A/B 測試是游戲行業常用的數據試驗方法，特別是有過游戲出海經歷的企業，都嘗試過 A/B 測試：

• 商店 A/B 測試：在 Google Play 開發者后臺，通過 A/B 測試挑選最合適的游戲圖標、商店圖、商店視頻和商店文案；

• 廣告投放 A/B 測試：在 Facebook 投放廣告素材時，通過 A/B 測試發現哪一個受眾群體可以創造更高廣告價值；進行廣告投放的優化，確認哪一種投放方式/投放素材可獲得最佳成果；

• 廣告變現 A/B 測試：在變現聚合平臺調試廣告變現時，通過 A/B 測試尋找更合適的 Waterfall 配置等，尋找最佳的廣告觸發時機、廣告觀看獎勵、廣告播放形式等；

• 產品 A/B 測試：在游戲產品研發與運營過程中，測試美術設計，如按鈕用什么顏色、什么形狀，NPC 用什么造型、技能特效、抽卡表現等；

  測試新手引導，調整新手階段的節奏、難度和特定的關卡設計；

  測試界面布局，如商城界面布局，包括順序、大小、顏色和邊框等；

  測試產品定價，確定哪些定價的硬通貨或者禮包對玩家更有吸引力；

  測試變現入口，確定合適的變現入口，使得既可以獲得可觀的收益又不影響玩家體驗；

  測試玩法機制，找到更吸引玩家的玩法，如調整 PVE 通關獎勵領取方式能否提升玩家體驗深度，副本增加隨機隱藏 BOSS 能否吸引玩家再次挑戰，PVP 不同匹配策略對玩家參與積極性有什么影響。

本文將圍繞游戲產品 A/B 測試，幫助游戲企業及時了解每一個重要變動帶來的是積極還是消極影響，從而實現在版本迭代時達到更好的留存和收益。

接下來通過三個真實實踐案例，講述神策數據 A/B 測試如何幫助游戲企業解決玩家轉化與參與度問題。

案例一：限時活動 A/B 測試，玩家游戲進度大幅提升

某款休閑游戲上線一段時間后，玩家付費逐漸乏力。策劃同學希望通過優化限時活動，刺激玩家付費，進而提升 LTV。目前限時活動設計為：玩家在限定時間通過指定數量活動關卡即可領取活動獎勵。玩家挑戰活動關卡需要消耗體力、攻防增益等道具。道具不足時，可以通過內購商城、觀看廣告兩種方式來及時補充。策劃同學希望通過在活動中加入一些社交競爭元素，借助相互攀比的心態，激勵玩家盡早通關活動關卡，提升收益（短期內消耗更多付費道具）。

在以往實踐中，將社交競爭元素用排行榜的形式來展現效果會更好。因此策劃同學設計了三版排行榜展示策略：

1、為玩家展示相同地區其他玩家的活動進度；

2、為玩家展示相似水平段位其他玩家的活動進度；

3、為玩家展示相近剩余體力其他玩家的活動進度。

同時，通過 A/B 測試進行策略驗證——將玩家分為對照組和三個試驗組，各組玩家只能看到所屬組的排行榜展示形式：

• 對照組：此組玩家將不會被展示進度排行榜

• 試驗組 1：此組玩家將會被展示相同地區玩家的進度排行榜

• 試驗組 2：此組玩家將會被展示相似水平段位玩家的進度排行榜

• 試驗組 3：此組玩家將會被展示相近剩余體力玩家的進度排行榜

圖 神策數據 A/B 測試設置試驗分組界面

然后，篩選試驗受眾玩家為“活躍玩家”，設置試驗核心指標為“活動時間段內的人均收益”，設置試驗輔助指標為“活動參與率”。

接下來，在進行為期一周的觀察之后，發現試驗組 2 的置信區間在【+4.69%，+9.54%】，核心指標有顯著提高，因此，產品團隊將試驗組 2 的版本確定為最新可發布版本。

