A/B testi türleri
Adapty, farklı test senaryolarına uygun iki A/B testi türü sunar:
- Normal A/B testi: Tek bir flow/paywall/onboarding placement’ı için oluşturulan A/B testi.
- Çapraz placement A/B testi: Uygulamanızdaki birden fazla paywall placement’ı için oluşturulan A/B testi. A/B testi bir varyant A/B testi varyantları, test edilecek flow, paywall veya onboarding’in alternatif versiyonlarıdır. atadıktan sonra, bu varyantı uygulamanızın seçilen tüm bölümlerinde tutarlı biçimde gösterir.
Crossplacement A/B testleri yalnızca Adapty SDK’nın v3.5.0 ve sonraki sürümleriyle kullanılabilir. Crossplacement A/B testleri yalnızca paywall’larla çalışır.
Flow A/B testleri için Adapty SDK v4.0.0+ gereklidir.
Onboarding A/B testleri için Adapty SDK v3.8.0+ (iOS, Android, React Native, Flutter), v3.14.0+ (Unity) veya v3.15.0+ (Kotlin Multiplatform, Capacitor) gereklidir.
Önceki sürümlerdeki kullanıcılar bu testleri atlar.
Her flow/paywall/onboarding, test sırasında trafiği bölmek için bir ağırlık alır. Örneğin %70 ve %30 ağırlıklarıyla, ilk paywall yaklaşık 1.000 kullanıcının 700’üne, ikincisi ise 300’üne gösterilir. Crossplacement testlerinde ağırlıklar paywall başına değil, varyant başına ayarlanır.
Bu yapı, farklı flow’ları ve paywallları karşılaştırmanıza ve uygulamanızın para kazanma stratejisi için veriye dayalı kararlar almanıza olanak tanır.
Her türü ne zaman kullanmalı
Her A/B testi türü şu durumlarda kullanışlıdır:
- Düzenli A/B testleri:
- Uygulamanızda yalnızca bir placement bulunuyorsa.
- A/B testinizi yalnızca tek bir placement üzerinde çalıştırmak ve uygulamanızda birden fazla placement olsa bile yalnızca o placement için ekonomik değişiklikleri takip etmek istiyorsanız.
- A/B testini eski kullanıcılar üzerinde çalıştırmak istiyorsanız (en az bir Adapty paywall görmüş kullanıcılar).
- Crossplacement A/B testi:
- Varyantları birden fazla placement genelinde senkronize etmek istiyorsanız. Örneğin, onboarding flow’undaki ve uygulamanızın ayarlarındaki fiyatları aynı anda değiştirebilirsiniz.
- Uygulamanızın genel ekonomisini değerlendirmek istiyorsanız. Testi tüm placement’larda çalıştırmak, A/B testi istatistiklerini yalnızca izole placement’ları test etmeye kıyasla analiz etmeyi kolaylaştırır.
- A/B testini yalnızca yeni kullanıcılar, yani hiç Adapty paywall görmemiş kullanıcılar üzerinde çalıştırmak istiyorsanız.
