मेटाडेटा के बदलाव को ईमानदारी से नापना

ASO में एक माप की समस्या है जो विज्ञापन में नहीं: असर दिनों बाद दिखता है और उन्हीं दिनों में बाज़ार भी चलता है। इन दो बातों को अनदेखा करने वाला हर ढाँचा ऐसे आँकड़े देता है जो नतीजे जैसे दिखते हैं और होते नहीं।

तीन चीज़ें लगभग सब ठीक कर देती हैं, और कोई पैसे नहीं माँगती: एक संस्करण में एक बदलाव, पढ़ने से पहले जमाव का समय, और एक नियंत्रण समूह।

अगर आप एक ही संस्करण में नाम, उपशीर्षक और स्क्रीनशॉट बदलें और रैंक चढ़े, तो आप नहीं जानते किसने चढ़ाया। और बुरा: अगर तीन में से एक ने नतीजा बिगाड़ा जबकि दो ने सुधारा, तो कुल नतीजा उस ग़लती को छिपा लेता है और आप उसे दोहराएँगे।

इसमें ज़्यादा संस्करण लगते हैं और यह धीमा है। यही ज्ञान जमा करने का इकलौता तरीक़ा भी है, किस्सों का ढेर बनाने की जगह।

प्रकाशित एडिट नतीजों में दिखने में कुछ घंटों से कई दिन लेती है, और यह अवधि देश-दर-देश बदलती है। पहले ही दिन नापने पर वे पाठ मिलते हैं जो बाद में ख़ुद अपना खंडन करते हैं।

व्यावहारिक नियम: संस्करण उपलब्ध होने के तीन दिन बाद तक कुछ मत पढ़िए, और पूरे हफ़्ते की तुलना पूरे हफ़्ते से कीजिए। अलग-अलग दिनों की तुलना शोर की तुलना है।

यही वह हिस्सा है जिसे लगभग कोई नहीं बनाता। पाँच से दस ऐसे वाक्यांश चुनिए जिन्हें आप छुएँगे नहीं, उसी देश में, और उन्हें उन्हीं दिनों देखिए जिन दिनों बदले हुए वाक्यांशों को।

अगर आपके बदले वाक्यांश पाँच स्थान चढ़े और नियंत्रण वाले चार, तो आपकी एडिट एक स्थान की थी, पाँच की नहीं। और अगर नियंत्रण वाले गिरे जबकि आपके वहीं रहे, तो आपकी एडिट काम कर गई, भले आँकड़ा न हिला हो।

नियंत्रण के बिना हर चढ़ाई आख़िरी बदलाव के खाते चढ़ जाती है। यह ASO का सबसे महँगा पूर्वग्रह है, क्योंकि यह उन तरक़ीबों पर भरोसा जगाता है जिन्होंने कुछ किया ही नहीं।

एक डैश। शून्य नहीं। न पढ़ी गई लोकप्रियता और पहले दो सौ से बाहर का स्थान कम मान वाले माप नहीं हैं: वे माप की अनुपस्थिति हैं, और उन्हें शून्य लिखना किसी को ऐसे फ़ैसले पर पहुँचाना है मानो उसने कुछ पढ़ा हो।

यह इस सूची का सबसे उबाऊ नियम है और सबसे ज़्यादा रिपोर्टें बचाने वाला। गढ़ा हुआ आँकड़ा एक बार तालिका में आ जाए तो नापे हुए आँकड़े से अलग नहीं रह जाता।