আপনি যখন একটি সক্রিয় ব্যবহারকারী বেস সহ একটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সেটিংস স্থাপন করতে Firebase Remote Config ব্যবহার করেন, তখন আপনি নিশ্চিত করতে চান যে আপনি এটি সঠিকভাবে পেয়েছেন। নিম্নলিখিতগুলিকে সর্বোত্তমভাবে নির্ধারণ করতে আপনি A/B Testing পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করতে পারেন:
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি বৈশিষ্ট্য বাস্তবায়নের সর্বোত্তম উপায়। প্রায়শই, অ্যাপ বিকাশকারীরা শিখতে পারে না যে তাদের ব্যবহারকারীরা অ্যাপ স্টোরে তাদের অ্যাপের রেটিং না হওয়া পর্যন্ত একটি নতুন বৈশিষ্ট্য বা আপডেট হওয়া ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপছন্দ করে। A/B পরীক্ষা আপনার ব্যবহারকারীদের বৈশিষ্ট্যের নতুন রূপগুলি পছন্দ করে কিনা, বা তারা অ্যাপটিকে বিদ্যমান হিসাবে পছন্দ করে কিনা তা পরিমাপ করতে সহায়তা করতে পারে। এছাড়াও, আপনার বেশিরভাগ ব্যবহারকারীকে একটি বেসলাইন গোষ্ঠীতে রাখা নিশ্চিত করে যে পরীক্ষাটি শেষ না হওয়া পর্যন্ত আপনার বেশিরভাগ ব্যবহারকারীর বেস আপনার অ্যাপ্লিকেশানটির আচরণ বা চেহারাতে কোনও পরিবর্তন না করেই ব্যবহার করা চালিয়ে যেতে পারে।
- একটি ব্যবসায়িক লক্ষ্যের জন্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করার সর্বোত্তম উপায়। কখনও কখনও আপনি আয় বা ধরে রাখার মতো একটি মেট্রিক সর্বাধিক করার জন্য পণ্যের পরিবর্তনগুলি প্রয়োগ করছেন৷ A/B পরীক্ষার মাধ্যমে, আপনি আপনার ব্যবসার উদ্দেশ্য সেট করেন এবং Firebase পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করে তা নির্ধারণ করে যে কোনো বৈকল্পিক আপনার নির্বাচিত উদ্দেশ্যের জন্য বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যাচ্ছে কিনা।
একটি বেসলাইন সহ A/B পরীক্ষা বৈশিষ্ট্য বৈকল্পিক, নিম্নলিখিত করুন:
- আপনার পরীক্ষা তৈরি করুন.
- একটি পরীক্ষা ডিভাইসে আপনার পরীক্ষা যাচাই করুন.
- আপনার পরীক্ষা পরিচালনা করুন.
একটি পরীক্ষা তৈরি করুন
একটি Remote Config পরীক্ষা আপনাকে এক বা একাধিক Remote Config পরামিতিতে একাধিক বৈকল্পিক মূল্যায়ন করতে দেয়।
Firebase কনসোলে সাইন ইন করুন এবং যাচাই করুন যে আপনার প্রোজেক্টে Google Analytics সক্ষম করা আছে যাতে পরীক্ষাটি Analytics ডেটাতে অ্যাক্সেস করতে পারে।
আপনি যদি আপনার প্রোজেক্ট তৈরি করার সময় Google Analytics সক্ষম না করে থাকেন, তাহলে আপনি ইন্টিগ্রেশন ট্যাবে এটি সক্ষম করতে পারেন, যেটি আপনি Firebase কনসোলে > প্রকল্প সেটিংস ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করতে পারেন।
Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing এ ক্লিক করুন।
পরীক্ষা তৈরি করুন ক্লিক করুন, এবং তারপরে আপনি যে পরিষেবাটির সাথে পরীক্ষা করতে চান তার জন্য অনুরোধ করা হলে Remote Config নির্বাচন করুন৷
আপনার পরীক্ষার জন্য একটি নাম এবং ঐচ্ছিক বিবরণ লিখুন এবং পরবর্তীতে ক্লিক করুন।
প্রথমে আপনার পরীক্ষা ব্যবহার করে এমন অ্যাপটি বেছে নিয়ে টার্গেটিং ক্ষেত্রগুলি পূরণ করুন। আপনি আপনার পরীক্ষায় অংশগ্রহণের জন্য আপনার ব্যবহারকারীদের একটি উপসেটকে লক্ষ্য করতে পারেন ক্লিক করে এবং তারপরে নিম্নলিখিত তালিকা থেকে বিকল্পগুলি বেছে নিয়ে:
- সংস্করণ: আপনার অ্যাপের এক বা একাধিক সংস্করণ
- বিল্ড নম্বর: অ্যাপটির সংস্করণ কোড
- ভাষা: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করতে ব্যবহৃত এক বা একাধিক ভাষা এবং লোকেল
- দেশ/অঞ্চল: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করা উচিত এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চল
- ব্যবহারকারী শ্রোতা: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করতে ব্যবহৃত Analytics শ্রোতা
- ব্যবহারকারীর সম্পত্তি: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক Analytics ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য
প্রথম ওপেন: প্রথমবার আপনার অ্যাপ খোলার ভিত্তিতে ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করুন
আপনি একটি অ্যান্ড্রয়েড বা iOS অ্যাপ নির্বাচন করার পরে প্রথম খোলা সময়ের দ্বারা ব্যবহারকারীর টার্গেটিং উপলব্ধ। এটি নিম্নলিখিত Remote Config SDK সংস্করণ দ্বারা সমর্থিত: Apple প্ল্যাটফর্ম SDK v9.0.0+ এবং Android SDK v21.1.1+ ( Firebase BoM v30.3.0+)৷
প্রথম ওপেন ইভেন্টের সময় ক্লায়েন্টে Analytics অবশ্যই সক্রিয় থাকতে হবে।
লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের শতাংশ সেট করুন: লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের অধীনে সেট করা মানদণ্ডের সাথে মেলে আপনার অ্যাপের ব্যবহারকারী বেসের শতাংশ লিখুন যা আপনি আপনার পরীক্ষায় বেসলাইন এবং এক বা একাধিক রূপের মধ্যে সমানভাবে ভাগ করতে চান। এটি 0.01% এবং 100% এর মধ্যে যেকোনো শতাংশ হতে পারে। ব্যবহারকারীদের এলোমেলোভাবে প্রতিটি পরীক্ষার জন্য বরাদ্দ করা হয়, ডুপ্লিকেট পরীক্ষা সহ।
ঐচ্ছিকভাবে, একটি অ্যাক্টিভেশন ইভেন্ট সেট করুন যাতে নিশ্চিত করা যায় যে শুধুমাত্র ব্যবহারকারীদের ডেটাই আপনার পরীক্ষায় গণনা করা হয় যারা প্রথমে কিছু Analytics ইভেন্ট ট্রিগার করেছে। মনে রাখবেন যে আপনার টার্গেটিং পরামিতিগুলির সাথে মেলে এমন সমস্ত ব্যবহারকারীরা Remote Config পরীক্ষামূলক মানগুলি পাবে, কিন্তু শুধুমাত্র যারা একটি অ্যাক্টিভেশন ইভেন্ট ট্রিগার করবে তারাই আপনার পরীক্ষার ফলাফলে অন্তর্ভুক্ত হবে।
একটি বৈধ পরীক্ষা নিশ্চিত করতে, নিশ্চিত করুন যে আপনার অ্যাপটি আনা কনফিগারেশন মান সক্রিয় করার পরে আপনার চয়ন করা ইভেন্টটি ঘটে। উপরন্তু, নিম্নলিখিত ইভেন্টগুলি ব্যবহার করা যাবে না কারণ সেগুলি সর্বদা আনয়ন করা মানগুলি সক্রিয় করার আগে ঘটে:
-
app_install -
app_remove -
app_update -
dynamic_link_first_open
-
পরীক্ষার লক্ষ্যগুলির জন্য, ট্র্যাক করার জন্য প্রাথমিক মেট্রিকটি নির্বাচন করুন এবং তালিকা থেকে আপনি ট্র্যাক করতে চান এমন কোনো অতিরিক্ত মেট্রিক যোগ করুন। এর মধ্যে অন্তর্নির্মিত উদ্দেশ্য (ক্রয়, রাজস্ব, ধারণ, ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারী, ইত্যাদি), Analytics রূপান্তর ইভেন্ট এবং অন্যান্য Analytics ইভেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। শেষ হলে, Next এ ক্লিক করুন।
বৈকল্পিক বিভাগে, পরীক্ষার জন্য একটি বেসলাইন এবং অন্তত একটি বৈকল্পিক চয়ন করুন৷ পরীক্ষা করার জন্য এক বা একাধিক প্যারামিটার যোগ করতে নতুন তালিকা বেছে নিন বা তৈরি করুন ব্যবহার করুন। আপনি এমন একটি প্যারামিটার তৈরি করতে পারেন যা আগে Firebase কনসোলে ব্যবহার করা হয়নি, তবে এটির কোনো প্রভাবের জন্য এটি আপনার অ্যাপে থাকা আবশ্যক। আপনার পরীক্ষায় একাধিক প্যারামিটার যোগ করতে আপনি এই ধাপটি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন।
(ঐচ্ছিক) আপনার পরীক্ষায় একাধিক বৈকল্পিক যোগ করতে, আরেকটি বৈকল্পিক যোগ করুন ক্লিক করুন।
নির্দিষ্ট ভেরিয়েন্টের জন্য এক বা একাধিক প্যারামিটার পরিবর্তন করুন। পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত নয় এমন ব্যবহারকারীদের জন্য যেকোনো অপরিবর্তিত প্যারামিটার একই।
পরীক্ষার জন্য বৈকল্পিক ওজন দেখতে বা পরিবর্তন করতে বৈকল্পিক ওজন প্রসারিত করুন। ডিফল্টরূপে, প্রতিটি বৈকল্পিক সমানভাবে ওজন করা হয়। মনে রাখবেন অসম ওজন ডেটা সংগ্রহের সময় বাড়িয়ে দিতে পারে এবং পরীক্ষা শুরু হওয়ার পরে ওজন পরিবর্তন করা যাবে না ।
আপনার পরীক্ষা সংরক্ষণ করতে পর্যালোচনা ক্লিক করুন.
