Гугл эксперименты: Chrome Experiments — Experiments with Google

Содержание

Эксперименты со страницей приложения | Google Play Console

Увеличьте количество установок и показатели удержания пользователей, оптимизировав страницу приложения в Google Play. Подберите самые эффективные локализованные тексты и графику с помощью A/B-тестирований.

Открыть Play Console

Увеличение количества установок и коэффициента конверсии

Оптимизируйте коэффициент конверсии установок, выполняя бесплатное A/B-тестирование текста и графики на странице приложения.

Эксперименты с локализованными страницами для расширения глобального присутствия

Проводите эксперименты и анализируйте реакцию пользователей со всего мира

Оптимизация на основе показателей

Просматривайте статистику источников трафика и количества пользователей, не удаливших приложение в течение одного дня, и оптимизируйте версии страниц приложения в Google Play на основе полученных данных

  • Протестируйте значки, видео и скриншоты. Так вы получите наилучшие результаты.

  • Тестируйте один объект за раз – это позволит сделать наиболее точные выводы.

  • Проводите тестирование в течение как минимум недели. Такой подход поможет выявить закономерности трафика в будние и выходные дни.

  • Время от времени проводите повторные тестирования объектов, чтобы выявить изменения, связанные с пользователями, рынками и сезонными колебаниями.

  • Подпишитесь на уведомления по электронной почте. Так вы будете получать оповещения о том, какой вариант победил.

Как настроить эксперимент со страницей приложения

Перейдите в Справочный центр Play Console и узнайте, как настроить эксперимент со страницей приложения

Подробнее

Курс с сертификатом от Академии Google Play

Пройдите обучение по созданию страницы приложения в Google Play

Начать обучение

Рекомендации по эффективному проведению экспериментов

Посмотрите это видео с конференции Google I/O 2019 и послушайте советы по проведению экспериментов от участников нашей команды

Смотреть видео

Увеличение количества установок с помощью экспериментов со страницей приложения

Ознакомьтесь с рекомендациями по увеличению количества установок с помощью экспериментов со страницей приложения

Подробнее

  • Благодаря экспериментам со страницей приложения компания Jam City увеличила количество конверсий.

    Смотреть видео

  • Компания Tapps Games увеличила количество установок более чем на 20 % благодаря экспериментам со страницей приложения в Google Play.

    Подробнее

  • Компания Kongregate увеличила количество установок на 45 % благодаря экспериментам со страницей приложения в Google Play.

    Смотреть видео

  • Компания Pincer Games увеличила количество конверсий на 20 %.

    Смотреть видео

Используйте отчеты и инструменты оптимизации, чтобы привлекать больше новых пользователей, и получайте уникальную статистику по тенденциям рынка, доступную только в Google Play.

Подробнее

Страница приложения

Совершенствуйте страницу приложения в Google Play, чтобы завоевать внимание пользователей.

Отчет об источниках трафика

Отслеживайте качественные показы по источникам трафика.

Предварительная регистрация

Заинтересуйте пользователей новой игрой или приложением ещё до запуска.

Локализация

Чтобы пользователи из других стран могли работать с вашим приложением, локализуйте его контент, интерфейс и страницу в Google Play.

Открыть Play Console

Эксперименты

Поделиться термином «»

Избранное

Эксперименты — инструмент Google Ads, с помощью которого рекламодатели могут проводить А/Б-тестирование, чтобы проверять гипотезы и масштабировать лучшие результаты тестов в кампаниях.

Раньше инструмент назывался «Проекты кампаний и эксперименты». С января 2022 года, чтобы запустить эксперимент, проектную кампанию создавать не нужно.

Эксперименты в Google Ads есть трех видов:

  1. Варианты объявлений. Можно протестировать разные виды адаптивных или текстовых объявлений.

  2. Эксперименты для видео. Можно протестировать видеокреативы в кампаниях Discovery и видеокампаниях.

  3. Собственные эксперименты. Можно протестировать почти любые настройки в поисковой рекламе и КМС. Исключения — общие бюджеты, распределение ставок и модификаторы объявлений для целевых кампаний и групп объявлений. Тест для модификаторов можно запустить, если создать эксперимент, а потом указать фид целевой кампании или группы объявлений.

Как провести эксперимент в Google Ads

Выберите вкладку «Эксперименты» в левом меню.

