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Firebase 원격 구성으로 Unity 게임의 A/B 테스트 구현

1. 소개

이 Codelab에서는 Firebase 원격 구성으로 게임 계측에서 수정한 샘플 게임 MechaHamster: Level Up with Firebase Edition의 A/B 테스팅을 사용하여 원격 구성 실험을 만드는 방법을 알아봅니다.

원격 구성을 통한 A/B 테스팅을 통해 앱의 UI, 기능 또는 참여 캠페인의 변경사항을 더 많은 잠재고객에게 출시하기 전에 타겟 잠재고객을 대상으로 테스트할 수 있습니다. 실험 결과를 사용하여 다음을 수행할 수도 있습니다.

어떤 매개변수 값 대안이 수익 및 유지율과 같은 주요 측정항목을 개선할 수 있는지 확인합니다.
사용자의 하위 그룹에서 어떤 변형을 선호하는지 알아보세요.
다양한 매개변수 값을 설정했을 때의 효과에 대한 추가 분석을 위해 실험 데이터를 수집하고 저장합니다.

이는 A/B 테스팅의 핵심입니다. 원격 구성에 계측된 코드를 사용하여 원격 구성 조건 (Google 애널리틱스 사용자 속성 포함), 출시 비율, 애널리틱스 전환 이벤트 등의 조합을 바탕으로 클라이언트가 수신하는 값을 제어하는 실험을 시작할 수 있습니다.

먼저 사용자 액션을 기반으로 사용자 속성을 설정하여 실험에 포함될 대상을 제한하는 조건을 구현합니다. 그런 다음 Google 애널리틱스 사용자 속성을 사용하여 실험에 포함될 클라이언트를 결정하는 A/B 테스팅 실험을 만듭니다. 마지막으로, 이 데이터를 사용하여 잠재고객에 대해 더 자세히 파악합니다.

학습할 내용

계측된 원격 구성 값을 사용하여 A/B 테스팅을 설정하는 방법
A/B 테스트 참여 조건의 일부로 Google 애널리틱스 사용자 속성을 사용하는 방법

기본 요건

Firebase 원격 구성으로 게임 계측 완료

필요한 사항

iOS 또는 Android 빌드가 지원되는 Unity 2019.1.0f1 이상

2. 디버그 메뉴 사용

프로젝트에 디버그 메뉴가 숨겨져 있고, 이 메뉴에 액세스하는 버튼이 게임에 있지만 현재 사용 설정되지 않았습니다. MainMenu 프리패브에서 액세스하려면 버튼을 사용 설정해야 합니다.

Unity 편집기에서 프로젝트 탭을 선택한 다음 애셋에서 햄스터 > Prefabs > 메뉴를 펼치고 MainMenu를 클릭합니다.

$애셋을 보여주는 Unity 편집기 프로젝트\n탭 햄스터, 프리패브, 메뉴$

prefab 계층 구조에서 DebugMenuButton이라는 사용 중지된 하위 객체를 찾아 클릭하여 Inspector 탭에서 엽니다.

$Unity 편집기에 DebugMenu가 사용 중지된 상태로\n기본 메뉴가 표시됨$

Inspector(검사기) 탭에서 왼쪽 상단 모서리에 있는 DebugMenuButton이 포함된 텍스트 필드 옆의 체크박스를 선택하여 사용 설정합니다.

$체크박스가 있는 DebugMenuButton의\n검사기 탭$

프리패브를 저장합니다.

편집기나 기기에서 게임을 실행한다면 이제 메뉴에 액세스할 수 있습니다.

3. 원격 구성 하위 메뉴 사용 설정

Unity 편집기의 Project(프로젝트) 탭에서 Assets(애셋) > Hamster(햄스터) > Prefabs > Menus(메뉴)를 펼치고 DebugMenu 객체를 더블클릭하여 편집기 Hierarchy(계층 구조) 탭에서 엽니다.

$애셋, 햄스터, 프리패브, 메뉴 아래에 중첩된\nDebugMenu 항목$
Hierarchy(계층 구조) 탭에서 계층 구조를 펼치고 DebugMenu > Panel(디버그 메뉴 > 패널) 아래에서 원격 구성 작업으로 라벨이 지정된 하위 객체를 클릭합니다.

$캔버스, DebugMenu 아래에 중첩된\n원격 구성 작업$

Unity Inspector(검사기) 탭에서 객체 이름이 포함된 텍스트 필드 왼쪽의 체크박스를 선택하여 Remote Config Actions(원격 구성 작업)를 사용 설정합니다.

