如何高效增长？活用A/B测试是关键！
A/B测试是提高应用长期增长和可持续收入的关键工具。它可以帮助您了解用户的转化过程，还可以帮助您深入洞察一些关键信息，比如：
什么能够吸引新用户
用户的应用内活动
什么能持续让用户产生共鸣并保持用户活跃度
那么如何应用这一重要的优化技巧呢？我们在下文为您准备了一些行之有效的A/B测试技巧和策略，助您加速增长并且做好用户留存，以及了解如何在AppLovin MAX中创建自己的A/B测试。
什么是A/B测试？
有了数据之后，您便可以基于数据做出决策，从而改善用户体验，获取新用户，并更好地为应用变现。
A/B测试的不同类型
以下是两种常用的A/B测试：
广告营销活动A/B测试——包括ASO (应用商店优化)，以及获客策略。
应用内A/B测试——您可以测试UX/UI、新手教程和其他元素，同时观察会话时间、用户留存率、用户活跃度和您想了解的其他特定应用相关行为。
MAX的应用内测试工具能够帮助您优化广告收益，您可以测试以下内容:
ARPDAU会随着频率上限、刷新率和最低出价的变化而增加。
瀑布流优化。
广告网络的添加/删除。
快速入门的A/B测试示例
获客/应用商店优化(ASO)
A/B测试能够帮您更好地服务现有用户并从中变现，当然也可以通过测试不同的应用商店策略来决定如何获取新用户。这包括所有不同的元素，例如图像、截图、描述性文本等等，这些元素组成了您在应用商店中的应用页面。对应用页面的不同元素进行测试可以帮您了解用户安装应用的原因。
应用内测试：在您的应用中，您可以就各种元素进行A/B测试。
设计：您的CTA按钮是否放置在最佳位置？放在左边点击的更多还是右边点击更多？不同的颜色会吸引更多的点击吗？
玩家参与度：展示具有竞争性的排行榜是否能够提高玩家参与度？A/B测试可以帮您洞察用户参与度。
变现：尝试不同的横幅广告或测试不同的应用内付费功能，找出点击量最高的内容。
我的测试重点应在何处？
面对如此多可以测试的选项和潜在元素，如何确认最重要的元素呢?以下是一些常见的：
留存率：根据应用留存率报告显示，在iOS和Android端，30天的平均留存率分别为4.13%和2.6%。用户流失是比较常见的，尽管这些数据看起来很残酷，但更重要的是，他们显示了有多少应用在做正确的事情。
在用户下载了您的应用后，您可以通过测试以下内容来找出是什么促进了用户的留存:
推广内容、销售和升级优惠。
特定的产品功能。您的应用中最让用户喜欢的杀手锏功能是什么?
不同类型的应用内购买、用户奖励等等。
变现：无论您的变现策略是应用内广告变现、应用内购变现还是混合变现，都可以通过A/B测试来优化您的变现策略。例如:
测试广告配置：您可以尝试不同的广告变现策略，比如增加或移除一个新的广告网络，看看效果如何。或者，测试诸如新的定价点或特定地区的瀑布流优化等内容，从而增加最大化LTV的机会。
测试可能提高IAP的因素：您可以尝试不同的消费者参与方法和消息，看看哪种效果最好。尝试不同的消息和消息长度，密切关注您的CTA，您将知晓什么能真正引起用户的共鸣。
新手教程：一个流畅的、易于理解的且容易上手的新手教程是至关重要的。A/B测试可以帮您了解用户在哪一步可能遇到困难，在哪一步可能成功，从而改善用户体验。了解您的用户喜欢什么，他们才会继续使用应用。以下A/B测试可以帮助您有效改进您的新手教程的:
测试不同的注册时间点。用户需要立即注册还是您在请求注册前给了他们一些缓冲的时间？给用户更多的时间来作出决定，这样既给您更多的时间来展示您的应用，也不会过多打扰用户。
测试不同形式的新手教程。在用户注册之后，任何表单的填写过程是否尽可能快速和简单？需要什么类型的登录（社交媒体、电子邮件等）？复杂或令人困惑的新手教程会导致用户流失，因此可以尝试测试不同的形式和流程，看看哪种最有效。
测试不同的内容进程。向用户展示新手教程中还剩下多少页或多少步，以便他们了解新手教程体验何时结束。您可以测试不同的设计布局，包括显示剩下的页面数量以及圆点进度条。
测试不同的信息传递。A/B测试可以让您尝试不同的信息传递方式，看看哪种方式最有效，这样您就可以更好地了解玩家心理和动机，从而优化您的信息传递方式。保持文字清晰、简洁、内容丰富、易于阅读。使用简短的，有行动导向的词语来与您的受众建立联系，例如:简单、简易、免费、爱、新的、行之有效的和保存。尝试不同的消息和消息长度，关注您的CTA，您会知道什么才能真正地让用户产生共鸣。
我的测试应该持续多长时间?
一般来说，1到4周可能是一个能够获得足够且有效的数据的时间，最多4周左右。为什么是4周呢？因为A/B测试并不是一个严格控制的环境，许多突然的、意想不到的因素（突然中断、意想不到的趋势等）可能会潜在地影响您的数据。为收集数据留出足够的时间是很重要的，但也不要太长，以免由于意外的外部因素而产生干扰数据的风险。
我应该选择多少用户进行测试?
根据尼尔森·诺曼集团（Nielsen Norman Group）的说法，统计显著性是指观察到的结果在没有潜在原因的情况下随机发生的概率。这个数字小于5%，才能视为发现是有意义的。举个例子，如果您测试两种颜色的按钮A和B，跟踪每种按钮的点击量（转化率），发现按钮B的转化率明显更高，那么您可以95%确定所有用户使用按钮B的转化率都会更高。
如何在MAX中创建A/B测试?
如果您从未在MAX中创建过A/B测试，请参考以下步骤:
从MAX的后台中，在左侧导航列中，选择Mediation > Manage > Ad Units。
点击您想要设置A/B test的ad unit。
在“Edit Ad Unit”窗口的“Default Waterfall”选项卡中，打开菜单，然后选择“Create AB Test”。
选择“Copy existing ad unit configuration”复选框，然后单击“Create AB Test”。这将复制您现有的waterfall到您的新测试中。
注意:MAX将您现有的waterfall结构复制到您创建的测试结构中。您只需要在新的Test Ad Unit中进行想要测试的更改。您不需要从头开始创造一个全新的waterfall。
当您创建了一个新的A/Btest时，默认情况下MAX会将测试配置应用到50%的用户，但是您可以更改这个值。
恭喜您！您已经创建了A/B测试。下一步做什么呢？
现在您已经了解了A/B测试，那么您应该开始测试什么，什么才是好的测试策略?
决定您想要测试的内容。您可以测试和分析几乎所有内容，但最好先从假设开始。
每次测试一个变量。虽然您可以在一个A/B测试中设置多个变量(称为多元测试)，但最好还是从单个变量开始。这将更容易洞察某一特定改变会带来正面还是负面的结果。
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