top of page
  • Uyen Mac

A/B Testing trên ASO: Hướng dẫn cho người mới bắt đầu

Các marketer thường tự hỏi làm thế nào để thu hút được nhiều người tải ứng dụng. Đây là lúc A/B testing xuất hiện. Là một phần trong marketing, A/B testing có thể giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên tới hai con số (chuyển đổi từ hiển thị sang lượt tải). Trong blog này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về A/B testing dành cho ASO, cách thiết lập A/B testing đầu tiên và một số lỗi phổ biến cần tránh khi thử nghiệm lần đầu.


A/B testing cho ASO là gì?

A/B testing cho ASO là việc thử nghiệm hai (hoặc nhiều) biến thể của một thành phần trên trang giới thiệu ứng dụng (ví dụ: các phiên bản khác nhau của screenshot) để xác định đâu là biến thể thu hút được người dùng nhất. Bạn có thể thiết lập tỷ lệ lượng truy cập trang sẽ thấy một biến thể thay vì thành phần gốc, nhưng bạn không thể quyết định nhóm nào sẽ nằm trong tỷ lệ này. Khi so sánh kết quả thử nghiệm, bạn có thể xác định biến thể nào có tiềm năng tăng lượt cài đặt ứng dụng.



Lượng truy cập vào cửa hàng có thể A/B test bao gồm:

  • Khách truy cập tìm thấy ứng dụng trong tab Tìm/Khám phá.

  • Khách truy cập nhìn thấy ứng dụng khi tìm kiếm từ khóa liên quan và thấy ứng dụng trong kết quả được xếp hạng.

  • Tất cả khách truy cập vào trang giới thiệu ứng dụng bằng cách này hay cách khác.


Tại sao A/B testing lại quan trọng trong ASO?

A/B testing cho phép bạn đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu nhằm xác định các chiến lược ASO giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi cho ứng dụng.


Hơn nữa, A/B testing là một cơ hội để theo dõi lượng truy cập mà bạn có. Nó giúp bạn hiểu rõ hơn về những kỳ vọng của thị trường mục tiêu để điều chỉnh trang giới thiệu ứng dụng phù hợp hơn. Một biến thể hoạt động kém hiệu quả cho thấy nội dung đó không hấp dẫn với khán giả. Đây là insight có giá trị mà bạn có thể áp dụng cho những nỗ lực marketing trong tương lai.


Chuẩn bị cho A/B testing đầu tiên của bạn

Tiến hành A/B testing lần đầu tiên có thể sẽ gặp khó khăn. Chìa khóa thành công là chuẩn bị thật tốt; điều cần thiết là thiết lập một giả thuyết cụ thể trước khi thiết kế A/B testing.


Có bốn yếu tố cần có với một giả thuyết cho A/B testing:

1. Đầu tiên, xác định vấn đề. Cơ sở cho A/B testing là bạn nghi ngờ có vấn đề với trang giới thiệu ứng dụng hiện tại (ghi nhận thông qua dữ liệu hoặc đánh giá của người dùng) và không chắc chắn về cách khắc phục vấn đề này. Nếu bạn chắc chắn về cách giải quyết vấn đề, hãy bỏ qua A/B testing.


2. Thứ hai, xác định đâu là yếu tố bạn muốn thay đổi trên trang ứng dụng. Bạn nghĩ yếu tố nào là gốc rễ của vấn đề và có thể cải thiện tỷ lệ chuyển đổi nếu được thay đổi?


3. Thứ ba, quyết định cách thực hiện thay đổi. Xác định chính xác thay đổi mà bạn muốn thực hiện với thành phần gặp vấn đề. Ví dụ bằng cách thêm hoặc xóa một mục bên trong thành phần đó.


4. Cuối cùng, hãy xem xét liệu sự thay đổi có tác động rõ ràng tới hành vi của người truy cập không. Nếu bạn thay đổi một phần nào đó trên trang ứng dụng mà chỉ dưới 5% lượng truy cập có thể thấy, thì điều đó rất khó có thể tác động lớn đến tỷ lệ chuyển đổi.


