Fichas de Play Store: Guía para las pruebas A/B

Aumentar la visibilidad de tu aplicación a través de la optimización de metadatos, una mayor clasificación de categoría o aparecer destacado es excelente, pero este es solo un componente de ASO para la Play Store. Si no está convirtiendo esas impresiones de aplicaciones en descargas, está limitando el potencial de tu app. Ahí es donde los experimentos en Google Play pueden ser un gran recurso para los practicantes de ASO.

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Los experimentos de la lista de la tienda de Google Play le permiten ejecutar pruebas A/B para determinar, con datos, los elementos creativos o de metadatos que deben incorporarse en la página de la lista de la tienda de su aplicación para ayudar a aumentar las conversiones.

Si bien muchos de nosotros podemos estar familiarizados con la herramienta, todavía es bastante nueva para algunos. Google también agregó recientemente nuevas funciones a los experimentos de listas de tiendas que brindan a los profesionales de ASO más poder, detalle y flexibilidad para crear pruebas A/B personalizadas que se ajusten a las necesidades de sus aplicaciones.

Beneficios de los experimentos de fichas de Play Store de Google

Antes de saltar a las especificidades, primero debe comprender los beneficios de incorporar experimentos de listado de tiendas en su estrategia ASO en Google Play.

Los experimentos de fichas de Play Store de Google Play te permiten ejecutar pruebas A/B para obtener información valiosa basada en datos sobre los elementos creativos y de metadatos que más resuenan entre tus usuarios. Las pruebas A/B en Google Play te permiten:

• Identifique los mejores metadatos y elementos creativos que deben incorporarse en la página de su ficha de Play Store.
• Aumente las instalaciones, la tasa de conversión y la tasa de retención de su aplicación gracias a los conocimientos adquiridos a través de las pruebas A/B.
• Aprenda qué resuena (o no) con su mercado objetivo, según su idioma y localidad.
• Identifique las tendencias de temporada y las conclusiones que se pueden aplicar a la página de su lista de tiendas.

Qué puedes probar con los experimentos de fichas de Play Store de Google

A continuación, revisemos los elementos creativos y de metadatos que se pueden probar a través de los experimentos de Google Play. Los siguientes elementos de la tienda de aplicaciones se pueden probar A/B, en hasta cinco idiomas.

1. Icono: el icono de su aplicación es el primer elemento creativo visible para los usuarios. Las primeras impresiones son muy importantes en Google Play, ya que el ícono suele ser la única creatividad visible en los resultados de búsqueda y puede afectar directamente la tasa de conversión de su aplicación.
2. Breve descripción: puede tener hasta 80 caracteres y es el segundo elemento de metadatos visible después del título de su aplicación (que no se puede probar). Aparece justo debajo del video de vista previa y las capturas de pantalla en la página de la lista de tiendas y es el segundo elemento más ponderado para el algoritmo de Google, detrás del título, para la indexación de palabras clave. Por lo tanto, la breve descripción de su aplicación tiene un impacto directo en la visibilidad y conversión de su aplicación.
3. Gráfico de características y video de vista previa: el video de vista previa de su aplicación es un video breve que destaca las principales propuestas de valor de su aplicación. El gráfico de funciones se superpone al video de vista previa y aparece antes de las capturas de pantalla de su aplicación, ocupando la mayor parte de la vista del dispositivo. Por lo tanto, es un activo importante para la conversión.
4. Las capturas de pantalla resaltan las principales propuestas de valor de su aplicación y brindan a los usuarios una idea de la experiencia que pueden esperar después de descargar la aplicación.
5. Descripción larga: tiene un límite de 4000 caracteres y es importante para la indexación de palabras clave. Solo un pequeño porcentaje de usuarios lee la descripción larga, pero puede afectar directamente las tasas de conversión para aquellos que lo hacen.

Captura de pantalla de la página de listado de tiendas de McDonald’s (Google Play, EE. UU.).

Prácticas recomendadas para los experimentos de fichas de Play Store

Habiendo entendido los objetivos y las funcionalidades de los experimentos de la lista de tiendas de Google Play, es hora de la parte divertida: ¡ejecutar un experimento! Antes de hacerlo, asegúrese de considerar estas mejores prácticas para su estrategia de prueba A/B en Google Play.

