יצירת ניסויים של הגדרת תצורה מרחוק ב-Firebase עם בדיקות A/B

כשמשתמשים ב-Firebase Remote Config כדי לפרוס הגדרות לאפליקציה עם בסיס משתמשים פעיל, חשוב לוודא שהכול מתבצע בצורה נכונה. אפשר להשתמש בניסויים מסוג A/B Testing כדי לקבוע את הפרטים הבאים בצורה הטובה ביותר:

  • הדרך הטובה ביותר להטמיע תכונה כדי לבצע אופטימיזציה של חוויית המשתמש לעתים קרובות, מפתחי אפליקציות מגלים שהמשתמשים שלהם לא אוהבים תכונה חדשה או חוויית משתמש מעודכנת רק אחרי שהדירוג של האפליקציה בחנות האפליקציות יורד. בדיקות A/B יכולות לעזור לכם למדוד אם המשתמשים אוהבים גרסאות חדשות של תכונות, או שהם מעדיפים את האפליקציה כפי שהיא. בנוסף, השארת רוב המשתמשים בקבוצת הבקרה מבטיחה שרוב בסיס המשתמשים יוכלו להמשיך להשתמש באפליקציה בלי לראות שינויים בהתנהגות או במראה שלה עד לסיום הניסוי.
  • הדרך הטובה ביותר לבצע אופטימיזציה של חוויית המשתמש בהתאם ליעד עסקי. לפעמים אתם מטמיעים שינויים במוצר כדי למקסם מדד כמו הכנסה או שימור משתמשים. כשמשתמשים ב-A/B Testing, מגדירים את היעד העסקי ו-Firebase מבצעת את הניתוח הסטטיסטי כדי לקבוע אם וריאנט מסוים מניב ביצועים טובים יותר מערך הבסיס של היעד שנבחר.

כדי לבצע בדיקת A/B של וריאנטים של תכונות עם קו בסיס, מבצעים את הפעולות הבאות:

  1. יוצרים את הניסוי.
  2. מאמתים את הניסוי במכשיר בדיקה.
  3. מנהלים את הניסוי.

יצירת ניסוי

ניסוי Remote Config מאפשר להעריך כמה וריאנטים בפרמטר Remote Config אחד או יותר.

  1. נכנסים למסוף Firebase ומוודאים ש-Google Analytics מופעל בפרויקט, כדי שלניסוי תהיה גישה לנתוני Analytics.

    אם לא הפעלתם את Google Analytics בזמן יצירת הפרויקט, תוכלו להפעיל אותו בכרטיסייה Integrations. כדי לגשת לכרטיסייה הזו, עליכם להיכנס אל > Project settings במסוף Firebase.

  2. בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.

  3. לוחצים על Create experiment ובוחרים באפשרות Remote Config כשמתבקשים לבחור את השירות שבו רוצים לערוך את הניסוי.

  4. מזינים שם ותיאור אופציונלי לניסוי, ולוחצים על הבא.

  5. ממלאים את השדות Targeting, ובוחרים קודם את האפליקציה שבה נערך הניסוי. אפשר גם לטרגט קבוצת משנה של המשתמשים כדי שהם ישתתפו בניסוי. לשם כך, לוחצים על סמל החיבור ובוחרים אפשרויות מהרשימה הבאה:

    • גרסה: גרסה אחת או יותר של האפליקציה
    • מספר build: קוד הגרסה של האפליקציה
    • שפות: שפה אחת או יותר ולוקאל אחד או יותר שבעזרתם בוחרים את המשתמשים שעשויים להיכלל בניסוי
    • מדינה/אזור: מדינה או אזור אחד או יותר לבחירת המשתמשים שצריכים להיכלל בניסוי
    • קהל משתמשים: Analytics קהלים שמשמשים לטירגוט משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי
    • מאפיין משתמש: מאפיין משתמש אחד או יותר מסוג Analytics לבחירת משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי

    • פתיחה ראשונה: טירגוט משתמשים על סמך הפעם הראשונה שהם פתחו את האפליקציה

      אפשר לטרגט משתמשים לפי מועד הפתיחה הראשון אחרי שבוחרים אפליקציה ל-Android או ל-iOS. התכונה נתמכת בגרסאות ה-SDK הבאות של Remote Config: Apple platforms SDK v9.0.0 ואילך ו-Android SDK v21.1.1 ואילך (Firebase BoM v30.3.0 ואילך).

      בנוסף, צריך להפעיל את Analytics בצד הלקוח במהלך האירוע הפתוח הראשון.

