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Termos-chave de experimentos

Para se familiarizar com a prática de experimentos e entender os termos-chave, leia a seguir:

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Experimentos

Os experimentos A/B são um método de comparar duas ou mais configurações da experiência de jogo (variantes), enquanto os experimentos multivariados permitem configurar vários elementos do jogo e determinar quais combinações (variantes) têm o melhor desempenho para atingir suas metas de conversão. Isso é feito dividindo os usuários aleatoriamente em dois ou mais grupos e oferecendo experiências diferentes a cada grupo durante um período, e a análise estatística é feita na telemetria coletada para determinar qual variação tem o melhor desempenho com base nas metas que você define para o experimento O PlayFab Experiments oferece suporte tanto a testes A/B (também conhecidos como testes divididos) quanto a testes multivariados.

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Taxa de conversão

Uma conversão se refere a qualquer ação desejada que você queira que o jogador execute. As conversões não precisam estar vinculadas a metas monetárias. Isso pode incluir qualquer coisa, desde selecionar um botão até fazer uma compra e se tornar um jogador. A conversão é a meta dos experimentos. As conversões são um número absoluto, enquanto a taxa de conversão é o número de conversões dividido pelo tráfego total de jogadores.

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Hipótese

Uma hipótese apresenta uma afirmação sobre como uma determinada intervenção afeta o comportamento do jogador. A hipótese é uma combinação de uma ideia sobre quais cenários experimentar e por quê, e quais mudanças podem aparecer após as alterações.

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Segmento

Os segmentos organizam jogadores individuais em grupos que compartilham características comuns de acordo com as condições/critérios de qualificação definidos pelo usuário. Você pode executar um experimento com uma experiência personalizada para um segmento a fim de verificar a hipótese de que um público responderá de forma mais positiva.

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% do público-alvo

Uma porcentagem da base total de jogadores que é considerada para o experimento e está associada à variante de controle ou de tratamento.

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Variante de controle

Uma variante de controle é uma experiência existente usada em um experimento como medida de comparação para garantir que o experimento funcione. Ela fornece uma medição de linha de base para o experimento. Ela garante que o tratamento que você está aplicando é a causa dos resultados experimentais, e não algo externo ao experimento.

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Variante de tratamento

Uma variante de tratamento recebe os tratamentos experimentais ou as diferenças de experiência em um experimento. São as variantes de tratamento que são estudadas em um experimento A/B e que contêm as alterações de experiência.

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Variáveis

As variáveis são definidas para configurar o recurso ou a experiência. Definir variáveis de recurso permite iterar no recurso sem reimplantar o código.

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Valor-p

O valor-p em um experimento A/B é a probabilidade de não haver diferença entre os grupos de variantes. Quando o valor-p é alto, isso implica que qualquer diferença entre os grupos A e B se deve ao ruído de amostragem. Quando o valor-p é baixo (abaixo do nosso limite), isso implica que há uma diferença real entre as variantes e que o delta mostrado é a diferença real mais provável.

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Intervalo de confiança

Nos testes A/B, os intervalos de confiança atenuam o risco de erros de amostragem e, de certa forma, gerenciam o risco associado à implementação de uma nova variante. Se a ferramenta indicar “Temos 95% de confiança de que a taxa de conversão é X% +/- Y%”, você precisará considerar os +/- Y% como a margem de erro. O grau de confiança nos resultados depende em grande parte do tamanho da margem de erro. Se os dois intervalos de conversão se sobrepuserem, você precisará continuar testando para obter um resultado válido. Erro do tipo 1: Um erro do tipo 1 é uma medida de “falso positivo”, a crença incorreta de que uma variação em um experimento produziu uma diferença estatisticamente significativa. Um vencedor conclusivo é declarado, embora o teste tenha sido inconclusivo. Erro do tipo 2: Um erro do tipo 2 é uma medida de “falsos negativos”, a crença incorreta de que uma variação em um experimento não produziu nenhuma diferença estatisticamente significativa. Nenhum vencedor conclusivo é declarado entre um controle e uma variação quando deveria haver um.
Última modificação em 8 de outubro de 2026