1) Dirígete a las personas adecuadas

Al configurar una prueba, tendrá la oportunidad de seleccionar hasta 5 idiomas diferentes. Un error común es asumir que, por ejemplo, seleccionar «EN-US» significa que su prueba solo se mostrará a los usuarios en los Estados Unidos. Si su aplicación solo está disponible en los Estados Unidos, este será el caso. De lo contrario, su prueba también puede aparecer para usuarios en otros países donde el inglés se usa ampliamente.

Si desea realizar una prueba para un país específico , deberá configurar una ficha de tienda personalizada y realice una prueba A/B en ese anuncio personalizado. Asegúrate de seleccionar el idioma o territorio que tenga más sentido para tu prueba A/B.

También le recomendamos que se dirija a la mayor audiencia posible. Esto asegurará que los resultados de su prueba sean lo más precisos posible y proporcionen resultados rápidos.

2) Tener una hipótesis clara

Una hipótesis clara le permitirá determinar fácilmente si su prueba A/B fue exitosa y si su variante ganadora debe implementarse. Por ejemplo, una hipótesis clara podría afirmar que resaltar la propuesta de valor A más que la propuesta de valor B en la primera captura de pantalla de su aplicación conducirá a un aumento en su tasa de conversión general .

3) Pruebe un elemento a la vez

Esto va de la mano con tener una hipótesis clara: debe probar solo una creatividad o un elemento de metadatos a la vez. Cuantos más elementos pruebe a la vez, menos seguro estará al atribuir el resultado de la prueba a un cambio específico.

4) Asegúrese de que los resultados de su prueba sean precisos

Compruebe la precisión de los resultados de su prueba para asegurarse de que los cambios que incorpora tengan un impacto positivo en su tasa de conversión. En particular, Google ha incorporado nuevas herramientas que ayudarán a reducir el riesgo de falsos positivos en su prueba A/B (más sobre esto más adelante). Se requieren tamaños de muestra más grandes para realizar pruebas A/B más precisas. Esto no siempre es posible para aplicaciones más nuevas o más pequeñas. Una solución es ejecutar unPrueba A/B/B, por lo que crear dos de las mismas variantes B lo ayudará a evaluar mejor si es probable que los resultados sean verdaderos o falsos.

5) Iterar tus pruebas

Implemente los aprendizajes de su prueba anterior en otras nuevas para mejorar aún más su estrategia de prueba. No existen los datos incorrectos. Incluso si las variantes que está probando no tienen éxito, aún puede analizar los datos y extraer aprendizajes para el futuro.

6) Ejecute su prueba durante al menos una semana

Esto garantizará que tenga en cuenta los efectos de estacionalidad semanales de su aplicación. La siguiente imagen muestra la tendencia de estacionalidad semanal de los juegos en EE. UU., que generalmente reciben más descargas los fines de semana cuando más usuarios tienen tiempo libre. No tener en cuenta las tendencias de estacionalidad semanales podría disminuir la precisión de su muestra y afectar los resultados de su prueba A/B.

Promedio de fluctuaciones semanales de descargas de Juegos (gratis) en Estados Unidos, Google Play.

Nuevas funciones en los experimentos de fichas de Play Store de Google (2022)

Las nuevas funciones implementadas por Google para los experimentos de listas de tiendas brindan a los desarrolladores y profesionales de ASO más control sobre sus pruebas A/B y, estadísticamente, resultados más confiables cuando ejecutan pruebas A/B.

Para asegurarse de tomar decisiones precisas basadas en los resultados de sus pruebas A/B, debe disminuir la probabilidad de errores y falsos positivos mientras aumenta la probabilidad de que sus resultados sean verdaderos positivos . Como practicantes de ASO, desea asegurarse de que la diferencia entre la variante de control y la ganadora se deba al cambio que implementó, y no por casualidad. Por lo tanto, es importante asegurarse de que el análisis estadístico y los cálculos de probabilidad que está aprovechando sean lo más precisos posible porque la metodología de prueba A/B se basa en estos dos componentes.

Profundicemos directamente en las nuevas funciones de los experimentos de fichas de Play Store de Google:

Apuntando a la métrica correcta

El paso más importante para garantizar que los resultados de su prueba A/B sean verdaderos es seleccionar la métrica correcta. Anteriormente, Google Play solo permitía seleccionar cuánto tráfico se enviaría al control y cada variante; sin embargo, no pudo especificar qué se consideraría una conversión recibida de ese tráfico.