  6. מגדירים את אחוז המשתמשים היעד: מזינים את האחוז מתוך בסיס המשתמשים של האפליקציה שעומד בקריטריונים שהוגדרו בקטע משתמשי היעד, ואת האחוז הזה רוצים לחלק באופן שווה בין קו הבקרה לבין וריאנט אחד או יותר בניסוי. אפשר להזין כל אחוז בין 0.01% ל-100%. המשתמשים מוקצים באופן אקראי לכל ניסוי, כולל ניסויים כפולים.

  7. אפשר גם להגדיר אירוע הפעלה כדי לוודא שבניסוי ייספרו רק הנתונים ממשתמשים שהפעילו בפעם הראשונה אירוע כלשהו מסוג Analytics. חשוב לזכור שכל המשתמשים שתואמים לפרמטרים של הטירגוט יקבלו ערכים ניסיוניים של Remote Config, אבל רק המשתמשים שיפעילו אירוע הפעלה ייכללו בתוצאות הניסוי.

    כדי לוודא שהניסוי תקף, חשוב לוודא שהאירוע שבחרתם מתרחש אחרי שהאפליקציה מפעילה את ערכי ההגדרה שאוחזרו. בנוסף, אי אפשר להשתמש באירועים הבאים כי הם תמיד מתרחשים לפני שהערכים שאוחזרו מופעלים:

    • app_install
    • app_remove
    • app_update
    • dynamic_link_first_open

  8. בקטע יעדים של הניסוי, בוחרים את המדד הראשי שרוצים לעקוב אחריו ומוסיפים מהרשימה את המדדים הנוספים שרוצים לעקוב אחריהם. יעדים מובנים (רכישות, הכנסות, שימור משתמשים, משתמשים ללא תאונות וכו'), אירועי המרה מסוג Analytics ואירועי Analytics אחרים. כשמסיימים, לוחצים על הבא.

  9. בקטע וריאנטים, בוחרים בסיס להשוואה ולפחות וריאנט אחד לניסוי. משתמשים ברשימה בחירה או יצירה של רשימה חדשה כדי להוסיף פרמטר אחד או יותר לניסוי. אפשר ליצור פרמטר שלא נעשה בו שימוש קודם במסוף Firebase, אבל הוא חייב להתקיים באפליקציה כדי שיהיה לו השפעה. אפשר לחזור על השלב הזה כדי להוסיף עוד פרמטרים לניסוי.

  10. (אופציונלי) כדי להוסיף עוד וריאנט לניסוי, לוחצים על הוספת וריאנט.

  11. שינוי פרמטר אחד או יותר של וריאנטים ספציפיים. כל הפרמטרים שלא השתנו יהיו זהים למשתמשים שלא נכללים בניסוי.

  12. מרחיבים את הקטע משקלי וריאנטים כדי להציג או לשנות את משקל הווריאנט בניסוי. כברירת מחדל, כל וריאנט מקבל משקל שווה. חשוב לשים לב שחלוקה לא שווה עשויה להאריך את משך הזמן שנדרש לאיסוף הנתונים, ולא ניתן לשנות את החלוקה לאחוזים אחרי שהניסוי מתחיל.

  13. לוחצים על בדיקה כדי לשמור את הניסוי.

מותר ליצור עד 300 ניסויים לכל פרויקט, שיכולים לכלול עד 24 ניסויים פעילים, והשאר טיוטות או ניסויים שהושלמו.

אימות הניסוי במכשיר בדיקה

לכל התקנה של Firebase, אפשר לאחזר את אסימון האימות של ההתקנה שמשויך אליה. אפשר להשתמש באסימון הזה כדי לבדוק וריאנטים ספציפיים של ניסוי במכשיר בדיקה שבו מותקנת האפליקציה. כדי לאמת את הניסוי במכשיר בדיקה:

  1. מקבלים את טוקן האימות של ההתקנה באופן הבא:

    Swift

    do {
  let result = try await Installations.installations()
    .authTokenForcingRefresh(true)
  print("Installation auth token: \(result.authToken)")
} catch {
  print("Error fetching token: \(error)")
}

    Objective-C

    [[FIRInstallations installations] authTokenForcingRefresh:true
                                               completion:^(FIRInstallationsAuthTokenResult *result, NSError *error) {
  if (error != nil) {
    NSLog(@"Error fetching Installation token %@", error);
    return;
  }
  NSLog(@"Installation auth token: %@", [result authToken]);
}];

    Java

    FirebaseInstallations.getInstance().getToken(/* forceRefresh */true)
        .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<InstallationTokenResult>() {
    @Override
    public void onComplete(@NonNull Task<InstallationTokenResult> task) {
        if (task.isSuccessful() && task.getResult() != null) {
            Log.d("Installations", "Installation auth token: " + task.getResult().getToken());
        } else {
            Log.e("Installations", "Unable to get Installation auth token");
        }
    }
});
    MainActivity.java