Отметьте, какой эксперимент провести, нажмите «Продолжить».

Система попросит дать эксперименту название. Также можно ввести описание. Далее выберите базовую кампанию, изменения в которой вы хотите протестировать.

На втором шаге внесите изменения согласно своей гипотезе: например, добавьте новые корректировки ставок, ключевые фразы, тексты объявлений, поменяйте стратегию.

На третьем, заключительном шаге запуска эксперимента, нужно задать расписание показов, выбрать цели эксперимента (максимум две) и настроить долю бюджета. Если эксперимент рискованный, на него можно выделить только небольшую часть.

В последнем блоке выберите, включать ли синхронизацию. Если это сделать, то в ходе эксперимента все изменения в базовой кампании будут автоматически применяться и к экспериментальной.

Для достоверного результата тестирования рекламодателям советуют не вносить существенные корректировки в базовую кампанию, пока идет эксперимент.

Когда вы нажмете «Создать эксперимент», базовая кампания скопируется, и эксперимент запустится.

После накопления данных можно оценить результаты, применить изменения к базовой кампании или отказаться от них.

Что можно протестировать с помощью Экспериментов Google.Ads

  1. Стратегии назначения ставок. Можно сравнить, например, ручное управление ставками в базовой кампании с автостратегией «Максимум конверсий» в экспериментальной. Это позволит определить, какая стратегия управления ставками (ручная или авто) приводит больше конверсий по меньшему СРА, и применить эту стратегию уже в постоянной кампании.

  2. Рекламные объявления. Можно провести А/Б-тестирование различных элементов объявления, например, в одном варианте объявления указать стоимость товара в рублях, а в другом — не указывать цену. Сравнив полученные результаты, оставить более эффективный вариант объявления в базовых рекламных кампаниях.

  3. Ключевые слова. С помощью эксперимента можно проверить, какое семантическое ядро приносит больше конверсий.

  4. Местоположения. Можно узнать, в каком именно геотаргетинге находится Ваша ЦА, где именно CR будет выше, а СРА меньше. Такие эксперименты можно использовать для расширения охвата или для выявления конверсионных городов и областей.

  5. Параметры устройств. Можно выявить, на каких устройствах (компьютеры, мобильные устройства и планшеты) или с помощью каких корректировок ставок на устройствах удается достичь поставленные цели/KPI.

  6. Целевые страницы. Можно проверить, какая посадочная страница сайта является конверсионной для ЦА, например, можно провести тест различных вариантов URL сайта: в одной кампании вести пользователей на общую страницу товара/модели, а в экспериментальной кампании — на страницу конфигуратора данного товара/модели. Сравнив результаты эксперимента, наиболее эффективный вариант оставить в базовых кампаниях.

  7. Различные настройки ремаркетинга. Тестирование позволяет узнать, какие интересы/темы наиболее эффективны для достижения ваших целей.

Как развивался инструмент Эксперименты в Google Ads

Ноябрь 2015 года — началось тестирование инструмента «Проекты и эксперименты».

Февраль 2016 года — инструмент был запущен для поисковых кампаний.

Август 2016 года — инструмент заработал для кампаний в КМС.

Декабрь 2021 года — стало известно, что Google Ads тестирует новую страницу экспериментов без проектов кампаний.

Январь 2022 года — к новой странице экспериментов открыли доступ всем рекламодателям.

Вам может быть интересно

Ко всем статьям

Hello Morse — Эксперименты с Google

Коллекция экспериментов с ИИ и Chrome, вдохновленных азбукой Морзе на Android Gboard.

ПОЛУЧИТЕ КЛАВИАТУРУ

Разработчик Таня Финлейсон нашла свой голос с помощью азбуки Морзе. Теперь она сотрудничает с Google, чтобы внедрить азбуку Морзе в Gboard, чтобы другие могли попробовать ее для доступного общения.

Азбука Морзе для Gboard включает в себя настройки, которые позволяют пользователям настраивать клавиатуру в соответствии со своими уникальными потребностями. Он работает в тандеме с такими функциями специальных возможностей Android, как Switch Access и Point Scan.

Это обеспечивает доступ к прогнозам и предложениям Gboard на основе искусственного интеллекта, а также точку входа к продуктам на основе искусственного интеллекта, таким как Google Assistant.