Cố gắng bám vào một giả thuyết và một biến thể (một yếu tố đã thay đổi) cho mỗi A/B testing; bằng cách này, bạn có thể dễ dàng đo lường kết quả. Nếu 5 biến được thay đổi đồng thời trong một thử nghiệm, sẽ rất phức tạp để phát hiện biến nào tác động tới kết quả - tích cực hay tiêu cực.


Bắt đầu A/B testing đầu tiên (App Store và Google Play)

Khi bạn đã thiết lập giả thuyết, hãy làm theo các bước đơn giản sau:

  1. Truy cập cài đặt thông tin trên store của bạn và tìm tab hoặc trang A/B testing (trang “Store Listing Experiments” trên Google Play hoặc tab “Product Page Optimization” trên App Store).

  2. Nhấp vào “Tạo thử nghiệm/thử nghiệm” và làm theo hướng dẫn.



Bạn sẽ được yêu cầu thiết lập một số tham số trước khi có thể bắt đầu thử nghiệm. Đây là những điều quan trọng nhất:

  • Chọn tỷ lệ lượng truy cập - traffic (%) sẽ thấy một trong các biến thể thay vì nội dung gốc. Bạn nên chia đều lưu lượng truy cập giữa trang gốc và các biến thể khác nhau để có được kết quả chính xác nhất.

  • Ước tính thời gian diễn ra thử nghiệm. Cài đặt này cho phép bạn ước tính thời điểm mà bạn có thể chắc chắn về kết quả A/B testing. Nhờ đó, bạn có thể xác định được tính thực tế của kỳ vọng. Khi gần tới cuối thời lượng thử nghiệm ước tính không đồng nghĩa với kết thúc A/B testing.

  • Chọn nội dung (yếu tố) bạn muốn kiểm tra. Như đã giải thích trước đây, tốt nhất là một thời điểm bạn chỉ nên tập trung vào một yếu tố để có thể đo lường tốt hơn tác động của thử nghiệm.


Tùy thuộc vào công cụ A/B testing mà bạn sử dụng, bạn sẽ có nhiều hoặc ít tùy chọn để thiết lập. Trong bài này, chúng ta sẽ tập trung vào các công cụ A/B testing vốn có trên cả hai store – “Store Listing Experiments” trên Google Play và “Product Page Optimization” trên App Store.


Store Listing Experiments trên Google Play

Công cụ thử nghiệm trên Google Play là một trong những công cụ A/B testing tốt nhất và phổ biến nhất cho ASO. Store listing experiments cho phép bạn thử nghiệm trực tiếp các nội dung khác nhau trong danh sách với lượng truy cập trực tiếp vào cửa hàng. Google cho phép bạn thử nghiệm hầu hết nội dung trên danh sách cửa hàng – nội dung (icon, video quảng cáo, ảnh nổi bật, ảnh screenshot) – cũng như các mô tả ngắn và dài. Chỉ có tiêu đề không thể thử nghiệm.


Có thể thử nghiệm tối đa 3 biến thể so với nội dung gốc. Bạn chỉ có thể chạy một store listing experiments cho mỗi ứng dụng ở một thời điểm và tối đa năm thử nghiệm nếu bạn đã thêm nội dung về đồ họa bằng một ngôn ngữ cụ thể. Store listing experiments có thể chạy vô thời hạn.


A/B testing trên Google Play cho phép bạn:

  • Xác định các yếu tố có tác động mạnh nhất trên trang ứng dụng.

  • Xác định điều gì hợp (hoặc không) với thị trường mục tiêu, dựa trên ngôn ngữ và vị trí.

  • Tiềm năng tăng tỷ lệ chuyển đổi cho ứng dụng nhờ vào insight thu thập được.

  • Xác định các xu hướng thời điểm và các bài học có thể áp dụng cho trang tổng quan ứng dụng.


Product page optimization App Store

Product page optimization (PPO) là một công cụ hữu ích cho người quan tâm về ASO để hiểu tác động của các yếu tố khác nhau đối với tỷ lệ chuyển đổi trên iOS. Apple đã triển khai PPO với iOS 15 và do đó, các biến thể PPO chỉ được hiển thị cho người dùng App Store có iOS 15 trở lên.


Apple chỉ cho phép bạn thử nghiệm nội dung (icon, video preview và ảnh screenshot) trong tối đa 90 ngày với PPO. Có thể thử nghiệm tối đa 3 biến thể so với nội dung gốc. Mỗi lần bạn chỉ có thể chạy một thử nghiệm cho một ứng dụng, nhưng bạn có thể chạy thử nghiệm bản địa hóa cho tất cả các ngôn ngữ mà ứng dụng của bạn hỗ trợ.