    Kotlin+KTX

    val forceRefresh = true
FirebaseInstallations.getInstance().getToken(forceRefresh)
    .addOnCompleteListener { task ->
        if (task.isSuccessful) {
            Log.d("Installations", "Installation auth token: " + task.result?.token)
        } else {
            Log.e("Installations", "Unable to get Installation auth token")
        }
    }
    MainActivity.kt

    C++‎

    firebase::InitResult init_result;
auto* installations_object = firebase::installations::Installations::GetInstance(
    firebase::App::GetInstance(), &init_result);
installations_object->GetToken().OnCompletion(
    [](const firebase::Future& future) {
      if (future.status() == kFutureStatusComplete &&
          future.error() == firebase::installations::kErrorNone) {
        printf("Installations Auth Token %s\n", future.result()->c_str());
      }
    });

    Unity

    Firebase.Installations.FirebaseInstallations.DefaultInstance.GetTokenAsync(forceRefresh: true).ContinueWith(
  task => {
    if (!(task.IsCanceled || task.IsFaulted) && task.IsCompleted) {
      UnityEngine.Debug.Log(System.String.Format("Installations token {0}", task.Result));
    }
  });
  2. בסרגל הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על בדיקות A/B.
  3. לוחצים על טיוטה (ו/או על הפעלה לניסויים בהגדרת תצורה מרחוק), מעבירים את העכבר מעל הניסוי, לוחצים על תפריט ההקשר () ואז על ניהול מכשירי הבדיקה.
  4. מזינים את אסימון האימות של ההתקנה למכשיר הבדיקה ובוחרים את הווריאנט של הניסוי שרוצים לשלוח למכשיר הבדיקה הזה.
  5. מריצים את האפליקציה ומוודאים שהגרסה שנבחרה מתקבלת במכשיר הבדיקה.

מידע נוסף על התקנות של Firebase זמין במאמר ניהול התקנות של Firebase.

ניהול הניסוי

אחרי שיוצרים ניסוי באמצעות Remote Config, הכלי ליצירת התראות או Firebase In-App Messaging, אפשר לאמת ולהפעיל את הניסוי, לעקוב אחריו בזמן שהוא פועל ולהגדיל את מספר המשתמשים שכלולים בניסוי שפועל.

בסיום הניסוי, תוכלו לרשום את ההגדרות שבהן נעשה שימוש בגרסת הווידאו המנצחת, ולאחר מכן להשיק את ההגדרות האלה לכל המשתמשים. לחלופין, אפשר להריץ ניסוי אחר.

התחלת ניסוי

  1. בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
  2. לוחצים על טיוטה ואז על שם הניסוי.
  3. כדי לוודא שיש באפליקציה משתמשים שייכללו בניסוי, מרחיבים את פרטי הטיוטה ובודקים אם מופיע מספר גבוה מ-0% בקטע טירגוט והפצה (לדוגמה, 1% מהמשתמשים שעומדים בקריטריונים).
  4. כדי לשנות את הניסוי, לוחצים על Edit (עריכה).
  5. כדי להתחיל את הניסוי, לוחצים על התחלת הניסוי. אפשר להריץ עד 24 ניסויים בכל פרויקט בכל פעם.

מעקב אחרי ניסוי

אחרי שהניסוי פועל במשך זמן מה, תוכלו לבדוק את ההתקדמות שלו ולראות איך נראות התוצאות של המשתמשים שהשתתפו בניסוי עד כה.

  1. בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.

  2. לוחצים על Running ואז על שם הניסוי או מחפשים אותו. בדף הזה אפשר לראות נתונים סטטיסטיים שונים שנצפו ונתונים סטטיסטיים לפי מודל לגבי הניסוי שפועל, כולל:

    • % difference from baseline: מדד לשיפור המדד של וריאנט נתון בהשוואה לערך הבסיס. הערך מחושב על ידי השוואה בין טווח הערכים של הווריאנט לבין טווח הערכים של הבקרה.
    • ההסתברות לגבור על שיעור ההמרה הבסיסי: ההסתברות המשוערת שהגרסה הנתונה תגבר על שיעור ההמרה הבסיסי של המדד שנבחר.
    • observed_metric לכל משתמש: על סמך תוצאות הניסוי, זהו הטווח הצפוי שבו הערך של המדד ייכלל לאורך זמן.
    • סה"כ observed_metric: הערך המצטבר שנצפה של הבסיס או הווריאנט. הערך משמש למדידת הביצועים של כל וריאנט בניסוי, ולחישוב הערכים של שיפור, טווח הערכים, הסתברות לחרוג מהבסיס והסתברות להיות הווריאנט הטוב ביותר. בהתאם למדד שנמדד, העמודה הזו עשויה להיקרא 'משך זמן לכל משתמש', 'הכנסה לכל משתמש', 'שיעור שימור' או 'שיעור המרה'.