$DebugMenu 패널에서 원격 구성 작업이\n사용 설정된 Unity 편집기$

여기에는 Set Bored Of Subtitle 및 Set Ours Subtitle이라는 GameObject 하위 요소 두 개가 있으며, 둘 다 DebugMenu.cs에서 기존 메서드 중 구현되지 않은 메서드를 호출하도록 구성되어 있습니다.

4. 자막 재정의를 인앱 기본값으로 재설정

이전 Codelab에서는 매개변수의 기본값을 JSON으로 재정의하고 조건을 사용하여 다양한 변형을 제공했습니다. 이 Codelab의 일환으로, 만든 조건을 삭제하고 인앱 기본값을 다시 도입하며 A/B 테스팅의 결과로만 이를 재정의합니다.

인앱 기본값을 다시 사용 설정하려면 다음 단계를 따르세요.

Firebase Console의 원격 구성 페이지를 열고 subtitle_override 매개변수 옆에 있는 연필 아이콘을 클릭하여 매개변수 수정 측면 패널을 엽니다.
조건 옆의 X 아이콘을 클릭하여 삭제합니다.
나머지 기본값 옆에 있는 인앱 기본값 사용 전환 버튼을 사용 설정합니다.

$원격 구성 매개변수 편집기에서\n조건 삭제$

저장을 클릭하여 변경사항을 저장한 후 변경사항 게시를 클릭하여 변경사항을 게시합니다. $원격 구성 페이지의\n변경사항 게시 옵션$

5. 디버그 함수에서 사용자 속성 설정

이제 사전 구성되었지만 구현되지 않은 일부 Google 애널리틱스 함수의 함수 본문을 DebugMenu.cs (애셋 > 햄스터 > 스크립트 > 상태에서 찾을 수 있음)에 작성해 보겠습니다.

이러한 함수는 사용자층 세그먼트를 설명하는 사용자 속성을 설정하고 게임의 부제목에 대한 사용자의 생각을 기록하는 데 사용됩니다.

DebugMenu.cs에서 기존 버전을 찾아 다음과 같이 덮어써 SetUserBoredOfSubtitle 및 SetUserEnjoysSubtitle를 구현합니다.

void SetUserBoredOfSubtitle()
{
  Firebase.Analytics.FirebaseAnalytics.SetUserProperty("subtitle_sentiment", "bored");
}

void SetUserEnjoysSubtitle()
{
  Firebase.Analytics.FirebaseAnalytics.SetUserProperty("subtitle_sentiment", "enjoys");
}

앱이 Google 애널리틱스로 올바르게 구성되었다면 이러한 함수 중 하나를 호출하여 원격 구성의 조건에 속성을 사용할 수 있습니다. 휴대기기에서 SetUserBoredOfSubtitle를 호출하려면 게임을 시작하고 기본 메뉴에서 디버그 메뉴 버튼을 누른 다음 Set Bored of Subtitle을 누릅니다.

6. 맞춤 측정기준 만들기

이제 subtitle_override에 다양한 부제목 변형을 설정하여 가장 효과적인 부제목을 확인합니다. 하지만 A/B 테스트에서는 현재 부제목 (subtitle_sentiment에 기록된 대로)에 '지루함'이라는 단어가 포함된 사용자에게만 이러한 대안을 제공합니다.

맞춤 측정기준을 사용하여 애널리틱스 이벤트에서 맞춤 매개변수를 만들고 추적합니다. 자세한 내용은 맞춤 측정기준 및 측정항목을 참고하세요.

새 맞춤 측정기준을 만드는 방법은 다음과 같습니다.

Firebase Console을 열고 애널리틱스 메뉴를 펼친 후 맞춤 정의를 선택합니다.
맞춤 정의 페이지에서 맞춤 측정기준 만들기를 클릭합니다.
새 맞춤 측정기준 창에서 측정기준 이름을 '자막 감정'으로 설정하고 범위 드롭다운에서 사용자를 선택합니다.
사용자 속성 필드에서 subtitle_sentiment.를 선택합니다.

7. A/B 테스팅 실험 설정

다음으로 A/B 테스팅 실험을 만들어 2~3일간의 사용자 유지율을 최적화하기 위해 subtitle_override에 서로 다른 값을 설정하여 테스트합니다.

먼저 Firebase Console 원격 구성 페이지의 subtitle_override 매개변수에서 수정을 선택합니다.

$수정 옵션을 보여주는 원격 구성\n페이지의 subtitle_override 매개변수$

표시되는 매개변수 수정 대화상자에서 새로 추가를 클릭합니다.

$원격 구성 매개변수 수정 페이지의\n새 실험 추가 옵션$

표시되는 목록에서 실험을 선택합니다.

$원격 구성 매개변수 페이지: 새\n실험 추가$

실험의 이름과 설명을 입력합니다.