আপনি প্রতি প্রকল্পে 300টি পর্যন্ত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে পারবেন, যার মধ্যে 24টি পর্যন্ত চলমান পরীক্ষা থাকতে পারে, বাকিগুলি খসড়া হিসাবে বা সম্পূর্ণ।
একটি পরীক্ষা ডিভাইসে আপনার পরীক্ষা যাচাই করুন
প্রতিটি ফায়ারবেস ইনস্টলেশনের জন্য, আপনি এটির সাথে যুক্ত ইনস্টলেশন প্রমাণীকরণ টোকেন পুনরুদ্ধার করতে পারেন। আপনি এই টোকেনটি ব্যবহার করে আপনার অ্যাপ ইনস্টল করা একটি টেস্ট ডিভাইসে নির্দিষ্ট পরীক্ষার ভেরিয়েন্ট পরীক্ষা করতে পারেন। একটি পরীক্ষা ডিভাইসে আপনার পরীক্ষা যাচাই করতে, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
- নিম্নরূপ ইনস্টলেশন প্রমাণীকরণ টোকেন পান:
সুইফট
do { let result = try await Installations.installations() .authTokenForcingRefresh(true) print("Installation auth token: \(result.authToken)") } catch { print("Error fetching token: \(error)") }
উদ্দেশ্য-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"); } } });
Kotlin
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") } }
সি++
firebase::InitResult init_result; auto* installations_object = firebase::installations::Installations::GetInstance( firebase::App::GetInstance(), &init_result); installations_object->GetToken().OnCompletion( [](const firebase::Future<std::string>& future) { if (future.status() == kFutureStatusComplete && future.error() == firebase::installations::kErrorNone) { printf("Installations Auth Token %s\n", future.result()->c_str()); } });
ঐক্য
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)); } });
- Firebase কনসোল নেভিগেশন বারে, A/B টেস্টিং- এ ক্লিক করুন।
- ড্রাফ্ট ক্লিক করুন (এবং/অথবা দূরবর্তী কনফিগার পরীক্ষার জন্য চলমান ), আপনার পরীক্ষার উপর হভার করুন, প্রসঙ্গ মেনুতে ক্লিক করুন ( more_vert ), এবং তারপরে পরীক্ষা ডিভাইসগুলি পরিচালনা করুন ক্লিক করুন।
- একটি পরীক্ষা ডিভাইসের জন্য ইনস্টলেশন প্রমাণীকরণ টোকেন লিখুন এবং সেই পরীক্ষা ডিভাইসে পাঠানোর জন্য পরীক্ষার বৈকল্পিক চয়ন করুন।
- অ্যাপটি চালান এবং নিশ্চিত করুন যে নির্বাচিত বৈকল্পিক পরীক্ষা ডিভাইসে গৃহীত হচ্ছে।
Firebase ইনস্টলেশন সম্পর্কে আরও জানতে, Firebase ইনস্টলেশন পরিচালনা দেখুন।
আপনার পরীক্ষা পরিচালনা করুন
আপনি Remote Config , নোটিফিকেশন কম্পোজার, বা Firebase In-App Messaging দিয়ে একটি পরীক্ষা তৈরি করুন না কেন, আপনি তারপরে আপনার পরীক্ষাটি যাচাই করতে এবং শুরু করতে পারেন, এটি চলমান থাকাকালীন আপনার পরীক্ষা নিরীক্ষণ করতে পারেন এবং আপনার চলমান পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত ব্যবহারকারীর সংখ্যা বাড়াতে পারেন৷
আপনার পরীক্ষা শেষ হলে, আপনি বিজয়ী ভেরিয়েন্টের দ্বারা ব্যবহৃত সেটিংসের নোট নিতে পারেন, এবং তারপর সেই সেটিংস সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে তুলে ধরতে পারেন৷ অথবা, আপনি অন্য পরীক্ষা চালাতে পারেন।
একটি পরীক্ষা শুরু করুন
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing এ ক্লিক করুন।
- খসড়া ক্লিক করুন, এবং তারপর আপনার পরীক্ষার শিরোনাম ক্লিক করুন.
- আপনার অ্যাপে এমন ব্যবহারকারী আছে যারা আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হবে তা যাচাই করতে, খসড়ার বিশদ বিবরণ প্রসারিত করুন এবং লক্ষ্য নির্ধারণ এবং বিতরণ বিভাগে 0% -এর বেশি একটি সংখ্যা পরীক্ষা করুন (উদাহরণস্বরূপ, মানদণ্ডের সাথে মেলে 1% ব্যবহারকারী )।
- আপনার পরীক্ষা পরিবর্তন করতে, সম্পাদনা ক্লিক করুন।
- আপনার পরীক্ষা শুরু করতে, পরীক্ষা শুরু করুন ক্লিক করুন। আপনি একবারে প্রতি প্রকল্পে 24টি পর্যন্ত পরীক্ষা চালাতে পারেন।
একটি পরীক্ষা নিরীক্ষণ
একবার একটি পরীক্ষা কিছুক্ষণের জন্য চললে, আপনি তার অগ্রগতি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন এবং এখন পর্যন্ত আপনার পরীক্ষায় অংশগ্রহণকারী ব্যবহারকারীদের জন্য আপনার ফলাফলগুলি কেমন তা দেখতে পারেন৷
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing এ ক্লিক করুন।
রানিং এ ক্লিক করুন এবং তারপরে আপনার পরীক্ষার শিরোনামে ক্লিক করুন বা অনুসন্ধান করুন। এই পৃষ্ঠায়, আপনি নিম্নলিখিতগুলি সহ আপনার চলমান পরীক্ষা সম্পর্কে বিভিন্ন পর্যবেক্ষণ এবং মডেল করা পরিসংখ্যান দেখতে পারেন:
- বেসলাইন থেকে % পার্থক্য : বেসলাইনের তুলনায় একটি প্রদত্ত বৈকল্পিকের জন্য একটি মেট্রিকের উন্নতির পরিমাপ। বেসলাইনের মান পরিসরের সাথে বৈকল্পিকের মান পরিসরের তুলনা করে গণনা করা হয়।
- বেসলাইনকে হারানোর সম্ভাবনা : আনুমানিক সম্ভাব্যতা যে একটি প্রদত্ত বৈকল্পিক নির্বাচিত মেট্রিকের জন্য বেসলাইনকে হারায়।
- ব্যবহারকারী প্রতি observed_metric : পরীক্ষার ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, এটি হল পূর্বাভাসিত পরিসীমা যে মেট্রিক মান সময়ের সাথে সাথে পড়বে।
- মোট observed_metric : বেসলাইন বা বৈকল্পিকের জন্য পর্যবেক্ষিত ক্রমবর্ধমান মান। মানটি প্রতিটি পরীক্ষার বৈকল্পিক কতটা ভাল কাজ করে তা পরিমাপ করতে ব্যবহৃত হয় এবং উন্নতি , মান পরিসীমা , বেসলাইনকে হারানোর সম্ভাবনা এবং সেরা বৈকল্পিক হওয়ার সম্ভাবনা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। পরিমাপ করা মেট্রিকের উপর নির্ভর করে, এই কলামটিকে "ব্যবহারকারী প্রতি সময়কাল", "ব্যবহারকারী প্রতি আয়", "ধারণ হার" বা "রূপান্তর হার" লেবেল করা হতে পারে।
আপনার পরীক্ষা কিছুক্ষণ চলার পরে ( FCM এবং In-App Messaging জন্য কমপক্ষে 7 দিন বা Remote Config জন্য 14 দিন), এই পৃষ্ঠার ডেটা নির্দেশ করে যে কোন বৈকল্পিকটি, যদি থাকে, তাহলে "লিডার"৷ কিছু পরিমাপের সাথে একটি বার চার্ট থাকে যা একটি ভিজ্যুয়াল বিন্যাসে ডেটা উপস্থাপন করে।
সমস্ত ব্যবহারকারীদের জন্য একটি পরীক্ষা রোল আউট
আপনার লক্ষ্য মেট্রিকের জন্য আপনার একটি "লিডার" বা বিজয়ী ভেরিয়েন্ট থাকার পর একটি পরীক্ষা যথেষ্ট দীর্ঘ হয়ে যাওয়ার পর, আপনি 100% ব্যবহারকারীর কাছে পরীক্ষাটি প্রকাশ করতে পারেন। এটি আপনাকে অগ্রসর হওয়া সমস্ত ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশ করার জন্য একটি বৈকল্পিক নির্বাচন করতে দেয়৷ এমনকি যদি আপনার পরীক্ষা একটি স্পষ্ট বিজয়ী তৈরি না করে, তবুও আপনি আপনার সমস্ত ব্যবহারকারীদের জন্য একটি বৈকল্পিক প্রকাশ করতে পারেন৷
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing এ ক্লিক করুন।
- সম্পূর্ণ বা চলমান ক্লিক করুন, এমন একটি পরীক্ষায় ক্লিক করুন যা আপনি সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে প্রকাশ করতে চান, প্রসঙ্গ মেনুতে ক্লিক করুন ( ) রোল আউট ভেরিয়েন্ট ।
নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি করে সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে আপনার পরীক্ষাটি রোল আউট করুন:
- নোটিফিকেশন কম্পোজার ব্যবহার করে এমন একটি পরীক্ষার জন্য, বাকী টার্গেট করা ব্যবহারকারীদের কাছে বার্তা পাঠাতে রোল আউট মেসেজ ডায়ালগ ব্যবহার করুন যারা পরীক্ষার অংশ ছিল না।
- Remote Config পরীক্ষার জন্য, কোন Remote Config প্যারামিটার মান আপডেট করতে হবে তা নির্ধারণ করতে একটি বৈকল্পিক নির্বাচন করুন। পরীক্ষাটি তৈরি করার সময় সংজ্ঞায়িত টার্গেটিং মানদণ্ড আপনার টেমপ্লেটে একটি নতুন শর্ত হিসাবে যোগ করা হয়েছে, যাতে রোলআউট শুধুমাত্র পরীক্ষার দ্বারা লক্ষ্য করা ব্যবহারকারীদের প্রভাবিত করে। পরিবর্তনগুলি পর্যালোচনা করতে রিমোট কনফিগে রিভিউ ক্লিক করার পরে, রোলআউটটি সম্পূর্ণ করতে পরিবর্তনগুলি প্রকাশ করুন ক্লিক করুন৷
- একটি In-App Messaging পরীক্ষার জন্য, একটি স্বতন্ত্র In-App Messaging প্রচারাভিযান হিসাবে কোন বৈকল্পিকটি রোল আউট করা প্রয়োজন তা নির্ধারণ করতে ডায়ালগটি ব্যবহার করুন৷ একবার নির্বাচিত হয়ে গেলে, প্রকাশের আগে যেকোনো পরিবর্তন (যদি প্রয়োজন হয়) করার জন্য আপনাকে FIAM রচনা স্ক্রিনে পুনঃনির্দেশিত করা হবে।
একটি পরীক্ষা প্রসারিত করুন
আপনি যদি দেখেন যে একটি পরীক্ষা একজন নেতা ঘোষণা করার জন্য A/B Testing জন্য পর্যাপ্ত ব্যবহারকারী আনছে না, আপনি অ্যাপের ব্যবহারকারী বেসের একটি বড় শতাংশে পৌঁছানোর জন্য আপনার পরীক্ষার বিতরণ বাড়াতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing এ ক্লিক করুন।
- আপনি যে চলমান পরীক্ষাটি সম্পাদনা করতে চান সেটি নির্বাচন করুন।
- পরীক্ষা ওভারভিউতে , প্রসঙ্গ মেনুতে ক্লিক করুন ( ), এবং তারপরে চলমান পরীক্ষা সম্পাদনা করুন ক্লিক করুন।
- টার্গেটিং ডায়ালগ চলমান পরীক্ষায় থাকা ব্যবহারকারীদের শতাংশ বাড়ানোর একটি বিকল্প প্রদর্শন করে। বর্তমান শতাংশের চেয়ে বড় একটি সংখ্যা নির্বাচন করুন এবং প্রকাশ করুন ক্লিক করুন। পরীক্ষাটি আপনার নির্দিষ্ট করা ব্যবহারকারীদের শতাংশে পুশ করা হবে।
নকল বা একটি পরীক্ষা বন্ধ করুন
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing এ ক্লিক করুন।
- সমাপ্ত বা চলমান ক্লিক করুন, আপনার পরীক্ষার উপরে পয়েন্টার ধরে রাখুন, প্রসঙ্গ মেনুতে ক্লিক করুন ( ), এবং তারপরে ডুপ্লিকেট পরীক্ষা বা পরীক্ষা বন্ধ করুন ক্লিক করুন।
ব্যবহারকারী টার্গেটিং
আপনি নিম্নলিখিত ব্যবহারকারী-টার্গেটিং মানদণ্ড ব্যবহার করে আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করার জন্য ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করতে পারেন।
| টার্গেটিং মাপদণ্ড | অপারেটর(গুলি) | মান(গুলি) | দ্রষ্টব্য | |
|---|---|---|---|---|
| সংস্করণ | রয়েছে, ধারণ করে না, ঠিক মেলে, regex রয়েছে | আপনি পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করতে চান এমন এক বা একাধিক অ্যাপ সংস্করণের জন্য একটি মান লিখুন। | ধারণ করে , ধারণ করে না , বা অপারেটরগুলির সাথে হুবহু মেলে , ব্যবহার করার সময় আপনি মানগুলির একটি কমা দ্বারা পৃথক করা তালিকা প্রদান করতে পারেন। Cons regex অপারেটর ব্যবহার করার সময়, আপনি RE2 ফরম্যাটে রেগুলার এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন। আপনার রেগুলার এক্সপ্রেশন টার্গেট ভার্সন স্ট্রিং এর সমস্ত বা অংশের সাথে মেলে। আপনি একটি টার্গেট স্ট্রিং এর শুরু, শেষ বা সম্পূর্ণতার সাথে মেলাতে ^ এবং $ অ্যাঙ্কর ব্যবহার করতে পারেন। | |
| ব্যবহারকারী দর্শক(গুলি) | সব অন্তর্ভুক্ত, অন্তত একটি অন্তর্ভুক্ত, সব অন্তর্ভুক্ত নয়, অন্তত একটি অন্তর্ভুক্ত না | আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করতে এক বা একাধিক Analytics অডিয়েন্স নির্বাচন করুন। | কিছু পরীক্ষা যা Google Analytics শ্রোতাদের লক্ষ্য করে সেগুলিকে ডেটা জমা করতে কয়েক দিনের প্রয়োজন হতে পারে কারণ সেগুলি Analytics ডেটা প্রসেসিং লেটেন্সির বিষয়। আপনি সম্ভবত নতুন ব্যবহারকারীদের সাথে এই বিলম্বের সম্মুখীন হতে পারেন, যারা সাধারণত তৈরির 24-48 ঘন্টা পরে, বা সম্প্রতি তৈরি করা দর্শকদের জন্য যোগ্য দর্শকদের মধ্যে নথিভুক্ত হন। Remote Config জন্য, এর মানে হল যে এমনকি যদি একজন ব্যবহারকারী প্রযুক্তিগতভাবে দর্শকের জন্য যোগ্যতা অর্জন করে, যদি Analytics এখনও ব্যবহারকারীকে শ্রোতাদের সাথে যোগ না করে থাকে যখন `fetchAndActivate()` চালানো হয়, ব্যবহারকারীকে পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করা হবে না। | |
| ব্যবহারকারীর সম্পত্তি | পাঠ্যের জন্য: রয়েছে, ধারণ করে না, হুবহু মিলে যায়, regex রয়েছে সংখ্যার জন্য: <, ≤, =, ≥, > | একটি Analytics ইউজার প্রপার্টি ব্যবহার করা হয় এমন ব্যবহারকারীদের বেছে নেওয়ার জন্য যারা পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে, ব্যবহারকারীর সম্পত্তির মান নির্বাচন করার জন্য বিভিন্ন বিকল্পের সাথে। ক্লায়েন্টে, আপনি ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলির জন্য শুধুমাত্র স্ট্রিং মান সেট করতে পারেন। সাংখ্যিক অপারেটরগুলি ব্যবহার করে এমন শর্তগুলির জন্য, Remote Config পরিষেবা সংশ্লিষ্ট ব্যবহারকারীর সম্পত্তির মানকে একটি পূর্ণসংখ্যা/ফ্লোটে রূপান্তর করে। | Cons regex অপারেটর ব্যবহার করার সময়, আপনি RE2 ফরম্যাটে রেগুলার এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন। আপনার রেগুলার এক্সপ্রেশন টার্গেট ভার্সন স্ট্রিং এর সমস্ত বা অংশের সাথে মেলে। আপনি একটি টার্গেট স্ট্রিং এর শুরু, শেষ বা সম্পূর্ণতার সাথে মেলাতে ^ এবং $ অ্যাঙ্কর ব্যবহার করতে পারেন। | |
| দেশ/অঞ্চল | N/A | পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করতে ব্যবহৃত এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চল। | ||
| ভাষা | N/A | পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করতে ব্যবহৃত এক বা একাধিক ভাষা এবং লোকেল। | ||
| প্রথম খোলা | আগে পরে | প্রথমবার আপনার অ্যাপ খোলার ভিত্তিতে ব্যবহারকারীদের টার্গেট করুন:
| আপনি একটি অ্যান্ড্রয়েড বা iOS অ্যাপ নির্বাচন করার পরে প্রথম খোলার মাধ্যমে ব্যবহারকারীর টার্গেটিং উপলব্ধ। এটি বর্তমানে নিম্নলিখিত Remote Config SDK সংস্করণ দ্বারা সমর্থিত: Apple প্ল্যাটফর্ম SDK v9.0.0+ এবং Android SDK v21.1.1+ ( Firebase BoM v30.3.0+)৷ প্রথম ওপেন ইভেন্টের সময় ক্লায়েন্টে Analytics অবশ্যই সক্রিয় থাকতে হবে। |
A/B Testing মেট্রিক্স
আপনি যখন আপনার পরীক্ষা তৈরি করেন, আপনি একটি প্রাথমিক বা লক্ষ্য মেট্রিক চয়ন করেন, যা বিজয়ী বৈকল্পিক নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি পরীক্ষার বৈকল্পিকের কার্যকারিতা আরও ভালভাবে বুঝতে এবং ব্যবহারকারীর ধারণ, অ্যাপের স্থায়িত্ব এবং অ্যাপ-মধ্যস্থ কেনাকাটার আয়ের মতো প্রতিটি ভেরিয়েন্টের জন্য আলাদা হতে পারে এমন গুরুত্বপূর্ণ প্রবণতাগুলিকে ট্র্যাক করতে সাহায্য করার জন্য আপনাকে অন্যান্য মেট্রিকগুলিও ট্র্যাক করা উচিত। আপনি আপনার পরীক্ষায় পাঁচটি অ-লক্ষ্য মেট্রিক ট্র্যাক করতে পারেন৷