  3. אחרי שהניסוי יפעל במשך זמן מה (לפחות 7 ימים ל-FCM ול-In-App Messaging או 14 ימים ל-Remote Config), הנתונים בדף הזה יציינו איזו וריאנט, אם יש כזו, היא 'המובילה'. חלק מהמדידות מלוות בתרשים עמודות שמציג את הנתונים בפורמט חזותי.

השקה של ניסוי לכל המשתמשים

אחרי שהניסוי יפעל מספיק זמן כדי שתוכלו לזהות את הווריאנט המוביל או המנצח ביחס למדד היעד, תוכלו להשיק את הניסוי לכל המשתמשים. כך תוכלו לבחור וריאנט לפרסום לכל המשתמשים מעכשיו והלאה. גם אם לא הייתה הגדרה מנצחת בניסוי, עדיין תוכלו להשיק וריאנט לכל המשתמשים.

  1. בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
  2. לוחצים על הושלם או על בפעילות, לוחצים על הניסוי שרוצים להשיק לכל המשתמשים, לוחצים על תפריט ההקשר () השקת הווריאנט.

  3. כדי להשיק את הניסוי לכל המשתמשים, מבצעים אחת מהפעולות הבאות:

    • בניסוי שבו נעשה שימוש בכלי ליצירת התראות, משתמשים בתיבת הדו-שיח הודעה להשקה כדי לשלוח את ההודעה לשאר המשתמשים המטורגטים שלא היו חלק מהניסוי.
    • בניסוי מסוג Remote Config, בוחרים וריאנט כדי לקבוע אילו ערכי פרמטר של Remote Config לעדכן. קריטריונים לטירגוט שהוגדרו בזמן יצירת הניסוי מתווספים כתנאי חדש בתבנית, כדי להבטיח שההשקה תשפיע רק על משתמשים שמוגדרים כטירגוט בניסוי. אחרי שלוחצים על בדיקה ב-Remote Config כדי לבדוק את השינויים, לוחצים על פרסום השינויים כדי להשלים את ההשקה.
    • בניסוי מסוג In-App Messaging, משתמשים בתיבת הדו-שיח כדי לקבוע איזה וריאנט צריך להשיק כקמפיין In-App Messaging נפרד. לאחר הבחירה, תועברו למסך הכתיבה של FIAM כדי לבצע שינויים (אם יש צורך) לפני הפרסום.

הרחבת ניסוי

אם אתם רואים שהניסוי לא מושך מספיק משתמשים כדי שמערכת A/B Testing תוכל להכריז על מנצח, תוכלו להגדיל את היקף ההפצה של הניסוי כדי להגיע לאחוז גדול יותר מתוך בסיס המשתמשים של האפליקציה.

  1. בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
  2. בוחרים את הניסוי שפועל שרוצים לערוך.
  3. בדף סקירה כללית של הניסוי, לוחצים על תפריט הסביבה () ואז על עריכת הניסוי שפועל.
  4. בתיבת הדו-שיח טירגוט מוצגת אפשרות להגדיל את אחוז המשתמשים שנכללים בניסוי שפועל. בוחרים מספר גבוה יותר מהאחוז הנוכחי ולוחצים על פרסום. הניסוי יוצג לאחוז המשתמשים שציינתם.

שכפול או הפסקה של ניסוי

  1. בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
  2. לוחצים על הושלם או על פעיל, מעבירים את הסמן מעל הניסוי, לוחצים על תפריט ההקשר () ואז לוחצים על העתקת הניסוי או על הפסקת הניסוי.

טירגוט משתמשים

אתם יכולים לטרגט את המשתמשים שרוצים לכלול בניסוי באמצעות הקריטריונים הבאים לטירגוט משתמשים.

קריטריון טירגוט אופרטורים    ערכים הערה
גרסה מכיל,
לא מכיל,
תואם במדויק,
מכיל ביטוי רגולרי		 מזינים ערך לגרסה אחת או יותר של האפליקציה שרוצים לכלול בניסוי.

כשמשתמשים באחד מהאופרטורים contains,‏ does not contain או matches exactly, אפשר לספק רשימה של ערכים מופרדים בפסיקים.

