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解锁iOS评级提示后面的数据

没有人认为Apple评级提示会带来惊人的效果。根据Apptentive的分析，实施评级提示的应用程序的每日评分数量增加了32倍，90％的应用程序也显示平均星级评分增加了20％。抓到了吗？这是一个用户参与的黑匣子，唯一可跟踪的数据是您的评分和评论的输出指标。

Apple的数据在哪里？！

我真的希望你能得到这个参考

缺乏参与数据使得无法同时进行实验，因为无法区分用户群组之间的性能。这意味着你在黑暗中开火，希望你尽可能多地吸引用户。

对于那些优先考虑基于行为的产品和设计决策的团队来说，这是一个难以接受的药丸。在我在Keepsafe的时间里没有什么不同。

我们对评级提示的早期实施显示评级显着上升，但评论下降。我们希望更好地了解用户如何与提示进行交互，以便我们可以优化以获得更好的性能。

这就是假提示进入的地方。

免责声明：以下内容针对更新的Apple指南。Keepsafe和我不再使用这个实验，也不会宽恕它。

哪一个是假的？

假提示

我们创建了Fake Prompt来回答有关我们搜索的4个问题，以找到最佳实现：

谁应该看到提示？

在用户生命周期中显示提示？

会话期间应该弹出提示？

出现提示的Cadence？

我们需要尝试跨多个群组的快速集成，以便我们找到每个群组的最佳表现。您可以在我的如何通过iOS评级提示帖子增加评分和评论中了解有关我们实施框架的更多信息。

为了使我们的结果准确描述性能，我们复制了iOS评级提示的UI / UX。创建相同的体验可确保在我们回到本机提示后，我们在冒烟测试期间获取的数据将保持正确。

然后，我们添加了基于事件的跟踪，以帮助我们确定以下性能指标：

转换（成功提交）评级

转换（成功提交）审核

评分和评论的平均星数

评分的评论字符数

每个提示的表现

假提示性能

我们使用假提示来测试许多假设。以下数据是从我们表现最佳的变体中收集的，该变体早已被恢复为原生提示。

转换为评级

用户转换为13.5％到提交的评级，绝大多数评级为5星。这导致总平均评分为4.7星。

这进一步证明，评级提示是大规模获取质量评级的绝佳工具。

转换为评论

当显示提示时，用户仅以0.07％转换为评论。这意味着，对于每1000个看到提示的人来说，只有7人实际上会留下评论。这些评论的明星分布也非常消极，68％是1-3星评价。

从提交的评分转换为评论

通过提示输入评分较差的用户，虽然很少，但更容易留下差评。下面显示了从星级到评价的转化率分布：

离开1星评级的用户最终会转换为12.2％的1星评价，而5星评级只会转换为0.05％的评论。虽然你应该得到更多的积极评价而不是差评，如果你有负面评价的问题，你应该期望他们中的许多人转换成负面的书面评论。

差评很糟糕，好评也差

我们通过总字符数来确定评论的强度。我们发现留下负面（1-3）评论的用户写了短文，而正面（4-5）没有太多实质内容。

来自iOS评级提示的负面应用评论将3倍的字符数作为正面评价。

评论的中位数字数

来自提示的1星评价比5星评价大6倍，许多5星评价只有1-2个字。

随着Apple似乎随机提供应用评论，我确信字符数，关键字和数量等其他变量有助于这一决定。对那些追求高收益的人来说是一件麻烦事。率。

摘要

iOS评级提示是获得高收视率的绝佳方式，但如果您正在寻找评论，请不要依赖它。

我们能够获得的Photo Vault的平均星级评分和平均评价与从美国前100个iOS应用程序中提取的数据一致，并准确描述了您的期望。

一些有趣的事实没有写入：

由于提示之间的间隔时间较长，我们的一些实验需要数月才能完成

我们使用Amplitude进行事件跟踪，使用Appbot.co进行评级/评估性能跟踪

我们在假冒提示中添加了逻辑，以便在崩溃后至少7天不显示，并且我们看到平均值略微但显着增加。评分

iOS评级提示转换为13.5％的提交评级，而我们的自定义评级提示（在iOS提示发布之前）的点击率仅为0.8％

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