উদাহরণস্বরূপ, বলুন যে আপনি আপনার অ্যাপে দুটি ভিন্ন গেম ফ্লো চালু করতে Remote Config ব্যবহার করছেন এবং অ্যাপ-মধ্যস্থ কেনাকাটা এবং বিজ্ঞাপন আয়ের জন্য অপ্টিমাইজ করতে চান, তবে আপনি প্রতিটি ভেরিয়েন্টের স্থিতিশীলতা এবং ব্যবহারকারীর ধারণ ট্র্যাক করতে চান। এই ক্ষেত্রে, আপনি আপনার লক্ষ্য মেট্রিক হিসাবে আনুমানিক মোট আয় বেছে নেওয়ার কথা বিবেচনা করতে পারেন কারণ এতে অ্যাপ-মধ্যস্থ কেনাকাটার আয় এবং বিজ্ঞাপনের আয় অন্তর্ভুক্ত থাকে এবং তারপরে, অন্যান্য মেট্রিক্স ট্র্যাক করার জন্য, আপনি নিম্নলিখিতগুলি যোগ করতে পারেন:
- আপনার দৈনিক এবং সাপ্তাহিক ব্যবহারকারীর ধারণ ট্র্যাক করতে, ধারণ (2-3 দিন) এবং ধরে রাখা (4-7 দিন) যোগ করুন।
- দুটি গেম প্রবাহের মধ্যে স্থিতিশীলতার তুলনা করতে, ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারীদের যোগ করুন।
- প্রতিটি রাজস্ব প্রকারের আরো বিস্তারিত ভিউ দেখতে, ক্রয় রাজস্ব এবং আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয় যোগ করুন।
লক্ষ্য মেট্রিক এবং অন্যান্য মেট্রিকগুলি কীভাবে গণনা করা হয় তার বিশদ বিবরণ নিম্নলিখিত সারণীগুলি প্রদান করে৷
লক্ষ্য মেট্রিক্স
| মেট্রিক | বর্ণনা |
|---|---|
| ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারী | পরীক্ষা চলাকালীন Firebase Crashlytics SDK দ্বারা শনাক্ত করা আপনার অ্যাপে ত্রুটির সম্মুখীন না হওয়া ব্যবহারকারীদের শতাংশ। |
| আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয় | আনুমানিক বিজ্ঞাপন উপার্জন. |
| আনুমানিক মোট আয় | ক্রয় এবং আনুমানিক বিজ্ঞাপন আয়ের জন্য সম্মিলিত মূল্য। |
| ক্রয় রাজস্ব | সমস্ত purchase এবং in_app_purchase ইভেন্টের জন্য সম্মিলিত মান। |
| ধরে রাখা (1 দিন) | দৈনিক ভিত্তিতে আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (2-3 দিন) | 2-3 দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (4-7 দিন) | 4-7 দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (8-14 দিন) | 8-14 দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (15+ দিন) | ব্যবহারকারীদের সংখ্যা যারা আপনার অ্যাপটি শেষবার ব্যবহার করার 15 বা তার বেশি দিন পরে ফিরে আসে। |
| প্রথম_খোলা | একটি Analytics ইভেন্ট যেটি ট্রিগার হয় যখন একজন ব্যবহারকারী প্রথমবার একটি অ্যাপ খোলে সেটি ইনস্টল বা পুনরায় ইনস্টল করার পরে। একটি রূপান্তর ফানেল অংশ হিসাবে ব্যবহৃত. |
অন্যান্য মেট্রিক্স
| মেট্রিক | বর্ণনা |
|---|---|
| বিজ্ঞপ্তি_খারিজ | একটি Analytics ইভেন্ট যা ট্রিগার করে যখন নোটিফিকেশন কম্পোজার দ্বারা প্রেরিত একটি বিজ্ঞপ্তি খারিজ করা হয় (শুধুমাত্র Android)। |
| বিজ্ঞপ্তি_গ্রহণ | একটি Analytics ইভেন্ট যা ট্রিগার করে যখন অ্যাপটি ব্যাকগ্রাউন্ডে থাকাকালীন নোটিফিকেশন কম্পোজার কর্তৃক প্রেরিত একটি বিজ্ঞপ্তি প্রাপ্ত হয় (শুধুমাত্র অ্যান্ড্রয়েড)। |
| os_update | একটি Analytics ইভেন্ট যা ট্র্যাক করে যখন ডিভাইস অপারেটিং সিস্টেমটি একটি নতুন সংস্করণে আপডেট করা হয়৷ আরও জানতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইভেন্টগুলি দেখুন৷ |
| স্ক্রিন_ভিউ | একটি Analytics ইভেন্ট যা আপনার অ্যাপের মধ্যে দেখা স্ক্রীন ট্র্যাক করে। আরও জানতে, ট্র্যাক স্ক্রিনভিউ দেখুন। |
| অধিবেশন_শুরু | একটি Analytics ইভেন্ট যা আপনার অ্যাপে ব্যবহারকারীর সেশন গণনা করে। আরও জানতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইভেন্টগুলি দেখুন। |
BigQuery ডেটা এক্সপোর্ট
Firebase কনসোলে A/B Testing পরীক্ষার ডেটা দেখার পাশাপাশি, আপনি BigQuery এ পরীক্ষার ডেটা পরিদর্শন ও বিশ্লেষণ করতে পারেন। যদিও A/B Testing আলাদা BigQuery টেবিল নেই, পরীক্ষা এবং ভেরিয়েন্ট মেম্বারশিপ Analytics ইভেন্ট টেবিলের মধ্যে প্রতিটি Google Analytics ইভেন্টে সংরক্ষণ করা হয়।
যে ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলিতে পরীক্ষার তথ্য রয়েছে সেগুলি userProperty.key like "firebase_exp_%" বা userProperty.key = "firebase_exp_01" যেখানে 01 হল পরীক্ষার আইডি, এবং userProperty.value.string_value এক্সপেরিমেন্ট ভেরিয়েন্টের (শূন্য-ভিত্তিক) সূচক রয়েছে৷
আপনি পরীক্ষার ডেটা বের করতে এই এক্সপেরিমেন্ট ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে পারেন। এটি আপনাকে আপনার পরীক্ষার ফলাফলগুলিকে বিভিন্ন উপায়ে টুকরো টুকরো করার ক্ষমতা দেয় এবং A/B Testing ফলাফলগুলি স্বাধীনভাবে যাচাই করে।
শুরু করতে, এই নির্দেশিকায় বর্ণিত নিম্নলিখিতগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- Firebase কনসোলে Google Analytics জন্য BigQuery এক্সপোর্ট চালু করুন
- BigQuery ব্যবহার করে A/B Testing ডেটা অ্যাক্সেস করুন
- উদাহরণ প্রশ্ন অন্বেষণ
Firebase কনসোলে Google Analytics জন্য BigQuery এক্সপোর্ট চালু করুন
আপনি যদি স্পার্ক প্ল্যানে থাকেন, তাহলে আপনি স্যান্ডবক্স সীমা সাপেক্ষে বিনা খরচে BigQuery অ্যাক্সেস করতে BigQuery স্যান্ডবক্স ব্যবহার করতে পারেন। আরও তথ্যের জন্য মূল্য নির্ধারণ এবং BigQuery স্যান্ডবক্স দেখুন।
প্রথমে নিশ্চিত করুন যে আপনি আপনার Analytics ডেটা BigQuery এ এক্সপোর্ট করছেন:
- ইন্টিগ্রেশন ট্যাবটি খুলুন, যা আপনি Firebase কনসোলে > প্রকল্প সেটিংস ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করতে পারবেন।
- আপনি যদি ইতিমধ্যেই অন্যান্য ফায়ারবেস পরিষেবাগুলির সাথে BigQuery ব্যবহার করে থাকেন তবে পরিচালনা ক্লিক করুন৷ অন্যথায়, লিঙ্কে ক্লিক করুন।
- BigQuery সাথে Firebase লিঙ্ক করার বিষয়ে পর্যালোচনা করুন, তারপর Next এ ক্লিক করুন।
- কনফিগার ইন্টিগ্রেশন বিভাগে, Google Analytics টগল সক্ষম করুন।
একটি অঞ্চল নির্বাচন করুন এবং রপ্তানি সেটিংস চয়ন করুন।
BigQuery এর লিঙ্কে ক্লিক করুন।
আপনি কীভাবে ডেটা রপ্তানি করতে বেছে নিয়েছেন তার উপর নির্ভর করে, টেবিলগুলি উপলব্ধ হতে এক দিন পর্যন্ত সময় লাগতে পারে। BigQuery এ প্রকল্পের ডেটা রপ্তানি করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, BigQuery এ প্রকল্পের ডেটা রপ্তানি করুন দেখুন।
BigQuery এ A/B Testing ডেটা অ্যাক্সেস করুন
একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার জন্য ডেটার জন্য ক্যোয়ারী করার আগে, আপনি আপনার ক্যোয়ারীতে ব্যবহার করার জন্য নিম্নলিখিত কিছু বা সবগুলি পেতে চাইবেন:
- পরীক্ষা আইডি: আপনি পরীক্ষা ওভারভিউ পৃষ্ঠার URL থেকে এটি পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার URLটি