НАСТРОЙКА КЛАВИАТУРЫ

ИЗУЧЕНИЕ МОРЗЕ

Таня и ее команда создали этот тренажер, чтобы сделать изучение азбуки Морзе более увлекательным и побудить людей продолжать ее. Попробуйте, если вы настроили азбуку Морзе для Gboard и готовы изучать Морзе.

ЗАПУСТИТЬ ЭКСПЕРИМЕНТ ПОЛУЧИТЬ КОД

СООБЩЕНИЕ ОТ ТАНИ ВСЕМ ХАКЕРАМ

«Я очень рад, что Gboard теперь имеет клавиатуру Морзе, которая позволяет переключать доступ с различными настройками для удовлетворения уникальных потребностей большего количества людей.

Меня еще больше волнует то, что люди будут строить. От небольших игр и аппаратных хаков до полноценных коммуникационных приложений и учебных инструментов. Что бы вы ни построили, мы будем рады, если вы представите это здесь. Никогда не знаешь — даже небольшие лайфхаки, которые ты придумаешь, могут открыть мир для новичков в азбуке Морзе».

СТРОЙКА С КОДАМИ МОРЗЕ

Приняв слова Тани близко к сердцу, гейм-дизайнеры, программисты и дети собрались на хакатоне в Ассоциации адаптивного дизайна. Используя Hello Morse, участники создали прототипы игр, которые сделали изучение азбуки Морзе увлекательным занятием. Подробнее здесь…

После мероприятия участники представили свои проекты на этот сайт. Приведенные ниже эксперименты включают их игры, а также другие примеры с открытым исходным кодом, которые помогут вам начать работу с вашими собственными приложениями на основе Морзе. Мы надеемся, что эти ресурсы вдохновят вас на участие в жизни сообщества, создание собственных проектов доступности и их размещение здесь.

ЭКСПЕРИМЕНТЫ

Сделал что-то
вы хотели бы видеть здесь
?

Отправьте здесь свой эксперимент
.

РЕСУРСЫ

Использование Морзе с переключателями

Переключатель Доступ может быть полезен для людей с нарушениями подвижности, которые не позволяют им напрямую взаимодействовать с экранами компьютеров. Существуют различные варианты переключателей (дополнительная информация здесь), а также набор переключателей «сделай сам» для тех, кто хочет поэкспериментировать.

Таня Финлейсон и Tandem Master

Посетите сайт Тани, чтобы узнать больше о том, как она начала использовать Морзе и, в конечном итоге, вместе со своим мужем Кеном разработала устройство Tandem Master.

Что такое Ассоциация адаптивного дизайна?

Ассоциация адаптивного дизайна — это организация, расположенная рядом с офисом Google в Нью-Йорке, которая создает индивидуальные приспособления для детей с ограниченными возможностями. Их миссия и история с азбукой Морзе вызвали хакатон Hello Morse, показанный выше.

Введение в эксперименты с вершинным ИИ

Целью разработки модели проблемы является
определите лучшую модель для данного конкретного варианта использования. С этой целью,
Vertex AI Experiments позволяет отслеживать и анализировать разные модели
архитектуры, гиперпараметров и обучающих сред.

Проведение экспериментов не требует дополнительной оплаты. Вы платите только за
ресурсы, которые вы используете во время эксперимента, как описано в
Цены на Vertex AI.

Что вы хотите сделать? Взять образец ноутбука
отслеживать показатели и параметры Сравнение моделей
отследить экспериментальную родословную Модельное обучение
трасса трубопровода Сравните прогоны конвейера

Отслеживание шагов, входов и выходов

Vertex AI Experiments позволяет отслеживать

  • шагов из »> запуск эксперимента ,
    например, предварительная обработка, обучение,
  • входов, например, алгоритм, параметры, наборы данных,
  • 90 115 результатов этих шагов, например, модели, контрольные точки, метрики.

Затем вы можете выяснить, что сработало, а что нет, и определить дальнейшие действия
просторы для экспериментов.

Примеры пути пользователя см.:

  • Обучение модели
  • Сравнить модели

Анализ производительности модели

Vertex AI Experiments позволяет отслеживать и оценивать, как
их модель, выполненная в совокупности, на тестовых наборах данных и во время
тренировочный забег. Эта способность помогает понять производительность
характеристики их моделей — насколько хорошо работает конкретная модель в целом,
где это не удается, и
где модель выделяется.