Mặc dù store listing experiments và product page optimization là hai trong số các lựa chọn nổi tiếng nhất, nhưng vẫn có nhiều công cụ A/B testing của bên thứ ba, bao gồm Geeklab, Storemaven, SplitMetrics và Upptic. Các công cụ này thường cung cấp các tính năng và kiểm soát bổ sung cho thử nghiệm.


Trước khi bắt đầu A/B testing, hãy suy nghĩ kỹ những gì bạn muốn thử nghiệm và lý do tại sao. Đối với một số người, cải thiện ảnh screenshot là ưu tiên chính. Đối với những người khác, việc thêm video preview có thể là mối quan tâm chính. Đánh giá yếu tố nào của thương hiệu hoặc sản phẩm là quan trọng nhất đối với lượng truy cập và cách bạn có thể làm cho ứng dụng của mình nổi bật.


Những sai lầm cần tránh khi A/B testing cho ASO

Đảm bảo tránh các lỗi dưới đây để thu được được kết quả từ các A/B testing của bạn.


Không chạy A/B testing đủ lâu

Nhiều người mắc sai lầm là kết thúc A/B testing quá sớm. Kết thúc thử nghiệm quá sớm đồng nghĩa thu thập được ít dữ liệu và có khả năng dẫn đến kết quả sai. Hơn nữa, khách ghé thăm store có hành vi trong tuần khác với cuối tuần, nó làm thay đổi đáng kể dữ liệu được thu thập.


Để tránh những vấn đề đó, hãy chạy A/B testing trong thời gian đủ lâu: tối thiểu là 7 ngày, bao gồm cả ngày trong tuần và cuối tuần. Nếu có thể, hãy Testing lâu hơn. Bạn nên chạy số ngày là bội số của 7.


Mong đợi kết quả giống nhau ở 2 store cho một thử nghiệm

Sự xuất hiện của các trang ứng dụng cũng như hành vi khi truy cập cửa hàng trên Google Play khác với App Store. Do đó, thật sai lầm khi tin rằng tất cả những phát hiện có trên một cửa hàng sẽ áp dụng được cho cả hai mà không xem xét sự khác biệt về giao diện hoặc lượng truy cập. Để có kết quả đáng tin cậy, hãy kiểm tra nội dung trên cả App Store và Google Play trừ khi bạn có lý do chính đáng để tin rằng kết quả sẽ như nhau ở cả hai cửa hàng.


Không nhận thức được các nỗ lực marketing khác và tác động của chúng

Một số hoạt động marketing - ví dụ: chiến dịch trả phí (paid campaign) - có thể thay đổi hành vi của khách truy cập cửa hàng ứng dụng. Những khách truy cập (visitors) này có thể thấy một số nội dung nhất định hấp dẫn hơn (hoặc kém hơn) so với organic traffic, do đó làm sai lệch kết quả thử nghiệm.


Kết luận

A/B testing là một công cụ marketing hiệu quả có thể giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi ứng dụng. Tuy nhiên, A/B testing yêu cầu sự chuẩn bị kỹ lưỡng, bao gồm cả giả thuyết. Nếu được thiết kế phù hợp, A/B testing có thể cung cấp thông tin giá trị về hành vi của người truy cập cửa hàng, bất kể kết quả ra sao. Những thông tin này có thể giúp bạn định hướng tốt hơn các nỗ lực marketing sau này.

Nguồn: Apptweak


Về AppROI AppROI Marketing là Growth Marketing Agency, có thế mạnh về Digital Performance Marketing với năng lực triển khai và tối ưu hiệu quả marketing trên nền tảng công nghệ mang lại khách hàng thực sự, giúp khách hàng đo lường giá trị lâu dài sau khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ. Hiện tại, AppROI đang đồng hành cùng các đối tác lớn như Google, TikTok, Facebook, Cốc Cốc, AppsFlyer, Adjust, CleverTap, Insider.... Website: approi.co E-mail: info@approi.co Hotline: 0789.99.66.88

#AppROI #abtesting #ASO




bottom of page