https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25এর মতো দেখায়, তাহলে পরীক্ষার ID হল 25 । - Google Analytics প্রপার্টি ID : এটি আপনার 9-সংখ্যার Google Analytics প্রপার্টি আইডি। আপনি Google Analytics মধ্যে এটি খুঁজে পেতে পারেন; আপনি যখন আপনার Google Analytics ইভেন্ট টেবিলের নাম (
project_name.analytics_000000000.events) দেখানোর জন্য আপনার প্রকল্পের নাম প্রসারিত করেন তখন এটি BigQuery এও দেখা যায়। - পরীক্ষার তারিখ: একটি দ্রুত এবং আরও দক্ষ ক্যোয়ারী রচনা করতে, আপনার প্রশ্নগুলিকে Google Analytics দৈনিক ইভেন্ট টেবিল পার্টিশনগুলিতে সীমাবদ্ধ করা ভাল অভ্যাস যা আপনার পরীক্ষার ডেটা রয়েছে—একটি
YYYYMMDDপ্রত্যয় দ্বারা চিহ্নিত টেবিলগুলি৷ সুতরাং, যদি আপনার পরীক্ষা 2 ফেব্রুয়ারি, 2024 থেকে 2 মে, 2024 পর্যন্ত চলে, তাহলে আপনি_TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502'উল্লেখ করবেন। একটি উদাহরণের জন্য, একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার মান নির্বাচন করুন দেখুন। - ইভেন্টের নাম: সাধারণত, এগুলি আপনার লক্ষ্য মেট্রিক্সের সাথে মিলে যায় যা আপনি পরীক্ষায় কনফিগার করেছেন। উদাহরণস্বরূপ,
in_app_purchaseইভেন্ট,ad_impressionবাuser_retentionইভেন্ট।
আপনি তথ্য সংগ্রহ করার পরে আপনার ক্যোয়ারী তৈরি করতে হবে:
- Google Cloud কনসোলে BigQuery খুলুন।
- আপনার প্রকল্প নির্বাচন করুন, তারপরে এসকিউএল কোয়েরি তৈরি করুন নির্বাচন করুন।
- আপনার প্রশ্ন যোগ করুন. চালানোর জন্য উদাহরণের প্রশ্নগুলির জন্য, উদাহরণের অনুসন্ধানগুলি দেখুন।
- রান এ ক্লিক করুন।
ফায়ারবেস কনসোলের স্বয়ংক্রিয়-উত্পন্ন ক্যোয়ারী ব্যবহার করে পরীক্ষার ডেটা জিজ্ঞাসা করুন
আপনি যদি ব্লেজ প্ল্যান ব্যবহার করেন, পরীক্ষা ওভারভিউ পৃষ্ঠাটি একটি নমুনা কোয়েরি প্রদান করে যা পরীক্ষার নাম, রূপ, ইভেন্টের নাম এবং আপনি যে পরীক্ষাটি দেখছেন তার ইভেন্টের সংখ্যা প্রদান করে।
স্বয়ংক্রিয়ভাবে জেনারেটেড ক্যোয়ারী পেতে এবং চালাতে:
- Firebase কনসোল থেকে, A/B Testing খুলুন এবং পরীক্ষা ওভারভিউ খুলতে আপনি যে A/B Testing পরীক্ষা করতে চান তা নির্বাচন করুন।
- বিকল্প মেনু থেকে, BigQuery ইন্টিগ্রেশনের নীচে, কোয়েরি পরীক্ষার ডেটা নির্বাচন করুন। এটি Google Cloud কনসোল কনসোলের মধ্যে BigQuery এ আপনার প্রোজেক্ট খোলে এবং একটি মৌলিক কোয়েরি প্রদান করে যা আপনি আপনার পরীক্ষার ডেটা জিজ্ঞাসা করতে ব্যবহার করতে পারেন।
নিম্নলিখিত উদাহরণটি "শীতকালীন স্বাগত পরীক্ষা" নামে তিনটি রূপের (বেসলাইন সহ) একটি পরীক্ষার জন্য একটি জেনারেট করা প্রশ্ন দেখায়৷ এটি প্রতিটি ইভেন্টের জন্য সক্রিয় পরীক্ষার নাম, বৈকল্পিক নাম, অনন্য ইভেন্ট এবং ইভেন্ট গণনা প্রদান করে। মনে রাখবেন যে ক্যোয়ারী নির্মাতা টেবিলের নামে আপনার প্রকল্পের নাম নির্দিষ্ট করে না, কারণ এটি সরাসরি আপনার প্রকল্পের মধ্যে খোলে।
/*
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
অতিরিক্ত ক্যোয়ারী উদাহরণের জন্য, এক্সপ্লোর নমুনা প্রশ্নে এগিয়ে যান।
উদাহরণ প্রশ্ন অন্বেষণ
নিম্নলিখিত বিভাগগুলি আপনি Google Analytics ইভেন্ট টেবিল থেকে A/B Testing পরীক্ষার ডেটা বের করতে ব্যবহার করতে পারেন এমন প্রশ্নের উদাহরণগুলি প্রদান করে৷
সমস্ত পরীক্ষা থেকে ক্রয় এবং পরীক্ষা করুন স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি মান
আপনি স্বাধীনভাবে Firebase A/B Testing ফলাফল যাচাই করতে পরীক্ষার ফলাফলের ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। নিম্নলিখিত BigQuery SQL স্টেটমেন্ট পরীক্ষার ভেরিয়েন্ট, প্রতিটি ভেরিয়েন্টে অনন্য ব্যবহারকারীর সংখ্যা এবং in_app_purchase এবং ecommerce_purchase ইভেন্ট থেকে মোট আয় এবং _TABLE_SUFFIX শুরু এবং শেষ তারিখ হিসাবে নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে সমস্ত পরীক্ষার জন্য স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতির যোগফল বের করে। আপনি এই ক্যোয়ারী থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করতে পারেন একটি পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য জেনারেটরের সাথে এক-টেইলড টি-টেস্টের জন্য যে ফলাফলগুলি Firebase প্রদান করে তা আপনার নিজের বিশ্লেষণের সাথে মেলে।
A/B Testing কীভাবে অনুমান গণনা করে সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, পরীক্ষার ফলাফল ব্যাখ্যা করুন দেখুন।
/*
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;
একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার মান নির্বাচন করুন
নিম্নলিখিত উদাহরণ কোয়েরিটি ব্যাখ্যা করে কিভাবে BigQuery এ একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার জন্য ডেটা পাওয়া যায়। এই নমুনা ক্যোয়ারী পরীক্ষার নাম, ভেরিয়েন্টের নাম (বেসলাইন সহ), ইভেন্টের নাম এবং ইভেন্টের সংখ্যা প্রদান করে।
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
আপনি যখন একটি সক্রিয় ব্যবহারকারী বেস সহ একটি অ্যাপ্লিকেশনের জন্য সেটিংস স্থাপন করতে Firebase Remote Config ব্যবহার করেন, তখন আপনি নিশ্চিত করতে চান যে আপনি এটি সঠিকভাবে পেয়েছেন। নিম্নলিখিতগুলিকে সর্বোত্তমভাবে নির্ধারণ করতে আপনি A/B Testing পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করতে পারেন:
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করার জন্য একটি বৈশিষ্ট্য বাস্তবায়নের সর্বোত্তম উপায়। প্রায়শই, অ্যাপ বিকাশকারীরা শিখতে পারে না যে তাদের ব্যবহারকারীরা অ্যাপ স্টোরে তাদের অ্যাপের রেটিং না হওয়া পর্যন্ত একটি নতুন বৈশিষ্ট্য বা আপডেট হওয়া ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপছন্দ করে। A/B পরীক্ষা আপনার ব্যবহারকারীদের বৈশিষ্ট্যের নতুন রূপগুলি পছন্দ করে কিনা, বা তারা অ্যাপটিকে বিদ্যমান হিসাবে পছন্দ করে কিনা তা পরিমাপ করতে সহায়তা করতে পারে। এছাড়াও, আপনার বেশিরভাগ ব্যবহারকারীকে একটি বেসলাইন গোষ্ঠীতে রাখা নিশ্চিত করে যে পরীক্ষাটি শেষ না হওয়া পর্যন্ত আপনার বেশিরভাগ ব্যবহারকারীর বেস আপনার অ্যাপ্লিকেশানটির আচরণ বা চেহারাতে কোনও পরিবর্তন না করেই ব্যবহার করা চালিয়ে যেতে পারে।
- একটি ব্যবসায়িক লক্ষ্যের জন্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপ্টিমাইজ করার সর্বোত্তম উপায়। কখনও কখনও আপনি আয় বা ধরে রাখার মতো একটি মেট্রিক সর্বাধিক করার জন্য পণ্যের পরিবর্তনগুলি প্রয়োগ করছেন৷ A/B পরীক্ষার মাধ্যমে, আপনি আপনার ব্যবসার উদ্দেশ্য সেট করেন এবং Firebase পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করে তা নির্ধারণ করে যে কোনো বৈকল্পিক আপনার নির্বাচিত উদ্দেশ্যের জন্য বেসলাইনকে ছাড়িয়ে যাচ্ছে কিনা।
একটি বেসলাইন সহ A/B পরীক্ষা বৈশিষ্ট্য বৈকল্পিক, নিম্নলিখিত করুন:
- আপনার পরীক্ষা তৈরি করুন.