כשמשתמשים באופרטור contains regex, אפשר ליצור ביטויים רגולריים בפורמט RE2. הביטוי הרגולרי יכול להתאים לכל המחרוזת של גרסת היעד או לחלק ממנה. אפשר גם להשתמש בעוגנים ^ ו-$ כדי להתאים להתחלה, לסוף או למחרוזת היעד כולה.
קהלים של משתמשים כולל את כולם,
כולל לפחות אחד מהם,
לא כולל את כולם,
לא כולל לפחות אחד מהם		 בוחרים קהל Analytics אחד או יותר כדי לטרגט משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי. יכול להיות שיחלפו כמה ימים עד שיצטברו נתונים בניסויים מסוימים שמטרגטים קהלים של Google Analytics, כי הם כפופים לזמן האחזור של עיבוד הנתונים ב-Analytics. סביר להניח שהעיכוב הזה יתרחש אצל משתמשים חדשים, שבדרך כלל מצורפים לקהלים שעומדים בדרישות 24 עד 48 שעות אחרי היצירה, או אצל קהלים שנוצרו לאחרונה.

לגבי Remote Config, המשמעות היא שגם אם משתמש עומד באופן טכני בדרישות להכללה בקהל, אם Analytics עדיין לא הוסיף את המשתמש לקהל כשהפעלת הפונקציה fetchAndActivate()‎, המשתמש לא ייכלל בניסוי.

מאפיין משתמש לטקסט:
מכיל,
לא מכיל,
תואם בדיוק,
מכיל ביטוי רגולרי

למספרים:
<, ≤, =, ≥, > 		מאפיין המשתמש Analytics משמש לבחירת משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי, עם מגוון אפשרויות לבחירת ערכים של מאפיין המשתמש.

בצד הלקוח, אפשר להגדיר רק ערכים של מחרוזות למאפייני משתמש. בתנאים שבהם נעשה שימוש באופרטורים מספריים, השירות Remote Config ממיר את הערך של מאפיין המשתמש התואם למספר שלם או למספר עשרוני.		 כשמשתמשים באופרטור contains regex, אפשר ליצור ביטויים רגולריים בפורמט RE2. הביטוי הרגולרי יכול להתאים לכל מחרוזת הגרסה של היעד או לחלק ממנה. אפשר גם להשתמש בעוגנים ^ ו-$ כדי להתאים להתחלה, לסוף או למחרוזת היעד כולה.
ארץ/אזור לא רלוונטי מדינה או אזור אחד או יותר שבעזרתם בוחרים משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי.  
שפות לא רלוונטי שפה אחת או יותר ולוקאל אחד או יותר שבעזרתם בוחרים משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי.  
פתיחה ראשונה לפני
אחרי

טירגוט משתמשים על סמך הפעם הראשונה שהם פותחים את האפליקציה:

  • בוחרים באפשרות משתמשים חדשים כדי לטרגט משתמשים שיפתחו את האפליקציה בפעם הראשונה אחרי תאריך ושעה עתידיים שצוינו.
  • בוחרים באפשרות טווח זמן כדי לטרגט משתמשים שפותחים את האפליקציה בפעם הראשונה בטווח הזמן שצוין לפני או אחרי התאריך והשעה שציינתם. שילוב של התנאים לפני ואחרי כדי לטרגט משתמשים בטווח זמן ספציפי.

אפשר לטרגט משתמשים לפי הפתיחה הראשונה אחרי שבוחרים אפליקציה ל-Android או ל-iOS. התכונה נתמכת כרגע בגרסאות ה-SDK הבאות של Remote Config: Apple platforms SDK v9.0.0 ואילך ו-Android SDK v21.1.1 ואילך (Firebase BoM v30.3.0 ואילך).

בנוסף, Analytics חייב להיות מופעל במכשיר הלקוח במהלך אירוע הפתיחה הראשון.

‫A/B Testing מדדים

כשיוצרים ניסוי, בוחרים מדד ראשי, או יעד, שמשמש לקביעת הווריאנט המנצח. מומלץ גם לעקוב אחרי מדדים אחרים כדי להבין טוב יותר את הביצועים של כל וריאנט בניסוי, ולעקוב אחרי מגמות חשובות שעשויות להיות שונות בכל וריאנט, כמו שימור משתמשים, יציבות האפליקציה והכנסות מרכישות מתוך האפליקציה. אפשר לעקוב אחרי עד חמישה מדדים שאינם מדדי יעד בניסוי.

