当需要用 Apple App Store Connect…

适用于对 App Store 产品页的图标、截图、预览视频等元素做 PPO 原生 A/B 测试或用 CPP 做定向页面，并优化转化率。

适用场景

解决思路

1. 检查 app-marketing-context.md，读取其中上下文作为测试背景。
2. 向用户询问 App ID。
3. 向用户询问当前转化率（如果 App Store Connect 中有数据）。
4. 向用户询问每日曝光量（用于确定测试时长）。
5. 询问用户想测试什么：icon、screenshots、description 等。
6. 确认 Apple Product Page Optimization (PPO) 可测试元素：App icon 最多 3 个 variants、Screenshots 最多 3 个 variants、App preview video 最多 3 个 variants。
7. 确认 PPO 不可测试元素：Description、Title、Subtitle。
8. 遵守 PPO 限制：只针对自然 App Store 流量测试；宣布胜出至少需要 90% confidence；测试运行 7-90 天；同一时间只能运行一个测试；流量分割自动且不可配置。
9. 了解 Custom Product Pages (CPP)：每个 app 最多 35 个自定义产品页，每页可有独特的 Screenshots、App preview videos、Promotional text。
10. 用 CPP 服务不同受众（来自不同广告活动）、不同价值主张、季节性信息、特定市场的本地化创意。
11. 注意 CPP 不是真正的 A/B 测试：CPP 是从特定 URL/活动链接进入的定向页面，不是随机流量分割。
12. 按 Impact × Effort Matrix 排序测试优先级：First screenshot 对 CVR 影响 Very High（可能提升 15-30%），Effort Medium，Priority 1。
13. App icon 对 CVR 影响 High（可能提升 10-20%），Effort Medium，Priority 2。
14. Screenshot order 对 CVR 影响 Medium（可能提升 5-15%），Effort Low，Priority 3。
15. Screenshot style 对 CVR 影响 Medium（可能提升 5-15%），Effort High，Priority 4。
16. Preview video 对 CVR 影响 Medium（可能提升 5-10%），Effort High，Priority 5。
17. 始终先测试第一张 screenshot：它是用户在搜索结果中首先看到的内容，80% 用户不会滚动超过前 3 张 screenshots，小改进会影响每个访客。
18. 每个测试前写清晰 hypothesis，格式：If we [change], then [metric] will [improve/increase] because [reason]。
19. Hypothesis 示例：如果把 social proof（“5M+ users”）加到第一张 screenshot，转化率会提高，因为能建立信任。
20. Hypothesis 示例：如果把 icon 从 blue 改成 orange，点击率会提高，因为它在搜索结果中更突出。
21. Hypothesis 示例：如果先展示 app 的 AI feature 而不是 basic editor，转化率会提高，因为 AI 是关键差异化点。
22. 设计 2-3 个 variants（包括 control）：Control (A) 当前版本作为 baseline；Variant B 为具体改动并说明为何可能胜出；Variant C 为不同改动并说明为何可能胜出（可选）。
23. 好 variants 规则：每个测试只改变 ONE thing（隔离变量）。
24. 好 variants 规则：改动要足够显著以便检测，不要测试细微颜色变化。
25. 好 variants 规则：每个 variant 都要有清晰 hypothesis。
26. 好 variants 规则：不要测试超过 3 个 variants，否则会稀释流量。
27. 计算样本量与测试时长：输入 Daily impressions [N]、Current conversion rate [X]%、Minimum detectable effect [Y]%（相对提升）、Confidence level 95%；计算 Required sample per variant: ~[N] impressions；Estimated duration: [N] days。
28. 样本量经验规则：< 1000 daily impressions 时，测试需要 30-90 天，考虑是否值得。
29. 样本量经验规则：1000-5000 daily impressions 时，测试需要 14-30 天。
30. 样本量经验规则：5000+ daily impressions 时，测试需要 7-14 天。
31. 样本量经验规则：每个 variant 至少需要 1000 impressions 才能得到有意义结果。
32. 在 App Store Connect 中运行测试：进入 Product Page Optimization。
33. 在 App Store Connect 中创建新测试。
34. 上传 variant assets。
35. 设置测试时长（建议让它运行到 statistical significance）。
36. 监控测试但不要提前停止。
37. 解读结果时检查统计显著性：Apple 要求最低 90% confidence；做决策前争取 95% confidence；看 confidence interval，而不只是 point estimate。
38. 解读结果时查看：conversion rate lift（主要指标）；icon 测试看 impression-to-tap rate；screenshot/video 测试看 download rate；segment differences（new vs returning、country、source）。
39. 常用 icon 测试：Color，Control 为当前颜色，Variant 为对比色，Expected Impact 为 5-20% TTR change。
40. 常用 icon 测试：Style，Control 为详细，Variant 为简化，Expected Impact 为 5-15% TTR change。
41. 常用 icon 测试：Element，Control 为当前符号，Variant 为不同符号，Expected Impact 为 5-20% TTR change。
42. 常用 icon 测试：Background，Control 为纯色，Variant 为渐变，Expected Impact 为 3-10% TTR change。
43. 常用 screenshot 测试：First screenshot，Control 为 feature-focused，Variant 为 benefit-focused，Expected Impact 为 10-30% CVR change。
44. 常用 screenshot 测试：Social proof，Control 为无 social proof，Variant 为 “5M+ users” badge，Expected Impact 为 5-15% CVR change。
45. 常用 screenshot 测试：Text size，Control 为小文字，Variant 为 large, bold text，Expected Impact 为 5-10% CVR change。
46. 常用 screenshot 测试：Style，Control 为 light mode，Variant 为 dark mode，Expected Impact 为 5-15% CVR change。
47. 常用 screenshot 测试：Layout，Control 为 device frame，Variant 为 full-bleed，Expected Impact 为 5-10% CVR change。
48. 常用 screenshot 测试：Order，Control 为当前顺序，Variant 为按 benefit 重排，Expected Impact 为 5-15% CVR change。
49. 常用 video 测试：Has video，Control 为无视频，Variant 为 15s feature demo，Expected Impact 为 5-15% CVR change。
50. 常用 video 测试：Hook，Control 为 feature demo，Variant 为 problem/solution，Expected Impact 为 5-10% CVR change。
51. 常用 video 测试：Length，Control 为 30s，Variant 为 15s，Expected Impact 为 3-8% CVR change。
52. 按 Test Plan 格式输出：Test Name、Element（icon / screenshots / video）、Hypothesis（If we [change], then [metric] will [improve] because [reason]）、Variants（Control (A)、Variant B、Variant C 可选）、Estimated Duration、Required Impressions per variant、Success Metric（conversion rate / tap-through rate）、Minimum Detectable Effect。
53. 当用户分享结果时，按以下顺序解读：是否统计显著（confidence level）；实际 lift 是多少（带 confidence interval）；是否有 segment differences；下一个要运行的测试是什么；估算年度影响（downloads × lift）。
54. 提供 3 个月 testing roadmap：Month 1 为最高影响测试；Month 2 为第二优先级测试；Month 3 为第三优先级测试。
55. 接入相关技能：用 screenshot-optimization 设计 screenshot variants；用 metadata-optimization 优化不可测试元素；用 app-analytics 跟踪 conversion metrics；用 aso-audit 识别先测什么。

适用边界 · 注意事项

• 不适用于非 Apple App Store 渠道（如 Google Play）或无法使用 App Store Connect 的情况。
• 当曝光量/转化率数据不足、无法达到统计显著所需样本时，不建议运行正式 A/B 测试。
• 不要用 PPO 测试 Title、Subtitle、Description；CPP 也不是随机流量 A/B 测试。