Для примеров пути пользователя см.:

  • Сравнение запусков конвейера
  • Сравнить модели

Сравнение производительности моделей

Vertex AI Experiments позволяет группировать и сравнивать несколько моделей
через »> эксперимент выполняется . Каждая модель имеет свои заданные параметры, моделирование
методы, архитектуры и входные данные. Такой подход помогает выбрать лучшую модель.

Для примеров пути пользователя см.:

  • Сравнение запусков конвейера
  • Сравнить модели

Поиск экспериментов

Консоль Google Cloud обеспечивает централизованное представление экспериментов,
поперечное сечение запусков эксперимента и детали для каждого запуска.
Vertex AI SDK для Python предоставляет API для проведения экспериментов,
запуск эксперимента,
параметры запуска эксперимента, метрики и артефакты.

Эксперименты Vertex AI вместе с
Метаданные Vertex ML позволяют
чтобы найти артефакты, отслеженные в эксперименте. Это позволяет быстро просматривать
происхождение артефакта и артефакты, потребляемые и производимые по шагам в прогоне.

Объем поддержки

Vertex AI Experiments поддерживает разработку моделей с использованием
Индивидуальное обучение Vertex AI, Vertex AI Workbench
записные книжки, записные книжки и все платформы Python ML для большинства платформ машинного обучения.
Для некоторых платформ машинного обучения, таких как TensorFlow, Vertex AI Experiments
обеспечивает глубокую интеграцию в структуру, которая делает пользовательский опыт
автомагический. Для других платформ машинного обучения Vertex AI Experiments предоставляет
независимый от фреймворка Vertex AI SDK для Python, который вы можете использовать.
(см. Готовые контейнеры для
TensorFlow, scikit-learn, PyTorch, XGBoost).

Модели данных и концепции

Vertex AI Experiments — это контекст
в метаданных Vertex ML, где эксперимент
может содержать n запусков эксперимента в дополнение к n запусков конвейера. Эксперимент
запуск состоит из параметров, сводных метрик, метрик временных рядов и
PipelineJob , Артефакт ,
и Исполнение Ресурсы Vertex AI.
Vertex AI TensorBoard,
управляемая версия TensorBoard с открытым исходным кодом, используется для показателей временных рядов
хранилище. Казни и артефактов запуска конвейера доступны для просмотра
в консоли Google Cloud.

Термины Vertex AI Experiments

Эксперимент, запуск эксперимента и запуск конвейера

эксперимент

  • Эксперимент — это контекст, который может содержать набор из n запусков эксперимента в дополнение к запускам конвейера, где пользователь может исследовать, как группа, различные конфигурации, такие как входные артефакты или гиперпараметры.

См. раздел Создание эксперимента.

Запуск эксперимента

  • Запуск эксперимента может содержать определяемые пользователем метрики, параметры, выполнения, артефакты и ресурсы вершин (например, PipelineJob).

См. раздел Создание запусков экспериментов и управление ими.

выполнение конвейера

  • Одно или несколько заданий Vertex PipelineJob могут быть связаны с экспериментом, в котором каждое задание PipelineJob представлено как один запуск. В этом контексте параметры запуска определяются параметрами PipelineJob. Метрики выводятся из артефактов system.Metric, созданных этим PipelineJob. Артефакты выполнения выводятся из артефактов, созданных этим PipelineJob.

Один или несколько ресурсов Vertex AI PipelineJob
может быть связан с ресурсом ExperimentRun .
В этом контексте параметры, метрики и артефакты не выводятся.

См. Свяжите конвейер с экспериментом.

Параметры и показатели

параметры

  • Параметры — это входные значения с ключом, которые настраивают выполнение, регулируют поведение выполнения и влияют на результаты выполнения. Примеры включают скорость обучения, процент отсева и количество шагов обучения.

См. параметры журнала.

сводные метрики

  • Сводные метрики — это отдельное значение для каждого ключа метрики в ходе эксперимента. Например, точность теста эксперимента — это точность, рассчитанная по набору тестовых данных в конце обучения, которую можно зафиксировать в виде сводной метрики с одним значением.

См. сводные показатели журнала.

Показатели временных рядов

  • Показатели временных рядов — это продольные значения показателей, где каждое значение представляет собой шаг в тренировочной части цикла.

    This entry was posted in Популярное