Google Play 实验结果分析

[nusaiba128]

在测试过程中牢记季节性非常重要。 Google Play 拥有良好的统计算法，但只有您才能了解为什么特定版本的表现比当前版本更好或更差。

如果您使用许多不同的测试变体，它们将从不同的来源、活动或关键字接收流量。如果在测试期间显著更改流量来源、启用新媒体或更改应用程序的可见性，则会影响最终结果。

Google Play 测试（例如Google Ads 实验）也可能 台湾手机号码数据 产生错误结果。如何处理这个问题？找出答案的最佳方法是进行 A/B/B 测试。在这种情况下，如果两个 B 变体的表现相同，则可以依赖结果。然而，如果两个 B 变体之间存在很大差异，那么可能存在问题（数据样本太小、随机影响、趋势等）。

您还需要记住，大多数测试都会产生负面结果。即使您不使用 Google Play 推荐，您投入的时间也不会白费。您将了解哪些方法没有起作用，因此后续测试将会采用不同的设计。

如果将测试结果应用到实时商店列表页面，请务必持续监控结果。检测结果呈阳性并不意味着它会一直呈阳性。例如，竞争对手可能会出现在市场上并接管当前的流量。