לדוגמה, נניח שאתם משתמשים ב-Remote Config כדי להשיק באפליקציה שני תהליכי משחק שונים, ואתם רוצים לבצע אופטימיזציה להגדלת מספר הרכישות מתוך האפליקציה ולהגדלת ההכנסות מפרסום, אבל אתם רוצים גם לעקוב אחרי היציבות ושימור המשתמשים בכל וריאנט. במקרה כזה, כדאי לבחור בהכנסה כוללת משוערת כמדד היעד, כי הוא כולל הכנסות מרכישות מתוך האפליקציה והכנסות מפרסום. לאחר מכן, בקטע מדדים אחרים שרוצים לעקוב אחריהם, אפשר להוסיף את המדדים הבאים:

  • כדי לעקוב אחרי שימור המשתמשים היומי והשבועי, מוסיפים את המדדים שימור משתמשים (2-3 ימים) ושימור משתמשים (4-7 ימים).
  • כדי להשוות בין יציבות שני תהליכי המשחק, מוסיפים את המדד משתמשים ללא קריסות.
  • כדי לראות תצוגות מפורטות יותר של כל סוג הכנסה, מוסיפים את האפשרויות הכנסות מרכישות והכנסות משוערות מפרסום.

בטבלאות הבאות מוסבר איך מחושבים מדדי היעדים ומדדים אחרים.

מדדי יעדים

מדד תיאור
משתמשים שהאפליקציה שלהם לא קרסה אחוז המשתמשים שלא נתקלו באפליקציה בשגיאות שזוהו על ידי Firebase Crashlytics SDK במהלך הניסוי.
ההכנסה המשוערת מפרסום הרווחים המשוערים ממודעות.
סה"כ הכנסות משוערות הערך הכולל של ההכנסות מרכישות וההכנסות המשוערות מפרסום.
הכנסות מרכישות הערך הכולל של כל אירועי purchase ו-in_app_purchase.
שימור (יום אחד) מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה שלכם מדי יום.
שימור (2-3 ימים) מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה שלכם תוך 2-3 ימים.
שימור (4 עד 7 ימים) מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה שלכם תוך 4 עד 7 ימים.
שימור משתמשים (8 עד 14 ימים) מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה תוך 8 עד 14 ימים.
שימור (15 יום ומעלה) מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה 15 ימים או יותר אחרי השימוש האחרון שלהם בה.
first_open אירוע Analytics שמופעל כשמשתמש פותח אפליקציה בפעם הראשונה אחרי שהוא מתקין אותה או מתקין אותה מחדש. משמש כחלק ממשפך המרות.

מדדים נוספים

מדד תיאור
notification_dismiss אירוע Analytics שמופעל כשהתראה שנשלחה על ידי הכלי ליצירת התראות נסגרת (Android בלבד).
notification_receive אירוע Analytics שמופעל כשמתקבלת התראה שנשלחה על ידי הכלי ליצירת התראות בזמן שהאפליקציה פועלת ברקע (ב-Android בלבד).
os_update אירוע Analytics שמתעד את העדכון של מערכת ההפעלה במכשיר לגרסה חדשה.מידע נוסף זמין במאמר אירועים שנאספים באופן אוטומטי.
screen_view אירוע Analytics שמאפשר לעקוב אחרי המסכים שנצפו באפליקציה. למידע נוסף, ראו מעקב אחרי צפיות במסכים.
session_start אירוע Analytics שמספר את הסשנים של המשתמשים באפליקציה. מידע נוסף זמין במאמר אירועים שנאספים באופן אוטומטי.

ייצוא נתונים מ-BigQuery

בנוסף להצגת נתוני הניסוי ב-A/B Testing במסוף Firebase, אפשר לבדוק ולנתח את נתוני הניסוי ב-BigQuery. ל-A/B Testing אין טבלה נפרדת של BigQuery, אבל החברויות בניסוי ובגרסה נשמרות בכל אירוע Google Analytics בטבלאות האירועים Analytics.

מאפייני המשתמש שמכילים את פרטי הניסוי הם בפורמט userProperty.key like "firebase_exp_%" או userProperty.key = "firebase_exp_01", כאשר 01 הוא מזהה הניסוי ו-userProperty.value.string_value מכיל את המדד (שמתחיל באפס) של הווריאנט של הניסוי.

אפשר להשתמש במאפייני המשתמש האלה של הניסוי כדי לחלץ נתוני ניסוי. כך תוכלו לפלח את תוצאות הניסוי בדרכים רבות ולבדוק באופן עצמאי את התוצאות של A/B Testing.

כדי להתחיל, מבצעים את הפעולות הבאות כפי שמתואר במדריך הזה:

  1. הפעלת ייצוא של BigQuery ל-Google Analytics במסוף Firebase
  2. גישה לנתונים של A/B Testing באמצעות BigQuery
  3. שאילתות לדוגמה

הפעלת ייצוא של BigQuery ל-Google Analytics במסוף Firebase

אם יש לכם מינוי לתוכנית Spark, תוכלו להשתמש בארגז החול של BigQuery כדי לגשת ל-BigQuery ללא עלות, בכפוף למגבלות של ארגז החול. למידע נוסף, ראו תמחור ו-BigQuery sandbox.