$실험 이름 및 설명\n섹션$

다음으로 타겟팅 조건을 선택합니다 먼저 드롭다운에서 앱을 선택합니다.

$앱이 선택된 A/B 테스팅 구성의\n타겟팅 단계$

그런 다음 그리고를 클릭하여 새 조건을 추가하고 사용자 속성을 선택하고 subtitle_sentiment를 선택합니다. 표시되지 않으면 직접 입력합니다.
현재 자막 감정에 '지루함'이 포함된 자막만 설정하려는 경우 포함을 선택하고 bored를 입력합니다.
원하는 경우 위 기준과 일치하는 잠재고객의 비율을 선택하여 테스트에 노출할 수 있습니다. 쉽게 제어할 수 없는 임의성을 방지하려면 100%를 선택합니다.

$subtitle_sentiment가 선택된\nA/B 테스팅 타겟팅 섹션$

그런 다음 테스트에서 극대화할 목표를 선택합니다. 유지 (2~3일)를 선택합니다.

A/B 테스팅 목표 섹션

다음으로 실험의 매개변수를 설정하고 다양한 자막 버전을 만듭니다 . 이러한 대안은 subtitle_sentiment에 '지루함'이 포함된 사용자에게 A/B 테스팅이 제공하는 다양한 값이며, A/B 테스팅은 유지율 극대화에 가장 적합한 대안을 결정합니다.

대안 A에 다음 매개변수 값을 입력합니다.

{"text":"A: A game about a mechanical hamster","fontSize":8,"textColor":{"r":0.0,"g":255.0,"b":0.0,"a":255.0}}

대안 B에 다음 매개변수 값을 입력합니다.

{"text":"B: A game about a mechanical hamster","fontSize":14,"textColor":{"r":255.0,"g":0.0,"b":0.0,"a":255.0}}

다음과 같이 정수로 대안 비율을 설정합니다.
- 기준: 1
- 대안 A: 100
- 대안 B: 100
이렇게 하면 기준의 총 가중치는 0.5%, 대안 A는 49.8%, 대안 B는 49.8% 가 됩니다.이러한 대안은 201회 중 1회 A/B 테스팅이 자막에 지루한 사용자에게 기본을 게재하지만 200/201회는 새로운 화면 값 2개 중 하나를 게재하고 제목을 재정의합니다.
실험 시작을 클릭하여 저장한 후 제출한 다음 확인 팝업에서 시작을 클릭합니다. $실험을 시작하려면\n시작을 클릭하세요.$

8. 사용자 속성 설정 메서드 실행 및 새로고침

이제 사용자에 관한 다양한 속성을 설정하여 게임의 로직이나 표현을 지시하는 데 사용할 수 있습니다.

이전에 SetUserProperty 메서드를 실행하지 않았거나 enjoys로 설정한 경우 게임을 열 때 기본 부제목이 계속 표시됩니다.

다시 가져오기 전에 bored로 설정한 경우 새 값 중 하나가 약 50/50 비율로 표시됩니다.

기기가 A/B 테스팅 실험에 참여해도 실험에서 수신한 값은 변경되지 않으며 설치마다 영구적입니다. 따라서 다른 실험 값 중 하나를 받으려면 게임을 동일한 기기/시뮬레이터에 다시 설치하거나 게임을 새 기기/시뮬레이터에 설치하여 새 설치를 생성해야 합니다.

사용자층을 대상으로 실행된 실제 A/B 테스트에서는 다른 대안과 유사한 가중치를 기준에 부여해야 합니다. 하지만 이 경우에는 매우 왜곡된 확률을 할당하여 실험이 효과가 있는지 검증합니다. (1/201의 경우) 여전히 기본값이 수신되면 기기/시뮬레이터에 게임을 다시 설치해 봅니다.

또 다른 효과는 사용자 속성을 다시 enjoys로 전환해도 값이 기준으로 다시 변경되지 않지만 다시 enjoys로 전환하고 재설치하여 변경할 수 있다는 것입니다.

9. 수고하셨습니다.

원격 구성 A/B 테스팅을 사용하여 다양한 원격 구성 값을 실험하고 각각이 애널리틱스 측정항목에 미치는 영향을 확인했습니다.

학습한 내용

계측된 원격 구성 값을 사용하여 A/B 테스팅을 설정하는 방법
A/B 테스팅 실험에 참여하기 위한 조건의 일부로 Google 애널리틱스 사용자 속성을 사용하는 방법

다음 단계

실험이 종료되면 프로젝트의 실험 목록에서 실험을 선택하여 실험할 작업을 결정할 수 있습니다. '우승자'로 하나를 선택하시겠습니까? 아니면 실험을 더 수행하시겠습니까?