- একটি পরীক্ষা ডিভাইসে আপনার পরীক্ষা যাচাই করুন.
- আপনার পরীক্ষা পরিচালনা করুন.
একটি পরীক্ষা তৈরি করুন
একটি Remote Config পরীক্ষা আপনাকে এক বা একাধিক Remote Config পরামিতিতে একাধিক বৈকল্পিক মূল্যায়ন করতে দেয়।
Firebase কনসোলে সাইন ইন করুন এবং যাচাই করুন যে আপনার প্রোজেক্টে Google Analytics সক্ষম করা আছে যাতে পরীক্ষাটি Analytics ডেটাতে অ্যাক্সেস করতে পারে।
আপনি যদি আপনার প্রোজেক্ট তৈরি করার সময় Google Analytics সক্ষম না করে থাকেন, তাহলে আপনি ইন্টিগ্রেশন ট্যাবে এটি সক্ষম করতে পারেন, যেটি আপনি Firebase কনসোলে > প্রকল্প সেটিংস ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করতে পারেন।
Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুর Engage বিভাগে, A/B Testing এ ক্লিক করুন।
পরীক্ষা তৈরি করুন ক্লিক করুন, এবং তারপরে আপনি যে পরিষেবাটির সাথে পরীক্ষা করতে চান তার জন্য অনুরোধ করা হলে Remote Config নির্বাচন করুন৷
আপনার পরীক্ষার জন্য একটি নাম এবং ঐচ্ছিক বিবরণ লিখুন এবং পরবর্তীতে ক্লিক করুন।
প্রথমে আপনার পরীক্ষা ব্যবহার করে এমন অ্যাপটি বেছে নিয়ে টার্গেটিং ক্ষেত্রগুলি পূরণ করুন। আপনি আপনার পরীক্ষায় অংশগ্রহণের জন্য আপনার ব্যবহারকারীদের একটি উপসেটকে লক্ষ্য করতে পারেন ক্লিক করে এবং তারপরে নিম্নলিখিত তালিকা থেকে বিকল্পগুলি বেছে নিয়ে:
- সংস্করণ: আপনার অ্যাপের এক বা একাধিক সংস্করণ
- বিল্ড নম্বর: অ্যাপটির সংস্করণ কোড
- ভাষা: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করতে ব্যবহৃত এক বা একাধিক ভাষা এবং লোকেল
- দেশ/অঞ্চল: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করা উচিত এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চল
- ব্যবহারকারী শ্রোতা: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করতে ব্যবহৃত Analytics শ্রোতা
- ব্যবহারকারীর সম্পত্তি: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের নির্বাচন করার জন্য এক বা একাধিক Analytics ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য
প্রথম ওপেন: প্রথমবার আপনার অ্যাপ খোলার ভিত্তিতে ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করুন
আপনি একটি অ্যান্ড্রয়েড বা iOS অ্যাপ নির্বাচন করার পরে প্রথম খোলা সময়ের দ্বারা ব্যবহারকারীর টার্গেটিং উপলব্ধ। এটি নিম্নলিখিত Remote Config SDK সংস্করণ দ্বারা সমর্থিত: Apple প্ল্যাটফর্ম SDK v9.0.0+ এবং Android SDK v21.1.1+ ( Firebase BoM v30.3.0+)৷
প্রথম ওপেন ইভেন্টের সময় ক্লায়েন্টে Analytics অবশ্যই সক্রিয় থাকতে হবে।
লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের শতাংশ সেট করুন: লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের অধীনে সেট করা মানদণ্ডের সাথে মেলে আপনার অ্যাপের ব্যবহারকারী বেসের শতাংশ লিখুন যা আপনি আপনার পরীক্ষায় বেসলাইন এবং এক বা একাধিক রূপের মধ্যে সমানভাবে ভাগ করতে চান। এটি 0.01% এবং 100% এর মধ্যে যেকোনো শতাংশ হতে পারে। ব্যবহারকারীদের এলোমেলোভাবে প্রতিটি পরীক্ষার জন্য বরাদ্দ করা হয়, ডুপ্লিকেট পরীক্ষা সহ।
ঐচ্ছিকভাবে, একটি অ্যাক্টিভেশন ইভেন্ট সেট করুন যাতে নিশ্চিত করা যায় যে শুধুমাত্র ব্যবহারকারীদের ডেটাই আপনার পরীক্ষায় গণনা করা হয় যারা প্রথমে কিছু Analytics ইভেন্ট ট্রিগার করেছে। মনে রাখবেন যে আপনার টার্গেটিং পরামিতিগুলির সাথে মেলে এমন সমস্ত ব্যবহারকারীরা Remote Config পরীক্ষামূলক মানগুলি পাবে, কিন্তু শুধুমাত্র যারা একটি অ্যাক্টিভেশন ইভেন্ট ট্রিগার করবে তারাই আপনার পরীক্ষার ফলাফলে অন্তর্ভুক্ত হবে।
একটি বৈধ পরীক্ষা নিশ্চিত করতে, নিশ্চিত করুন যে আপনার অ্যাপটি আনা কনফিগারেশন মান সক্রিয় করার পরে আপনার চয়ন করা ইভেন্টটি ঘটে। উপরন্তু, নিম্নলিখিত ইভেন্টগুলি ব্যবহার করা যাবে না কারণ সেগুলি সর্বদা আনয়ন করা মানগুলি সক্রিয় করার আগে ঘটে:
-
app_install -
app_remove -
app_update -
dynamic_link_first_open
-
পরীক্ষার লক্ষ্যগুলির জন্য, ট্র্যাক করার জন্য প্রাথমিক মেট্রিকটি নির্বাচন করুন এবং তালিকা থেকে আপনি ট্র্যাক করতে চান এমন কোনো অতিরিক্ত মেট্রিক যোগ করুন। এর মধ্যে অন্তর্নির্মিত উদ্দেশ্য (ক্রয়, রাজস্ব, ধারণ, ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারী, ইত্যাদি), Analytics রূপান্তর ইভেন্ট এবং অন্যান্য Analytics ইভেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। শেষ হলে, Next এ ক্লিক করুন।
বৈকল্পিক বিভাগে, পরীক্ষার জন্য একটি বেসলাইন এবং অন্তত একটি বৈকল্পিক চয়ন করুন৷ পরীক্ষা করার জন্য এক বা একাধিক প্যারামিটার যোগ করতে নতুন তালিকা বেছে নিন বা তৈরি করুন ব্যবহার করুন। আপনি এমন একটি প্যারামিটার তৈরি করতে পারেন যা আগে Firebase কনসোলে ব্যবহার করা হয়নি, তবে এটির কোনো প্রভাবের জন্য এটি আপনার অ্যাপে থাকা আবশ্যক। আপনার পরীক্ষায় একাধিক প্যারামিটার যোগ করতে আপনি এই ধাপটি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন।
(ঐচ্ছিক) আপনার পরীক্ষায় একাধিক বৈকল্পিক যোগ করতে, আরেকটি বৈকল্পিক যোগ করুন ক্লিক করুন।
নির্দিষ্ট ভেরিয়েন্টের জন্য এক বা একাধিক প্যারামিটার পরিবর্তন করুন। পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত নয় এমন ব্যবহারকারীদের জন্য যেকোনো অপরিবর্তিত প্যারামিটার একই।
পরীক্ষার জন্য বৈকল্পিক ওজন দেখতে বা পরিবর্তন করতে বৈকল্পিক ওজন প্রসারিত করুন। ডিফল্টরূপে, প্রতিটি বৈকল্পিক সমানভাবে ওজন করা হয়। মনে রাখবেন অসম ওজন ডেটা সংগ্রহের সময় বাড়িয়ে দিতে পারে এবং পরীক্ষা শুরু হওয়ার পরে ওজন পরিবর্তন করা যাবে না ।
আপনার পরীক্ষা সংরক্ষণ করতে পর্যালোচনা ক্লিক করুন.
