna och installerar appen för första gången. |
Läs mer i Se beskrivningar av statistik, mätvärden och exempel. |
Steg 3: Granska och tillämpa resultaten
Så här granskar och tillämpar du resultaten:
- Öppna sidan Experiment med butiksuppgifter i Play Console (Ökning > Butiksvisning > Experiment med butiksuppgifter).
- Välj högerpilen i tabellraden för experimentet som du vill granska. I Tabeller för experiment med butiksuppgifter nedan kan du läsa mer om hur uppgifterna visas.
- I avsnittet Resultat kan du se en sammanfattning av experimentresultaten. Resultaten baseras på din mätvärdesinriktning.
Resultaten visar vilka alternativ som ger bäst resultat eller som ger bättre resultat än de aktuella butiksuppgifterna. Du ser även en förklaring av resultatet baserat på dess konfidensintervall och minsta påvisbara effekt samt en rekommenderad åtgärd (om tillämpligt). Du kan få resultatet Mer data behövs om det inte finns tillräckligt med data för att returnera ett resultat.
- Nästa åtgärd beror på experimentets resultat:
- Om en variant gav goda resultat kan du rekommenderas att använda den varianten.
- Om resultatet är ”Samla in mer data genom att fortsätta köra experimentet” återkommer du senare.
- Om flera varianter gav bättre resultat än butiksuppgifterna eller om resultatet var Oavgjort granskar du resultaten för att avgöra vilken variant du vill använda.
- Om de nuvarande butiksuppgifterna fungerade bäst bör du klicka på Behåll nuvarande butiksuppgifter.
När ett experiment har konfigurerats visas följande uppgifter på sidan Experiment med butiksuppgifter. Uppgifterna är organiserade i fyra tabeller enligt nedan. Om du vill veta mer väljer du högerpilen i tabellraden för experimentet som du vill visa.
Utkast
- Experimentets namn: Namnet på experimentet
- Butiksuppgifter: De butiksuppgifter som experimentet körs på
- Experimenttyp: Standardgrafik eller lokaliserat
- Uppgifter: Antal varianter som visas för procentandelen av användare
Pågår
- Experimentets namn: Namnet på experimentet
- Butiksuppgifter: De butiksuppgifter som experimentet körs på
- Experimenttyp: Standardgrafik eller lokaliserat
- Startdatum: När experimentet påbörjades
- Uppgifter: Antal varianter som visas för procentandelen av användare
Slutförda
- Experimentets namn: Namnet på experimentet
- Butiksuppgifter: De butiksuppgifter som experimentet kördes på
- Experimenttyp: Standardgrafik eller lokaliserat
- Startdatum: När experimentet påbörjades
- Uppgifter: Antal varianter som visades för procentandelen av användare
- Resultat: Experimentets resultat
Tidigare experiment
- Experimentets namn: Namnet på experimentet
- Butiksuppgifter: De butiksuppgifter som experimentet kördes på
- Experimenttyp: Standardgrafik eller lokaliserat
- Startdatum: När experimentet påbörjades
- Slutdatum: När experimentet avslutades
- Status: Tillämpat eller inte
När du har valt ett experiment visas användar- och installationsinriktad statistik som sammanfattar hur bra det gick för de olika varianterna.
Användarinriktade mätvärden
| Mätvärde | Definition |
|---|---|
| Förstagångsinstallationer |
Antalet unika användare som installerade appen för första gången under experimentet. Uppgifterna visas efter skalning så att skillnaden mellan olika målgruppsandelar utjämnas. |
| Användare som behållit installationen (första dagen) |
Antalet unika användare som installerade appen för första gången och behöll den i minst en dag under experimentet. Uppgifterna visas efter skalning så att skillnaden mellan olika målgruppsandelar utjämnas. |
| Behållna förhandsregistreringar – endast tillgängligt för utvalda Play-partner | Antalet användare som förhandsregistrerade sig och behöll förhandsregistreringen i minst en dag. |
Resultat
Mätvärdena som visar hur experimentet gick kan visas på två sätt:
- Nuvarande: Antalet unika användare.
- Med skalning: Antalet unika användare delat med målgruppsandelen.
Om du vill se antalet installationer i absoluta tal använder du nuvarande data. Om du vill granska uppgifterna med skalning så att skillnaden mellan olika målgrupper utjämnas (t.ex. om 90 % av målgruppen såg en version och 10 % en annan) väljer du data med skalning.
| Objekt | Definition och exempel |
|---|---|
| Resultat |
Beräknad förändring av installationsresultatet jämfört med den nuvarande versionen. Resultatet visas bara när tillräckligt mycket data har samlats in för experimentet. Ju längre tid ett experiment körs, desto mer avgränsat och exakt blir variantens resultat, generellt sett. Exempel: Om en av dina varianter har ett resultatintervall på +5 % till +15 % ligger förändringen någonstans mellan dessa värden och den mest sannolika resultatförändringen är numret mitt emellan de två, dvs. ca +10 %. |
| Installationer (efter skalning) |
|
| Installationer (nuvarande) |
|
Installationsinriktade mätvärden (utfasade)
Följande mätvärden användes i experiment som påbörjades före den 24 januari 2019. Denna statistik redovisas fortfarande för experiment som påbörjades före det datumet, men i nya experiment används bara användarmätvärdena Förstagångsinstallationer och Användare som behållit installationen (första dagen).
| Mätvärde | Definition och exempel |
|---|---|
| Installationer på aktiva enheter |
|
| Installationer efter användare |
|
| Avinstallationer efter användare |
|
Experiment med utfasade mätvärden
Från och med september 2019 avslutas automatiskt experiment som använder något av de utfasade mätvärdena. Ta hänsyn till detta i planeringen och använd de senaste mätvärdena i experiment med butiksuppgifter.
Du kan se resultaten från avslutade försök under Terminated experiments (avslutade experiment) på sidan Experiment med butiksuppgifter.
Registrera dig för aviseringar om experiment
Om du vill få aviseringar och e-postmeddelanden när dina experiment är klara kan du ställa in dem på sidan Aviseringar i Play Console.
Läs mer om e-postaviseringar i Hantera uppgifterna i ditt utvecklarkonto.