Channel
@abtestingmobilegames
On this record: Growth · Engagement · What this channel posts · Posts · Citations · Cite this entry
406subscribers
+0 since we began measuring on 7 August 2026
Risers and fallers across the register · movement among entries of Under 1,000.
| Telegram ID | -1001322901160 |
|---|---|
| Type | Channel |
| Username | @abtestingmobilegames |
| Description | Всё об A/B-тестировании на Google Play и App Store ABTestReal.com |
| Created | Between 1 March 2018 and 27 November 2020— estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated. |
| First recorded | 7 August 2026 |
| Last confirmed live | 7 August 2026 |
| Measurements held | 2 |
| On Telegram | t.me/abtestingmobilegames |
| Measured (UTC) | Subscribers | Change |
|---|---|---|
| 7 Aug 2026, 00:31 | 406 | no change |
| 7 Aug 2026, 00:21 | 406 | first reading |
20 posts held, back to 27 November 2020 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 1 pageof Telegram’s post history, 20 posts per page.
Nothing published in the last 30 days. ERR and ER are rolling 30-day measures, so there is nothing to compute — we hold 20 posts for this entry, the most recent from 28 August 2024. An engagement rate over an empty window would be a number about nothing.
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 7 August 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
От нас долго не было ничего слышно, но мы каждую неделю продолжаем запускать AB-тесты 🙂 Сосредоточились на запуске своих игр и подписочных приложениях. В этом канале делимся опытом user acquisition в подписочных приложениях. В нем мало теории и филосовских рассуждений, но много технических деталей интеграции. Встречайте: @web2app_subscription
Как же мы устали от тестовых платежей. Многие наши эксперименты не красились из-за тестовых платежей, которые зашумляли данные. Приходилось вручную от них избавляться. Сейчас наша платформа научилась отличать тестовые платежи от настоящих, и мы стали проводить эксперименты еще быстрее.
DevGamm опубликовал нашу лекцию "Как проводить эксперименты в мобильных играх". 1. Техническое устройство платформы 2. Работа с фродом 3. Немного о математике и симуляциях в АБ тестах 4. Результаты использования платформы 5. Наши кейсы https://www.youtube.com/watch?v=xDHGXLj2lSU
Ron Kohavi в книге Trustworthy Online Controlled Experiments перечисляет типы архитектуры при вызове API методов платформы для A/B экспериментов. 1 решение. Очевидное. variant = getVariant(userID) if(variant==Treatment) then buttonColor = red else buttonColor = blue 2 решение. Параметрическое. variant = getVariant(userID) if(variant==Treatment) then buttonColor = variant.getParam(“buttonColor”) else …
CUPED - это технология, которая увеличивает чувствительность А/Б экспериментов. Booking и Microsoft продвигают ее в своих статьях. Суть метода в снижении дисперсии за счет использования данных, которые доступны ДО эксперимента. Например: 1. Вы предполагаете, что LTV у вас растет одновременно с retention. 2. Ваша основная метрика при проведении А/Б эксперимента - это LTV. 3. У вас есть прошлые данные, и по ним вы мо…
Ron Kohavi в книге Trustworthy Online Controlled Experiments приводит приблизительную формулу для минимального размера выборки. Смотри картинку. Сигма в числителе - среднеквадратичное отклонение. В Google Sheet - это функция stdev. Дельта в знаменателе - разница средних, которую мы хотим увидеть. Пример Наши пользователи делают платежи. Сколько пользователей должно участвовать в эксперименте, чтобы обнаружить раз…
Ребята из GameFirst Mobile разрешили рассказать об эксперименте, которые мы провели вместе с ними на игре God Simulator. Ребята запустили эксперимент с увеличением цен на внутриигровые покупки. Завели новые in-apps в Google Play и выставили для них новые цены. Новые in-apps привязали к существующим продуктам из игры и из нашей платформы передавали в игру параметр, который определял какие in-app’ы предлагаются игро…
Самый популярный миф в статистике Ron Kohavi в книге Trustworthy Online Controlled Experiments пишет: “...многие люди неверно истолковывают предположение о нормальности как предположение о выборочном показателе Y…” Это неправильное предположение. Для применения Т-критерия выборка не должна быть нормально распределена. Нормальное распределение должно быть у среднего выборки. Но среднее значение нормально распределе…
Пираты тестам не помеха Пираты не только воруют игры, но еще и портят тесты. В эксперименте с обновлением мобильной игры мы увидели неравное распределение пользователей по тестируемым группам - 12 тысяч и 19 тысяч. В этом эксперименте Google Play делит трафик на равные группы: половина игроков видит старую версию игры, половина - новую. Но наши группы сильно различались по размеру. Причина в том, что новую версию…
Как не потерять деньги и спать спокойно. Мобильная игра нашего клиента уже приносит деньги. Он обновляет игру и боится потерять деньги, если обновление не понравится игрокам. Запускать классический АБ эксперимент на 50% аудитории клиент не хочет, т.к. потери на такой части игроков уже болезненны. Воспользуемся инструментом audience в нашей платформе: 1. Запустим эксперимент на 10% игроков. Свойство exposure устана…
Anti-fraud На любую надежную и стройную систему всегда найдется ломатель. Там, где есть товар, всегда есть вор. Работая с разными системами аналитики, мы заметили отличие суммы на графиках и суммы выплат платформы (App Store или Google Play). Причина простая - fraud. Игрок обманывает игру и получает контент бесплатно. Техническая сторона чаще всего такая: 1. Жулик скачивает приложение, которое стоит между вызовами…
A/B-тестирование в мобильных играх pinned «Кратко про нашу историю с АВ-тестами в 5 постах 1. Как мы запускали первые АВ-тесты https://t.me/abtestingmobilegames/2 2. Что изменилось после внедрения AB-тестов https://t.me/abtestingmobilegames/11 3. Как жулики помогают нам больше зарабатывать ht…»
Showing the 12 most recent of 20 posts we hold for @abtestingmobilegames. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Names
Channels on the register whose handles appear in this channel's posts.
A mention is a weaker signal than a forward and is counted separately for that reason — naming a channel is not republishing it, and a handle in a post body is easy to place deliberately. The post counts beside each row below are distinct posts in which the handle appeared, from posts we have read on both sides — the “Named by N registered channels” figure above is a different count, of distinct NAMING CHANNELS rather than posts, and is not the sum of the rows under it.
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 7 August 2026 — this entry's latest reading, not the date you are reading this.
“A/B-тестирование в мобильных играх” (@abtestingmobilegames), 406 subscribers as measured 7 August 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/abtestingmobilegames.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.