在該過程中，神策數據 A/B 測試解決方案能夠幫助游戲企業結合用戶行為分析，確定應對用戶變化的最優解決方案，最大化提升價值產出與效率。

案例二：通關獎勵展示形式的 A/B 測試，強化玩家粘性與游戲深度

某 RPG 游戲希望通過調整 PVE 關卡獎勵的領取方式，來提升玩家對 PVE 關卡獎勵的期待，刺激玩家持續參與關卡挑戰，從而提升玩家購買體力的可能性（挑戰關卡需要消耗一定體力）。當前玩家順利通關時，會展示通關獎勵，同時獎勵道具直接進入玩家包裹。針對此，策劃同學計劃在挑戰成功領取通關獎勵階段融入隨機機制，增加闖關樂趣，設計了兩種通關獎勵領取方式：

1、通關成功后，為玩家彈出大轉盤。玩家轉動轉盤后，可以獲得指針停留的道具，大轉盤內的道具與直接展示相同；

2、通關成功后，為玩家彈出三個寶箱。玩家可以選擇任一寶箱獲取里面的獎勵，選擇之前無法看到寶箱內道具信息，寶箱內道具配置與直接展示相同。

為了快速識別到最優的通關獎勵領取方式，策劃同學通過 A/B 測試觀察各個策略的數據結果輔助決策，將玩家分為對照組和兩個試驗組，各組玩家只能看到所屬組的獎勵領取方式：

• 對照組：直接展示關卡獎勵，玩家直接領取獎勵

• 試驗組 1：以轉盤形式展示獎勵，玩家通過旋轉轉盤領取獎勵

• 試驗組 2：以三寶箱形式展示獎勵，玩家通過選擇任一寶箱領取獎勵

在該試驗中，篩選試驗受眾用戶為“新注冊玩家”，試驗核心指標為“人均關卡通過次數”，試驗輔助指標為“人均在線時長”，綜合觀察指標變化后，發現試驗組 1 玩家平均通過關卡次數為 11.91 次，試驗組 2 玩家平均通過關卡次數為 12.27，均明顯高于對照組直接展示關卡獎勵的 11.2 次。因此，該游戲團隊將試驗組 2 作為正式版本對外發布。

案例三：新手限時禮包展示時長的 A/B 測試，有效提升玩家購買率

某策略游戲的策劃團隊對于新手限時禮包的購買率不太滿意，希望通過策略優化實現購買率提升。

目前，該游戲的新手禮包限購時長為 3 天，因此，策劃同學計劃通過調整禮包限購時長來營造緊張感，刺激玩家購買，從而提升禮包購買率。按照這一思路，策劃同學設計了一次 A/B 試驗，將當前限時 3 天購買的新手禮包作為對照組，將限時 2 天購買的新手禮包作為試驗組 1，將限時 1 天購買的新手禮包作為試驗組 2，將限時 7 天購買的新手禮包作為試驗組 3。各組禮包內的道具都一樣。

在進行試驗的過程中，篩選試驗受眾用戶為“新注冊用戶”，設置試驗核心指標為“禮包購買率”，設置試驗輔助指標為“禮包查看次數”。

經過觀察與分析試驗效果發現，對照組與試驗組的禮包購買率分別如下：

可以看出，試驗組 2 的禮包購買率相較于對照組提升明顯，能夠最大限度滿足此次改版需求。

此次試驗中，該游戲企業通過神策數據的 A/B 測試解決方案，能夠覆蓋完整用戶操作觸點，并得益于 One ID 映射方案，輕松實現用戶跨端識別。與此同時，運營同學可以將一份流量克隆為多份，流量復用，面向同一個玩家同時進行多個試驗；也可以將一份流量分割為多份，分配給多個試驗使用，同時保證各試驗流量相互隔絕，保持流量互斥；除此之外，還可以將一份流量拆分為多組，分配給多個試驗版本使用，并靈活調整各組分配比例，基于此實現一份流量、多份使用，大幅提升試驗并行數量。

綜上，神策數據 A/B 測試能夠幫助游戲企業在研運過程中，以更低成本做更多、更精準的試驗，驅動科學決策的誕生。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的神策数据：游戏企业如何做产品 A/B 测试？三大案例一次搞懂的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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