קודם כול, צריך לוודא שאתם מייצאים את נתוני Analytics אל BigQuery:

  1. פותחים את הכרטיסייה Integrations (שילובים). אפשר לגשת אליה באמצעות > Project settings (הגדרות הפרויקט) במסוף Firebase.
  2. אם אתם כבר משתמשים ב-BigQuery עם שירותי Firebase אחרים, צריך ללחוץ על ניהול. אחרת, לוחצים על קישור.
  3. קוראים את המאמר מידע על קישור Firebase ל-BigQuery ולוחצים על הבא.
  4. בקטע Configure integration, מפעילים את המתג Google Analytics.

  5. בוחרים אזור ובוחרים את הגדרות הייצוא.

  6. לוחצים על קישור אל BigQuery.

בהתאם לאופן שבו בחרתם לייצא את הנתונים, יכול להיות שיחלפו עד יום עד שהטבלאות יהיו זמינות. מידע נוסף על ייצוא נתוני פרויקטים אל BigQuery זמין במאמר ייצוא נתוני פרויקטים אל BigQuery.

גישה לנתוני A/B Testing ב-BigQuery

לפני ששולחים שאילתה לקבלת נתונים לגבי ניסוי ספציפי, כדאי לקבל חלק מהפרטים הבאים או את כולם כדי להשתמש בהם בשאילתה:

  • מזהה הניסוי: אפשר למצוא אותו בכתובת ה-URL של הדף סקירה כללית של הניסוי. לדוגמה, אם כתובת ה-URL נראית כך: https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25, מזהה הניסוי הוא 25.
  • מזהה נכס Google Analytics: זהו מזהה הנכס Google Analytics בן 9 הספרות. אפשר למצוא אותו ב-Google Analytics, והוא מופיע גם ב-BigQuery כשמרחיבים את שם הפרויקט כדי להציג את שם טבלת האירועים Google Analytics (project_name.analytics_000000000.events).
  • תאריך הניסוי: כדי ליצור שאילתה מהירה ויעילה יותר, מומלץ להגביל את השאילתות למחיצות של טבלת האירועים היומית Google Analytics שמכילות את נתוני הניסוי – טבלאות שמזוהות באמצעות הסיומת YYYYMMDD. לכן, אם הניסוי שלכם התנהל מ-2 בפברואר 2024 עד 2 במאי 2024, תצטרכו לציין _TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502'. דוגמה לכך מופיעה בקטע בחירת ערכים של ניסוי ספציפי.
  • שמות האירועים: בדרך כלל, השמות האלה תואמים למדדי היעדים שהגדרתם בניסוי. לדוגמה, in_app_purchaseאירועים, ad_impression או user_retention אירועים.

אחרי שאוספים את המידע הנדרש ליצירת השאילתה:

  1. פותחים את BigQuery במסוף Google Cloud.
  2. בוחרים את הפרויקט ואז בוחרים באפשרות Create SQL query.
  3. מוסיפים את השאילתה. בקישור הצגת שאילתות לדוגמה מפורטות שאילתות לדוגמה שאפשר להריץ.
  4. לוחצים על Run.

שליחת שאילתות על נתוני הניסוי באמצעות השאילתה שנוצרת באופן אוטומטי במסוף Firebase

אם אתם משתמשים בתוכנית Blaze, בדף סקירה כללית של הניסוי מוצגת שאילתה לדוגמה שמציגה את שם הניסוי, הווריאנטים, שמות האירועים ומספר האירועים בניסוי שמוצג.

כדי לקבל ולהריץ את השאילתה שנוצרה באופן אוטומטי:

  1. במסוף Firebase, פותחים את A/B Testing ובוחרים את הניסוי ב-A/B Testing שרוצים לשלוח עליו שאילתה כדי לפתוח את הסקירה הכללית של הניסוי.
  2. בתפריט האפשרויות, בקטע BigQuery integration, בוחרים באפשרות Query experiment data. הפעולה הזו תפתח את הפרויקט ב-BigQuery במסוף Google Cloud, ותספק שאילתה בסיסית שאפשר להשתמש בה כדי לשלוח שאילתה לנתוני הניסוי.

בדוגמה הבאה מוצגת שאילתה שנוצרה לניסוי עם שלושה וריאנטים (כולל הבקרה) בשם 'ניסוי קידום מכירות לחורף'. הפונקציה מחזירה את שם הניסוי הפעיל, שם הווריאנט, האירוע הייחודי ומספר האירועים לכל אירוע. חשוב לזכור שבכלי ליצירת שאילתות לא מצוין שם הפרויקט בשם הטבלה, כי הוא נפתח ישירות בתוך הפרויקט.