Con la nueva función de métrica objetivo , los desarrolladores ahora tienen más control sobre qué métrica se utilizará para determinar el resultado del experimento. Las dos métricas son las siguientes:

• Instaladores retenidos por primera vez : la cantidad de usuarios que instalaron la aplicación por primera vez y la mantuvieron instalada durante al menos 1 día.
• Instaladores por primera vez: la cantidad de usuarios que instalaron la aplicación por primera vez, independientemente de si la mantuvieron o no.

Google recomienda seleccionar «instaladores retenidos por primera vez», lo cual tiene sentido porque una alta tasa de desinstalación también puede afectar directamente su visibilidad de la aplicación en Google Play. Si los usuarios descargan tu aplicación pero la desinstalan en un día, podría deberse a que la página de la ficha de Play Store no representa con precisión tu aplicación o cómo puede cumplir con las expectativas de los usuarios. Una cosa a tener en cuenta es que seleccionar «instaladores primerizos retenidos» requerirá un tamaño de muestra más grande para obtener resultados precisos.

Nivel de confianza

Como se mencionó anteriormente, disminuir las posibilidades de falsos positivos es el objetivo principal detrás de las nuevas funciones incorporadas por Google Play en los experimentos de listado de tiendas. Las nuevas funciones de nivel de confianza ayudarán directamente con eso. Primero, es importante resaltar la diferencia entre el nivel de confianza y el intervalo de confianza :

• Nivel de confianza: el porcentaje de veces que esperaría acercarse a los mismos resultados si devolviera la prueba varias veces.
• Intervalo de confianza: qué tan seguro está de que un rango contiene el resultado verdadero. Si ejecuta una prueba A/B con un intervalo de confianza del 90 % y sus resultados son una disminución potencial del 1,1 % en la tasa de conversión y un aumento potencial de hasta el 0,3 % en la tasa de conversión, puede estar 90 % seguro de que la conversión real disminución o elevación estaría dentro de ese rango.

Esta nueva herramienta le permite ajustar el nivel de confianza para disminuir las posibilidades de falsos positivos. Puede seleccionar un nivel de confianza del 90 %, 95 %, 98 % o 99 %. Cuanto mayor sea el nivel de confianza, más instaladores primerizos se necesitarán.

Nivel de confianza de Google Play. Fuente: Consola para desarrolladores de Google Play.

La cantidad de instaladores primerizos necesarios también dependerá de la métrica objetivo, las variantes, la audiencia del experimento y el efecto mínimo detectable que seleccionó. En términos generales, desea ir con al menos un nivel de confianza del 95%. Si tiene una aplicación más pequeña que no recibe muchas descargas, seleccionar la métrica de destino «instaladores por primera vez» y solo probar una variante reducirá la cantidad de instaladores por primera vez que necesita.

Efecto mínimo detectable en experimentos de fichas de Play Store

El efecto mínimo detectable (MDE) es otra característica nueva que ayuda a reducir la cantidad de falsos positivos en las pruebas A/B.Google define un MDE como “ La diferencia mínima entre variantes y control requerida para declarar cuál funciona mejor. Si la diferencia es menor que esto, su experimento se considerará un empate. ”

Por ejemplo, si establece su MDE en 5 % y su control genera una tasa de conversión del 45 %, su variante necesitará una tasa de conversión de al menos 47,25 % para ser declarada ganadora (45 % x 1,05 % = 47,25 %).

Actualmente puede seleccionar un MDE entre 0,5 % y 6 % . Cuanto menor sea el MDE, mayor será el tamaño de la muestra que necesita para detectar el cambio. Imagine que está comprobando la calidad de los bolígrafos en una cinta transportadora. Si desea probar que el 50 % de los bolígrafos están por debajo de los estándares, ¿cuál es la cantidad mínima de bolígrafos que necesitaría examinar antes de poder sacar una conclusión? Probablemente menos que si quisiera probar que solo el 2% de los bolígrafos son de baja calidad.

Si su aplicación es nueva y no recibe muchas instalaciones, le recomendamos que configure su MDE más alto, ya que el tamaño de muestra requerido sería más pequeño. Si tiene una aplicación más madura y ya recibe muchas descargas, le recomendamos configurar un MDE más bajo para obtener resultados más precisos.

