ASO - VK Team

👨‍🎨 Визуальная оптимизация: Use-Case ОК

ASO — итеративный процесс, при котором следует постоянно искать точки роста и тестировать новые решения. Основные цели ASO – увеличение CR и количества установок. Для этого производится работа, которая включает в себя текстовую оптимизацию, эксперименты с визуальными метаданными, локализацию и работу с тегами в Google Play.

В текущей заметке разберем итеративную работу по визуальной оптимизации с помощью Google Play Experiments, а также оценим влияние оптимизации на CR и установки приложения на примере ОК.

Ход работы при запуске теста в Google Play Experiments

1️⃣ Изучение аудитории, трендов и конкурентов.
2️⃣ Составление гипотез и плана тестирования.
3️⃣ Запуск тестов следующих типов:
• A/B
• A/B/B
• A/A/B/B
• A/B/C/D

Тип теста выбирается исходя из следующих вводных:

🔹 Количество тестируемых вариантов;
🔹 Количество трафика: если в приложение поступает мало установок, следует выбрать A/B-тест. При выборе иного типа теста необходимое для получения достоверных результатов количество трафика будет собираться слишком долго;
🔹 Допустимый процент аудитории для показа тестового варианта.

Наиболее часто мы используем тесты типов A/B/B и A/A/B/B, так как они позволяют избежать ложноположительных / ложноотрицательных результатов. Доверять результату можно, если цифры в вариантах B/B (тестируемый вариант и его дубль) примерно одинаковы. Более подробно об интерпретации результатов экспериментов мы писали в заметке по ссылке.

Кейсы визуальной оптимизации скриншотов для ОК

В работе с ОК именно итеративный процесс постоянных изменений привел к результату и показал рост CR у разных каналов трафика. Ниже представлены кейсы визуальной оптимизации галереи скриншотов для ОК. В зеленом круге показан результат теста в Google Play Experiments, а также оценены результаты в приросте CR в абсолютном значении по всем каналам трафика ⬇️

#aso_best_practice

1.51K views08:36