- Tek bir varyant içinde birden fazla paywall kullanmak istiyorsanız:
Temel farklar
| Özellik | Normal A/B Testi | Crossplacement A/B Testi |
|---|---|---|
| Test edilen şey | Tek bir flow/paywall/onboarding | Bir varyanta ait paywall seti |
| Varyant tutarlılığı | Varyant her placement için ayrı ayrı belirlenir | Tüm paywall placement’larında aynı varyant kullanılır |
| Kitle hedefleme | Her flow/paywall/onboarding placement’ı için ayrı tanımlanır | Tüm paywall placement’larında ortaktır |
| Analitik | Tek bir flow/paywall/onboarding placement’ını analiz edersiniz | Testin parçası olan placement’larda uygulamanın tamamını analiz edersiniz |
| Varyant ağırlık dağılımı | Her flow/paywall/onboarding için ayrı | Paywall seti başına |
| Kullanıcılar | Tüm kullanıcılar için | Yalnızca yeni kullanıcılar (daha önce Adapty paywallı görmemiş olanlar) |
| Adapty SDK sürümü | Flow’lar için: v4.0.0+. Paywall’lar için: herhangi bir sürüm. Onboarding’ler için: v3.8.0+ (iOS, Android, React Native, Flutter), v3.14.0+ (Unity), v3.15.0+ (KMP, Capacitor) | 3.5.0+ |
| En iyi kullanım durumu | Genel uygulama ekonomisini gözetmeksizin tek bir flow/paywall/onboarding placement’ındaki bağımsız değişiklikleri test etmek | Uygulama genelinde genel para kazanma stratejilerini değerlendirmek |
A/B testi seçim mantığı
Crossplacement A/B testleri, regular A/B testlerinden önceliklidir. Ancak Crossplacement testleri yalnızca yeni kullanıcılara gösterilir; yani daha önce hiç Adapty paywall’ı görmemiş olanlara (getPaywall SDK metodu hiç çağrılmamış olanlara). Bu, placement’lar arasında sonuçların tutarlı olmasını sağlar.
Aşağıdaki diyagram, Adapty’nin bir placement için A/B testi seçmekte kullandığı mantığı göstermektedir:
A/B Tests sayfasında paywall, onboarding, flow ve Crossplacement testleri ayrı sekmelerde görüntülenir.
Çapraz-placement A/B testi kısıtlamaları
Çapraz-placement A/B testleri, flow veya onboarding placement’larını içeremez.
Çapraz-placement A/B testleri, her kullanıcının testteki tüm placement’larda aynı varyantı görmesini garanti eder. Bu durum aşağıdaki kısıtlamaları beraberinde getirir:
- Yalnızca yeni kullanıcılar katılabilir. Yeni kullanıcı; daha önce hiç Adapty paywalli görmemiş ve uygulaması hiç
getPaywallçağrısı yapmamış kişidir. Adapty, diğer kullanıcılar için tutarlı bir paywall zinciri garanti edemez. - Kullanıcının karşılaştığı ilk placement, Adapty’nin hangi paywall’ı göstereceğini belirler. Kullanıcının atamasını değiştiremez ya da aynı kullanıcıyı birden fazla Crossplacement A/B testine dahil edemezsiniz.
Bir kullanıcı Crossplacement paywall’ı aldıktan sonra, testi durdursanız bile 90 gün boyunca o paywall’ı görmeye devam eder. Bu süreyi değiştirmek için General ayarlarında Cross-placement variation stickiness seçeneğini düzenleyin.
Crossplacement A/B testi önceliği
-
Crossplacement A/B testleri her zaman regular ve onboarding A/B testlerinden önceliklidir. Yeni bir kullanıcı aynı placement’ta hem bir Crossplacement testiyle hem de bir regular testle eşleşiyorsa Crossplacement testi gösterilir.
-
Aynı kitleyi hedefleyen birden fazla Crossplacement A/B testi aynı placement’ı paylaşıyorsa Adapty, test önceliğini eklenme sırasına göre otomatik olarak belirler. İlk eklenen test en yüksek önceliği alır. Bunu manuel olarak değiştiremezsiniz.
-
Kitlenizin daha küçük segmentlerini hedefleyen testler, Tüm Kullanıcılar segmentini hedefleyenlere göre otomatik olarak öncelik kazanır.
Analytics’te bir Crossplacement A/B testi, her placement için birer alt test olmak üzere birkaç alt test olarak görünür. Alt testler <test-adı> child-0, <test-adı> child-1 şeklinde adlandırılır. Numaralandırma, A/B testi detay sayfasındaki placement sırasıyla eşleşir. Belirli bir placement’ın sonuçlarını görüntülemek için Placement filtresini kullanın.
Sonraki adımlar
- A/B testi oluşturma, çalıştırma ve durdurma — İlk testinizi kurun ve başlatın
- A/B testi sonuçları ve metrikleri — Performansı analiz edin ve kazananı seçin