A/B测试实战篇！5招致胜应用内变现策略调优 | 热力发行指南

终于来到A/B测试系列完结篇 —— 行业实战篇！

变现是开发者和运营团队最关注的核心问题。然而，尽管开发者已经熟悉使用聚合平台的A/B测试来确定能获得更高收益率的底价的玩法，应用内变现策略的优化经常在早期不会受到足够重视。

我们需要明确一点：应用内变现策略的优化不是APP运营中可有可无的后置行为，而是至关重要的前置行为。这意味着，从产品运营的第一天起，变现策略的调优就应该成为日常工作中的重要一环，而非事后诸葛亮的分析对象。

而A/B测试，在这个环节里不仅是一种数据驱动的工具，更是一种能够为变现策略提供精准、可行数据支持的有力手段。

本篇我们会着眼游戏和工具APP，按步骤详解如何应用AB测试系统科学的帮助优化应用内变现策略，助推营收曲线。

首先我们要了解，变现收益由什么决定？

广告位设计与产品设计息息相关，是开发者在获取广告收益前做的基础准备。我们知道：

所以要提升整体广告收益，一是可以在尽可能多的合适位置增加广告位的数量，二是提升单个广告位的曝光次数和eCPM，从而提升广告展示率。而好的广告位设计，则是“数量”与单个“质量”的搭配组合，从而获得较高的ROI。

有了这层理解，接下来让我们按步骤来看看一个好的广告变现策略是如何产生的。

广告场景的选择通常受到用户行为、页面流量和用户停留时间的影响，更高曝光率的场景通常会带来更多展示，提高变现收益。

通过A/B测试，开发者可以准确地测量不同广告场景的曝光率，从而将广告位放置在曝光率更高、客户更易触达的场景。

在实际应用中，不同类型的APP通常有各自特定的高曝光和高转化场景，适合放置不同计费方式的广告。以最热门的赛道游戏和工具类APP区分：

开屏、Banner、插屏、原生广告和激励视频是目前主流的五种广告样式。最近还出现了一些新的广告形式，如互动视频广告和联动广告，这些通常需要广告主进行特殊定制。

开发者可以设置多个广告样式，并通过A/B测试来确定哪种广告样式在特定场景下能使用户获得较佳的用户体验，不会大程度影响留存从而降低广告收益。

目前，我们观察到大多数广告主在广告样式的选择上呈现以下特征：

过多的广告展示可能会导致用户体验下降，而过少则可能会降低广告收入，我们需要的是找到其中的平衡点。

通过A/B测试，开发者可以设置不同的广告展示频次，观察不同设置对用户留存和变现收益的影响来找到最优的广告展示频次，还可以更深入地了解用户反应。

展示频次的优化对于游戏开发者来说尤其重要，因为展示频次很大程度上影响用户的游戏体验，从而很容易带来留存率的波动，影响变现效率。

比如，游戏开发者可以使用A/B测试来检验人均广告展示频次对留存率的影响。下图是一个A/B测试的示例，将流量分为3组，每组以不同的每天人均展示次数进行测试，结果显示，每日人均展示的频次由4调整至5时，留存出现大幅下降，所以最佳人均展示为4次。

同时，广告展示的时机也会对变现收益有很大的影响：对于玩游戏5秒钟失败和坚持10分钟后失败的用户来说，后者观看激励视频复活的动力肯定更强。具体在什么时机展示广告能够最大化ROI，也是需要严格的A/B测试来确定的。

对于激励广告设置的优化，很大程度上提高广告展示率和用户转化行为。

在众多游戏场景中，把握激励视频出现的最佳时机，满足玩家的需求点，才能充分挖掘其变现潜能。玩家需求可从游戏的各个阶段切入，游戏开发者可根据自家游戏特点，适当搭配组合。适当的激励场景设置，有利于提升用户在游戏内的停留时长，进一步提升收益。

通过A/B测试，开发者或营销人员可以更精确地确定激励广告如何设置能够最大程度吸引用户注意力，提高转化率及LTV。

A/B试验是关于数据的试验，也是用数据指导方向的工具，它的核心在于数据。而热力引擎的A/B测试功能充分提供所需数据，支持基于几十种关键指标的测试，允许开发者通过关键指标进行诊断评估，衡量变现效率与效果。

使用热力引擎创建A/B试验，分为简单5步。

A/B测试开始运行后，专属的数据报告支持可视化展示，允许用户查看指标随时间变化的趋势。例如，用户可以追踪某一广告位的点击率是如何在过去几周内逐渐提升或下降的。留存数据的展示则能够帮助用户了解用户在特定时间段内的活跃度和忠诚度，从而更精准地调整变现策略。

这些数据可以用于进一步优化广告变现策略，从而实现更高的ROI。

通过热力引擎的A/B测试模块对数据进行深入分析，开发者不仅可以了解哪些广告场景和广告位最有效，还可以获得有关用户行为和偏好的相关信息，实现应用内变现策略调优的正循环。