교육 앱의 경우 여름은 자유 시간 증가, 보충 학습의 필요성, 강화에 대한 열망, 시험 준비 요구 사항, 학습의 유연성 및 마케팅 기회로 인해 성장에 중요한 시기입니다.
이러한 요소를 충족함으로써 교육 앱은 여름 기간 동안 상당한 성장을 경험할 수 있습니다.
* 교육 앱 성장 에 대한 더 많은 사례 연구를 보려면 : 교육 앱 사례 연구 - 효과적인 키워드 연구를 통한 유기적 다운로드 극대화
전환율 최적화 와 키워드 최적화는 Google Play ASO(App Store Optimization) 전략의 두 가지 주요 구성 요소입니다. 오늘은 Google Play 스토어 목록 실험을 사용하여 교육용 앱에 대한 A/B 테스트를 효과적으로 설계하고 계획하는 방법을 주로 논의하겠습니다. 이러한 실험에는 전환율 최적화와 키워드 최적화가 모두 포함됩니다. 목표는 방문자가 앱 스토어 목록 페이지에서 가장 설득력 있는 최고의 경험을 하게 하여 다운로드 수를 늘리고 전환율을 높이는 것입니다 .
기본 이미지 실험을 통해 앱 기본 언어 버전의 스토어 등록정보 이미지를 테스트할 수 있습니다. 실험에는 앱 아이콘, 추천 그래픽, 스크린샷, 홍보 동영상의 다양한 변형이 포함될 수 있습니다.
* 관련 통찰력: 고객의 관심을 끌 수 있는 강력한 앱 아이콘을 디자인하는 방법은 무엇입니까?
앱의 스토어 등록정보에 언어 버전이 하나만 있는 경우 기본 이미지 실험이 모든 사용자에게 표시됩니다.
* ASOWorld가 어떤 서비스를 제공하는지 , 앱 성장을 위한 결과 중심 솔루션 은 무엇인지 살펴보세요 . 특정 언어 버전에 대해 현지화된 이미지 리소스를 추가한 경우 해당 언어 버전을 통해 앱을 보는 사용자는 기본 이미지 실험에서 제외됩니다. 예를 들어 앱의 기본 언어가 영어이고 프랑스어용으로 현지화된 추천 그래픽이 있는 경우 프랑스어 버전을 통해 앱을 보는 사용자는 실험에서 제외됩니다(앱 아이콘 테스트의 경우에도). 스토어 등록정보 실험의 영향은 최초 설치 사용자 또는 1일 유지 사용자와 같은 측정항목을 사용하여 측정할 수 있습니다. 이러한 측정항목은 매시간 보고되며 실험이 완료되면 이메일 알림을 받도록 선택할 수 있습니다. 참고로 ASOWorld는 시각적 요소에 대한 전문적인 최적화 서비스를 제공합니다. 아래 스크린샷은 ASO 서비스 의 샘플 디자인입니다 .
현지화된 실험을 통해 앱 아이콘, 추천 그래픽, 스크린샷, 홍보 동영상, 텍스트 정보를 최대 5개 언어 버전으로 테스트할 수 있습니다. 선택한 언어로 앱 스토어 등록정보를 보는 사용자에게만 실험 변형이 표시됩니다.
* 관련 자료: 앱 현지화 중에 직면할 수 있는 문제 및 해결 방법
앱의 스토어 등록정보가 하나의 언어 버전만 제공하는 경우 기본 언어로 앱을 보는 사용자만 현지화된 실험을 볼 수 있습니다.
우리는 개발자가 가장 가치 있는 키워드를 신속하게 찾고, 유망한 키워드를 식별하는 데 도움이 되는 무료 ASO 도구를 제공 하고, 검색량 점수, 상위 10개 검색 결과에 순위를 매기는 난이도 점수 등에 대한 데이터를 제공합니다. 개발자는 이러한 키워드를 A/B 테스트 전략에 통합하여 더 나은 매장 성과를 얻을 수 있습니다.
또한 Google에서는 맞춤 스토어 목록 페이지에 대한 A/B 테스트를 실행할 수도 있습니다. 맞춤 스토어 목록을 사용하면 선택한 국가/지역의 사용자 세그먼트를 구체적으로 타겟팅하도록 앱 목록을 맞춤화할 수 있습니다.
* 관련 자료: 앱 마케팅 전략 - 맞춤형 제품 페이지를 활용하여 유료 획득 캠페인에서 전환율을 높이는 방법은 무엇입니까?
맞춤 스토어 등록정보에 대해 최대 50개의 실험을 동시에 실행할 수 있습니다. 하지만 전 세계 기본 스토어 등록정보에 대한 실시간 실험을 수행하면서 맞춤 스토어 등록정보에 대한 실험을 실행할 수 있다는 점은 주목할 가치가 있습니다.
Google Play에서 A/B 테스트를 효과적으로 수행하기 위해 A/실행 시 피해야 할 12가지 모범 사례와 함정을 요약합니다. B 테스트. 지금 학습을 시작하세요!
MDE(최소 감지 가능 효과)는 A/B 테스트에서 거짓 긍정을 줄이는 데 도움이 되는 또 다른 새로운 기능입니다. Google은 MDE를 "어느 그룹의 성과가 더 좋은지 결정하기 위해 관찰해야 하는 변형 그룹과 통제 그룹 간의 최소 차이입니다. 실제 차이가 이 값보다 낮으면 실험은 결론에 도달하지 못한 것으로 간주됩니다."라고 정의합니다. 예를 들어 MDE를 5%로 설정하고 앱의 원래 버전의 전환율이 45%인 경우 변형이 우수하다고 선언되려면 전환율이 47.25% 이상이어야 합니다(45% x 1.05% = 47.25%). . 현재 0.5%에서 6% 사이의 MDE를 선택할 수 있습니다. MDE 값이 작을수록 변경 사항을 감지하려면 더 큰 샘플 크기가 필요합니다. 앱이 신규이고 설치 수가 많지 않은 경우 필요한 샘플 크기가 더 작으므로 MDE를 더 높게 설정하는 것이 좋습니다. 다운로드 횟수가 많고 완성도가 높은 앱이 있는 경우 더 정확한 결과를 얻으려면 MDE를 낮게 설정하는 것이 좋습니다.
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