  /*
    This query is auto-generated by Firebase A/B Testing for your
    experiment "Winter welcome experiment".
    It demonstrates how you can get event counts for all Analytics
    events logged by each variant of this experiment's population.
  */
  SELECT
    'Winter welcome experiment' AS experimentName,
    CASE userProperty.value.string_value
      WHEN '0' THEN 'Baseline'
      WHEN '1' THEN 'Welcome message (1)'
      WHEN '2' THEN 'Welcome message (2)'
      END AS experimentVariant,
    event_name AS eventName,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `analytics_000000000.events_*`,
    UNNEST(user_properties) AS userProperty
  WHERE
    (_TABLE_SUFFIX BETWEEN '20240202' AND '20240502')
    AND userProperty.key = 'firebase_exp_25'
  GROUP BY
    experimentVariant, eventName

דוגמאות נוספות לשאילתות זמינות במאמר הצגת דוגמאות לשאילתות.

שאילתות לדוגמה

בקטעים הבאים מפורטות דוגמאות לשאילתות שאפשר להשתמש בהן כדי לחלץ נתונים של ניסוי A/B Testing מטבלאות האירועים Google Analytics.

חילוץ ערכי סטיית התקן של רכישות וניסויים מכל הניסויים

אפשר להשתמש בנתוני תוצאות הניסוי כדי לאמת באופן עצמאי את התוצאות של Firebase A/B Testing. משפט ה-SQL הבא מסיר את הווריאנטים של הניסוי, את מספר המשתמשים הייחודיים בכל וריאנט ומחשב את הסכום הכולל של ההכנסות מאירועים מסוג in_app_purchase ו-ecommerce_purchase, ואת סטיות התקן של כל הניסויים בטווח הזמן שצוין בתאריכי ההתחלה והסיום של _TABLE_SUFFIX.BigQuery אתם יכולים להשתמש בנתונים שמתקבלים מהשאילתה הזו עם גנרטור של מובהקות סטטיסטית לבדיקות t חד-זנבות, כדי לוודא שהתוצאות ש-Firebase מספקת תואמות לניתוח שלכם.

מידע נוסף על אופן החישוב של ההסקה ב-A/B Testing זמין במאמר פרשנות של תוצאות הבדיקה.

  /*
    This query returns all experiment variants, number of unique users,
    the average USD spent per user, and the standard deviation for all
    experiments within the date range specified for _TABLE_SUFFIX.
  */
  SELECT
    experimentNumber,
    experimentVariant,
    COUNT(*) AS unique_users,
    AVG(usd_value) AS usd_value_per_user,
    STDDEV(usd_value) AS std_dev
  FROM
    (
      SELECT
        userProperty.key AS experimentNumber,
        userProperty.value.string_value AS experimentVariant,
        user_pseudo_id,
        SUM(
          CASE
            WHEN event_name IN ('in_app_purchase', 'ecommerce_purchase')
              THEN event_value_in_usd
            ELSE 0
            END) AS usd_value
      FROM `PROJECT_NAME.analytics_ANALYTICS_ID.events_*`
      CROSS JOIN UNNEST(user_properties) AS userProperty
      WHERE
        userProperty.key LIKE 'firebase_exp_%'
        AND event_name IN ('in_app_purchase', 'ecommerce_purchase')
        AND (_TABLE_SUFFIX BETWEEN 'YYYYMMDD' AND 'YYYMMDD')
      GROUP BY 1, 2, 3
    )
  GROUP BY 1, 2
  ORDER BY 1, 2;

בחירת ערכים של ניסוי ספציפי

השאילתה הבאה ממחישה איך לקבל נתונים לגבי ניסוי ספציפי ב-BigQuery. השאילתה לדוגמה הזו מחזירה את שם הניסוי, שמות הווריאנטים (כולל 'בסיס להשוואה'), שמות האירועים ומספרי האירועים.

  SELECT
    'EXPERIMENT_NAME' AS experimentName,
    CASE userProperty.value.string_value
      WHEN '0' THEN 'Baseline'
      WHEN '1' THEN 'VARIANT_1_NAME'
      WHEN '2' THEN 'VARIANT_2_NAME'
      END AS experimentVariant,
    event_name AS eventName,
    COUNT(*) AS count
  FROM
    `analytics_ANALYTICS_PROPERTY.events_*`,
    UNNEST(user_properties) AS userProperty
  WHERE
    (_TABLE_SUFFIX BETWEEN 'YYYMMDD' AND 'YYYMMDD')
    AND userProperty.key = 'firebase_exp_EXPERIMENT_NUMBER'
  GROUP BY
    experimentVariant, eventName