Condiciones de finalización

La última de las nuevas funciones de los experimentos de fichas de Google Play Store son las condiciones de finalización . En función de los valores que establezca para otras configuraciones, esta función proporcionará una estimación de cuándo es probable que se complete su experimento. Con esta información, puede adaptar su prueba A/B para satisfacer sus necesidades, especialmente si tiene un cronograma específico para la prueba A/B.

Las condiciones de finalización de Google Play destacan las condiciones de finalización estimadas para una prueba A/B. Fuente: Consola para desarrolladores de Google Play.

Cómo configurar un experimento de Google Play

Ahora que hemos resaltado las nuevas funciones que Google Play ha incorporado en los experimentos de fichas de Play Store, veamos cómo puede aprovechar estas nuevas funciones al configurar su prueba A/B.

Paso 1

Seleccione «Experimentos de listado de tiendas» en la sección de presencia en la tienda. Haga clic en «crear experimento» en la esquina superior derecha de la página. Encontrará todos los experimentos anteriores que ha realizado en esta página. Una vez allí, se le llevará a la página que se muestra a continuación.

Fuente: Consola para desarrolladores de Google Play

Aquí es donde puede nombrar su experimento, elegir para qué ficha de Play Store desea ejecutar la prueba A/B y seleccionar si desea una prueba localizada o global.

1. Prueba localizada: le permite probar hasta 5 idiomas. Pruebe elementos creativos y de metadatos.
2. Prueba global: prueba a usuarios de todo el mundo en un solo idioma. Solo prueba elementos creativos.

Recomendamos aprovechar las pruebas localizadas . Lo que resuena mejor con los usuarios diferirá mucho entre los idiomas. Una prueba global será difícil de quitar cualquier aprendizaje que pueda aplicarse a territorios específicos. Elegir el idioma de sus territorios más grandes proporcionará mejores perspectivas sobre el comportamiento de los usuarios en sus mercados más importantes.

Paso 2

Una vez completada la primera parte, se le llevará a la siguiente página.

Fuente: Consola para desarrolladores de Google Play

• «Métrica de destino» es la primera configuración para completar. Aquí es donde puede seleccionar «instaladores primerizos retenidos» o «instaladores primerizos».
• Seleccione cuántas variantes (hasta 3) desea probar con su control. Cuantas más variantes tenga, más tiempo durará la prueba, ya que llevará más tiempo obtener un tamaño de muestra suficiente para obtener un resultado real.
• A continuación, puedes seleccionar el porcentaje de visitantes de la ficha de Play Store que verán las variantes experimentales en lugar de tu ficha actual. Los visitantes se dividirán por igual entre sus variantes de prueba. Recomendamos dividir a los visitantes en partes iguales entre la ficha de Play Store actual y tus variantes, ya que esto acelerará los resultados de la prueba.
• Seleccione el efecto mínimo detectable para su prueba. Recuerde que cuanto menor sea su MDE, más tiempo le llevará a la prueba obtener un tamaño de muestra suficiente para declarar un resultado verdadero. Si su aplicación no recibe muchas descargas, le recomendamos configurar su MDE más alto que el de una aplicación que ya recibe muchas descargas.
• Finalmente, seleccione el nivel de confianza deseado para su prueba A/B; generalmente se prefiere un nivel de confianza del 95%. Si los instaladores primerizos requeridos para un nivel de confianza del 95% son demasiado altos para su aplicación, puede cambiar su métrica objetivo a «instaladores primerizos» y probar solo una variante para disminuir la cantidad de instaladores primerizos que necesita.

Nota: Una vez que haya completado todos los pasos, la sección de condiciones de finalización estimará cuándo es probable que finalice su experimento. Esta información lo ayudará a editar aún más la configuración de su prueba A/B si los instaladores primerizos requeridos o la duración estimada de la prueba son demasiado altos/largos.

Paso 3

El último paso es donde puede seleccionar lo que desea probar (recuerde probar un elemento a la vez ). Una vez que haya seleccionado lo que desea probar, puede cargar hasta 3 metadatos o variantes creativas. Después de esto, puede seleccionar «Iniciar experimento» y realizar un seguimiento de los resultados a medida que llegan.

Fuente: Consola para desarrolladores de Google Play