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Términos clave de Experimentos

Para familiarizarse con los experimentos como práctica y desarrollar una comprensión de los términos clave, lea a continuación:

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Experimentos

Los experimentos A/B son un método para comparar dos o más configuraciones de la experiencia de juego (variantes), mientras que los experimentos multivariantes le permiten configurar varios elementos del juego y determinar qué combinaciones (variantes) funcionan mejor para lograr sus objetivos de conversión. Esto se hace dividiendo a los usuarios aleatoriamente en dos o más grupos y proporcionando experiencias diferentes a cada grupo durante un período de tiempo, y se realiza un análisis estadístico de la telemetría recopilada para determinar qué variación funciona mejor según los objetivos que decida para el experimento Con Experimentos de PlayFab, se admiten tanto las pruebas A/B (también conocidas como pruebas divididas) como las pruebas multivariantes.

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Tasa de conversión

Una conversión hace referencia a cualquier acción deseada que quiera que realice el jugador. Las conversiones no tienen que estar vinculadas a objetivos monetarios. Puede incluir cualquier cosa, desde una selección de un botón hasta realizar una compra y convertirse en jugador. La conversión es el objetivo de los experimentos. Las conversiones son un número absoluto, mientras que una tasa de conversión es el número de conversiones dividido por el tráfico total de jugadores.

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Hipótesis

Una hipótesis presenta una afirmación sobre cómo una intervención determinada afecta al comportamiento del jugador. La hipótesis es una combinación de una idea sobre qué escenarios experimentar y por qué, y qué cambios podrían aparecer después de los cambios.

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Segmento

Los segmentos organizan a los jugadores individuales en grupos que comparten características comunes según las condiciones o criterios de calificación definidos por el usuario. Puede lanzar un experimento con una experiencia personalizada para un segmento con el fin de verificar la hipótesis de que una audiencia responderá de forma más positiva.

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% de audiencia objetivo

Porcentaje de la base total de jugadores que se considera para el experimento y que está asociado a la variante de control o de tratamiento.

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Variante de control

Una variante de control es una experiencia existente que se usa en un experimento como medida de comparación para garantizar que el experimento funciona. Proporciona una medición de referencia para el experimento. Garantiza que el tratamiento que está aplicando es lo que causa los resultados experimentales, y no algo externo al experimento.

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Variante de tratamiento

Una variante de tratamiento recibe los tratamientos experimentales o las diferencias de experiencia en un experimento. Son las variantes de tratamiento las que se estudian en un experimento A/B y las que contienen los cambios de experiencia.

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Variables

Las variables se definen para establecer la configuración de la característica o la experiencia. Definir variables de característica le permite iterar sobre su característica sin volver a implementar el código.

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Valor p

El valor p en un experimento A/B es la probabilidad de que no haya diferencia entre los grupos de variantes. Cuando el valor p es alto, implica que cualquier diferencia entre los grupos A y B se debe al ruido de muestreo. Cuando el valor p es bajo (por debajo de nuestro umbral), implica que hay una diferencia real entre las variantes y que la diferencia (delta) mostrada es la diferencia real más probable.

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Intervalo de confianza

En las pruebas A/B, los intervalos de confianza mitigan el riesgo de errores de muestreo y, en cierto sentido, gestionan el riesgo asociado a la implementación de una nueva variante. Si la herramienta indica: “Tenemos una confianza del 95 % de que la tasa de conversión es X % +/- Y %”, debe tener en cuenta el +/- Y % como margen de error. La confianza que tenga en sus resultados depende en gran medida de lo grande que sea el margen de error. Si los dos intervalos de conversión se superponen, debe seguir probando para obtener un resultado válido. Error de tipo 1: Un error de tipo 1 es una medida de “falso positivo”, una creencia incorrecta de que una variación en un experimento ha producido una diferencia estadísticamente significativa. Se declara un ganador concluyente aunque la prueba haya resultado no concluyente. Error de tipo 2: Un error de tipo 2 es una medida de “falsos negativos”, una creencia incorrecta de que una variación en un experimento no ha producido ninguna diferencia estadísticamente significativa. No se declara un ganador concluyente entre un control y una variación cuando debería haberlo.
Última modificación el 28 de agosto de 2026

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