আপনি প্রতি প্রকল্পে 300টি পর্যন্ত পরীক্ষা-নিরীক্ষা করতে পারবেন, যার মধ্যে 24টি পর্যন্ত চলমান পরীক্ষা থাকতে পারে, বাকিগুলি খসড়া হিসাবে বা সম্পূর্ণ।
একটি পরীক্ষা ডিভাইসে আপনার পরীক্ষা যাচাই করুন
প্রতিটি ফায়ারবেস ইনস্টলেশনের জন্য, আপনি এটির সাথে সম্পর্কিত ইনস্টলেশন অ্যাথ টোকেনটি পুনরুদ্ধার করতে পারেন। আপনার অ্যাপ্লিকেশন ইনস্টল করা সহ কোনও পরীক্ষার ডিভাইসে নির্দিষ্ট পরীক্ষার রূপগুলি পরীক্ষা করতে আপনি এই টোকেনটি ব্যবহার করতে পারেন। একটি পরীক্ষার ডিভাইসে আপনার পরীক্ষাটি বৈধ করতে, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
- নিম্নলিখিত হিসাবে ইনস্টলেশন আথ টোকেন পান:
সুইফট
do { let result = try await Installations.installations() .authTokenForcingRefresh(true) print("Installation auth token: \(result.authToken)") } catch { print("Error fetching token: \(error)") }
উদ্দেশ্য-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"); } } });
Kotlin
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") } }
সি++
firebase::InitResult init_result; auto* installations_object = firebase::installations::Installations::GetInstance( firebase::App::GetInstance(), &init_result); installations_object->GetToken().OnCompletion( [](const firebase::Future<std::string>& future) { if (future.status() == kFutureStatusComplete && future.error() == firebase::installations::kErrorNone) { printf("Installations Auth Token %s\n", future.result()->c_str()); } });
ঐক্য
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)); } });
- Firebase কনসোল নেভিগেশন বারে, এ/বি পরীক্ষায় ক্লিক করুন।
- খসড়াটি ক্লিক করুন (এবং/অথবা রিমোট কনফিগারেশন পরীক্ষাগুলির জন্য চলমান ), আপনার পরীক্ষার উপর ঘুরে দেখুন, প্রসঙ্গ মেনুতে ( more_vert ) ক্লিক করুন এবং তারপরে পরীক্ষার ডিভাইসগুলি পরিচালনা করুন ক্লিক করুন।
- একটি পরীক্ষার ডিভাইসের জন্য ইনস্টলেশন অ্যাথ টোকেন প্রবেশ করুন এবং সেই পরীক্ষার ডিভাইসে প্রেরণের জন্য পরীক্ষার বৈকল্পিকটি চয়ন করুন।
- অ্যাপটি চালান এবং নিশ্চিত করুন যে নির্বাচিত বৈকল্পিকটি পরীক্ষার ডিভাইসে প্রাপ্ত হচ্ছে।
Firebase ইনস্টলেশন সম্পর্কে আরও জানতে, ফায়ারবেস ইনস্টলেশনগুলি পরিচালনা করুন ।
আপনার পরীক্ষা পরিচালনা করুন
আপনি Remote Config , বিজ্ঞপ্তি সুরকার, বা Firebase In-App Messaging সাথে কোনও পরীক্ষা তৈরি করুন না কেন, আপনি তারপরে আপনার পরীক্ষাটি বৈধতা দিতে এবং শুরু করতে পারেন, আপনার পরীক্ষাটি চলাকালীন পর্যবেক্ষণ করতে পারেন এবং আপনার চলমান পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত ব্যবহারকারীর সংখ্যা বাড়িয়ে তুলতে পারেন।
আপনার পরীক্ষাটি শেষ হয়ে গেলে, আপনি বিজয়ী বৈকল্পিক দ্বারা ব্যবহৃত সেটিংসের নোট নিতে পারেন এবং তারপরে সমস্ত ব্যবহারকারীদের কাছে সেটিংস রোল আউট করতে পারেন। অথবা, আপনি অন্য পরীক্ষা চালাতে পারেন।
একটি পরীক্ষা শুরু করুন
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- খসড়াটি ক্লিক করুন এবং তারপরে আপনার পরীক্ষার শিরোনামটি ক্লিক করুন।
- আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকবেন এমন ব্যবহারকারী রয়েছে তা যাচাই করার জন্য, খসড়া বিশদটি প্রসারিত করুন এবং লক্ষ্য এবং বিতরণ বিভাগে 0% এর চেয়ে বেশি সংখ্যার জন্য চেক করুন (উদাহরণস্বরূপ, 1% ব্যবহারকারী মানদণ্ডের সাথে মেলে )।
- আপনার পরীক্ষা পরিবর্তন করতে, সম্পাদনা ক্লিক করুন।
- আপনার পরীক্ষা শুরু করতে, শুরু পরীক্ষা ক্লিক করুন। আপনি একবারে প্রকল্পের জন্য 24 টি পরীক্ষা করতে পারেন।
একটি পরীক্ষা নিরীক্ষণ
একবার কোনও পরীক্ষা কিছু সময়ের জন্য চলার পরে, আপনি এর অগ্রগতিটি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন এবং আপনার ফলাফলগুলি এখন পর্যন্ত আপনার পরীক্ষায় অংশ নেওয়া ব্যবহারকারীদের জন্য আপনার ফলাফলগুলি দেখতে কেমন তা দেখতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
চলমান ক্লিক করুন, এবং তারপরে আপনার পরীক্ষার শিরোনামে ক্লিক করুন বা অনুসন্ধান করুন। এই পৃষ্ঠায়, আপনি নিম্নলিখিতগুলি সহ আপনার চলমান পরীক্ষা সম্পর্কে বিভিন্ন পর্যবেক্ষণ এবং মডেলিং পরিসংখ্যান দেখতে পারেন:
- বেসলাইন থেকে % পার্থক্য : বেসলাইনের তুলনায় প্রদত্ত বৈকল্পিকের জন্য একটি মেট্রিকের উন্নতির একটি পরিমাপ। বেসলাইনের জন্য মান পরিসরের সাথে বৈকল্পিকের জন্য মান পরিসীমা তুলনা করে গণনা করা হয়।
- বেসলাইনকে বীট করার সম্ভাবনা : প্রদত্ত বৈকল্পিকটি নির্বাচিত মেট্রিকের জন্য বেসলাইনকে মারধর করে এমন আনুমানিক সম্ভাবনা।
- ব্যবহারকারী প্রতি observed_metric : পরীক্ষার ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, এটি পূর্বাভাসিত পরিসীমা যা মেট্রিক মান সময়ের সাথে সাথে পড়ে যাবে।
- মোট observed_metric : বেসলাইন বা বৈকল্পিকের জন্য পর্যবেক্ষিত ক্রমবর্ধমান মান। প্রতিটি পরীক্ষার বৈকল্পিক কতটা ভাল সম্পাদন করে তা পরিমাপ করতে মানটি ব্যবহৃত হয় এবং উন্নতি , মান পরিসীমা , বেসলাইনকে বীট করার সম্ভাবনা এবং সর্বোত্তম বৈকল্পিক হওয়ার সম্ভাবনা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। মেট্রিক পরিমাপ করা হচ্ছে তার উপর নির্ভর করে এই কলামটি "ব্যবহারকারীর জন্য সময়কাল," "প্রতি ব্যবহারকারী প্রতি রাজস্ব," "ধরে রাখার হার," বা "রূপান্তর হার" হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে।
আপনার পরীক্ষাটি কিছুক্ষণ চলার পরে ( FCM জন্য কমপক্ষে 7 দিন এবং In-App Messaging বা Remote Config জন্য 14 দিন), এই পৃষ্ঠায় ডেটা নির্দেশ করে যে কোন বৈকল্পিক, যদি কোনও হয় তবে "নেতা"। কিছু পরিমাপের সাথে একটি বার চার্ট রয়েছে যা ভিজ্যুয়াল ফর্ম্যাটে ডেটা উপস্থাপন করে।
সমস্ত ব্যবহারকারীর জন্য একটি পরীক্ষা রোল আউট
আপনার লক্ষ্য মেট্রিকের জন্য আপনার একটি "নেতা" বা বিজয়ী বৈকল্পিক রয়েছে এমন একটি পরীক্ষা -নিরীক্ষা করার পরে, আপনি পরীক্ষাটি 100% ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশ করতে পারেন। এটি আপনাকে এগিয়ে যাওয়া সমস্ত ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশের জন্য একটি বৈকল্পিক নির্বাচন করতে দেয়। এমনকি যদি আপনার পরীক্ষাটি একটি পরিষ্কার বিজয়ী তৈরি না করে থাকে তবে আপনি এখনও আপনার সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে একটি বৈকল্পিক প্রকাশ করতে বেছে নিতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- সম্পূর্ণ বা চলমান ক্লিক করুন, আপনি সমস্ত ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশ করতে চান এমন একটি পরীক্ষায় ক্লিক করুন, প্রসঙ্গ মেনুতে ( ) রোল আউট বৈকল্পিকটি ক্লিক করুন।
নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি করে সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে আপনার পরীক্ষাটি রোল আউট করুন:
- বিজ্ঞপ্তি সুরকার ব্যবহার করে এমন একটি পরীক্ষার জন্য, বাকি লক্ষ্যযুক্ত ব্যবহারকারীদের যারা পরীক্ষার অংশ ছিল না তাদের কাছে বার্তা প্রেরণে রোল আউট বার্তা ডায়ালগটি ব্যবহার করুন।
- Remote Config পরীক্ষার জন্য, কোন Remote Config প্যারামিটার মান আপডেট করতে হবে তা নির্ধারণ করতে একটি বৈকল্পিক নির্বাচন করুন। পরীক্ষাটি তৈরি করার সময় সংজ্ঞায়িত লক্ষ্যমাত্রার মানদণ্ডগুলি আপনার টেম্পলেটটিতে একটি নতুন শর্ত হিসাবে যুক্ত করা হয়েছে, যাতে নিশ্চিত হওয়া যায় যে রোলআউট কেবলমাত্র পরীক্ষার দ্বারা লক্ষ্যযুক্ত ব্যবহারকারীদের প্রভাবিত করে। পরিবর্তনগুলি পর্যালোচনা করতে রিমোট কনফিগারেশনে পর্যালোচনা ক্লিক করার পরে, রোলআউটটি সম্পূর্ণ করতে পরিবর্তনগুলি প্রকাশ করুন ক্লিক করুন।
- একটি In-App Messaging পরীক্ষার জন্য, কোন বৈকল্পিককে স্ট্যান্ডেলোন In-App Messaging ক্যাম্পেইন হিসাবে রোল আউট করা দরকার তা নির্ধারণ করতে ডায়ালগটি ব্যবহার করুন। একবার নির্বাচিত হয়ে গেলে, প্রকাশের আগে আপনাকে কোনও পরিবর্তন করতে (প্রয়োজনে) এফআইএম কমপোজ স্ক্রিনে পুনঃনির্দেশিত করা হয়।
একটি পরীক্ষা প্রসারিত করুন
যদি আপনি দেখতে পান যে কোনও পরীক্ষা কোনও নেতা ঘোষণার জন্য A/B Testing জন্য পর্যাপ্ত ব্যবহারকারীকে আনছে না, আপনি অ্যাপের ব্যবহারকারী বেসের বৃহত্তর শতাংশে পৌঁছানোর জন্য আপনার পরীক্ষার বিতরণ বাড়িয়ে তুলতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- আপনি সম্পাদনা করতে চান এমন চলমান পরীক্ষাটি নির্বাচন করুন।
- পরীক্ষার ওভারভিউতে , প্রসঙ্গ মেনুতে ( ) ক্লিক করুন এবং তারপরে সম্পাদনা চলমান পরীক্ষায় ক্লিক করুন।
- টার্গেটিং ডায়ালগটি চলমান পরীক্ষায় থাকা ব্যবহারকারীদের শতাংশ বাড়ানোর জন্য একটি বিকল্প প্রদর্শন করে। বর্তমান শতাংশের চেয়ে বড় একটি সংখ্যা নির্বাচন করুন এবং প্রকাশ ক্লিক করুন। পরীক্ষাটি আপনার নির্দিষ্ট করা ব্যবহারকারীদের শতাংশের দিকে ঠেলে দেওয়া হবে।
সদৃশ বা একটি পরীক্ষা বন্ধ করুন
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- সম্পূর্ণ বা চলমান ক্লিক করুন, আপনার পরীক্ষার উপরে পয়েন্টারটি ধরে রাখুন, প্রসঙ্গ মেনুতে ( ) ক্লিক করুন এবং তারপরে সদৃশ পরীক্ষায় ক্লিক করুন বা পরীক্ষা বন্ধ করুন ।
ব্যবহারকারী লক্ষ্য
আপনি নিম্নলিখিত ব্যবহারকারী-লক্ষ্যযুক্ত মানদণ্ডগুলি ব্যবহার করে আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করতে ব্যবহারকারীদের লক্ষ্য করতে পারেন।
| টার্গেটিং মানদণ্ড | অপারেটর(গুলি) | মান(গুলি) | দ্রষ্টব্য | |
|---|---|---|---|---|
| সংস্করণ | আছে, ধারণ করে না, ঠিক মেলে, রেজেক্স রয়েছে | আপনি পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করতে চান এমন এক বা একাধিক অ্যাপ্লিকেশন সংস্করণগুলির জন্য একটি মান লিখুন। | যে কোনওটিতে থাকা কোনও ব্যবহার করার সময়, থাকে না বা ঠিক অপারেটরগুলির সাথে মেলে না , আপনি মানগুলির একটি কমা-বিচ্ছিন্ন তালিকা সরবরাহ করতে পারেন। রেজেক্স অপারেটরটি ব্যবহার করার সময়, আপনি আরই 2 ফর্ম্যাটে নিয়মিত এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন। আপনার নিয়মিত অভিব্যক্তি লক্ষ্য সংস্করণ স্ট্রিংয়ের সমস্ত বা অংশের সাথে মেলে। আপনি লক্ষ্য স্ট্রিংয়ের শুরু, শেষ বা সম্পূর্ণতার সাথে মেলে ^ এবং $ অ্যাঙ্করগুলিও ব্যবহার করতে পারেন। | |
| ব্যবহারকারী শ্রোতা (গুলি) | সমস্ত অন্তর্ভুক্ত, কমপক্ষে একটি অন্তর্ভুক্ত, সমস্ত অন্তর্ভুক্ত না, কমপক্ষে একটি অন্তর্ভুক্ত নয় | আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের টার্গেট করতে এক বা একাধিক Analytics শ্রোতাদের নির্বাচন করুন। | Google Analytics শ্রোতাদের লক্ষ্য করে এমন কিছু পরীক্ষা -নিরীক্ষার জন্য ডেটা সংগ্রহ করতে কয়েক দিনের প্রয়োজন হতে পারে কারণ তারা Analytics ডেটা প্রসেসিং বিলম্বের সাপেক্ষে। আপনি সম্ভবত নতুন ব্যবহারকারীদের সাথে এই বিলম্বের মুখোমুখি হবেন, যারা সাধারণত তৈরির 24-48 ঘন্টা পরে বা সম্প্রতি নির্মিত শ্রোতাদের জন্য যোগ্যতা অর্জনকারী শ্রোতাদের মধ্যে ভর্তি হন। Remote Config জন্য, এর অর্থ হ'ল এমনকি যদি কোনও ব্যবহারকারী প্রযুক্তিগতভাবে দর্শকদের জন্য যোগ্যতা অর্জন করে, যদি Analytics এখনও দর্শকদের সাথে ব্যবহারকারীকে যোগ না করে থাকে যখন `ফেচএন্ড্যাকটিভেট ()` কার্যকর করা হয়, তবে ব্যবহারকারী পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত হবে না। | |
| ব্যবহারকারী সম্পত্তি | পাঠ্যের জন্য: আছে, ধারণ করে না, ঠিক ম্যাচ, রেজেক্স রয়েছে সংখ্যার জন্য: <, ≤, =, ≥,> | একটি Analytics ব্যবহারকারী সম্পত্তি ব্যবহারকারী ব্যবহারকারীদের বাছাই করতে ব্যবহৃত হয় যারা কোনও পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে, ব্যবহারকারীর সম্পত্তি মানগুলি নির্বাচন করার জন্য বিভিন্ন বিকল্পের সাথে। ক্লায়েন্টে, আপনি কেবল ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যের জন্য স্ট্রিং মান সেট করতে পারেন। সংখ্যার অপারেটর ব্যবহার করে এমন শর্তগুলির জন্য, Remote Config পরিষেবা সংশ্লিষ্ট ব্যবহারকারীর সম্পত্তির মানকে একটি পূর্ণসংখ্যা/ভাসমানে রূপান্তর করে। | রেজেক্স অপারেটরটি ব্যবহার করার সময়, আপনি আরই 2 ফর্ম্যাটে নিয়মিত এক্সপ্রেশন তৈরি করতে পারেন। আপনার নিয়মিত অভিব্যক্তি লক্ষ্য সংস্করণ স্ট্রিংয়ের সমস্ত বা অংশের সাথে মেলে। আপনি লক্ষ্য স্ট্রিংয়ের শুরু, শেষ বা সম্পূর্ণতার সাথে মেলে ^ এবং $ অ্যাঙ্করগুলিও ব্যবহার করতে পারেন। | |
| দেশ/অঞ্চল | N/A | এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চলগুলি ব্যবহারকারীদের বাছাই করতে ব্যবহৃত হয় যারা পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। | ||
| ভাষা | N/A | এক বা একাধিক ভাষা এবং লোকাল ব্যবহারকারী ব্যবহারকারীদের বাছাই করতে ব্যবহৃত হয় যারা পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে। | ||
| প্রথম খোলা | আগে পরে | টার্গেট ব্যবহারকারীদের প্রথমবারের ভিত্তিতে তারা আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি খোলার ভিত্তিতে:
| আপনি একটি অ্যান্ড্রয়েড বা আইওএস অ্যাপ্লিকেশন নির্বাচন করার পরে প্রথম ওপেন দ্বারা টার্গেটিং ব্যবহারকারী উপলভ্য। এটি বর্তমানে নিম্নলিখিত Remote Config এসডিকে সংস্করণ দ্বারা সমর্থিত: অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম এসডিকে ভি 9.0.0+ এবং অ্যান্ড্রয়েড এসডিকে ভি 21.1.1+ ( Firebase BoM 30.3.0+)। প্রথম ওপেন ইভেন্টের সময় অবশ্যই ক্লায়েন্টে Analytics সক্ষম করা উচিত ছিল। |
A/B Testing মেট্রিক
আপনি যখন আপনার পরীক্ষাটি তৈরি করেন, আপনি একটি প্রাথমিক বা লক্ষ্য মেট্রিক চয়ন করেন যা বিজয়ী বৈকল্পিক নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। প্রতিটি পরীক্ষার বৈকল্পিক কর্মক্ষমতা আরও ভালভাবে বুঝতে আপনাকে সহায়তা করার জন্য আপনার অন্যান্য মেট্রিকগুলিও ট্র্যাক করা উচিত এবং প্রতিটি বৈকল্পিকের জন্য পৃথক হতে পারে এমন গুরুত্বপূর্ণ প্রবণতাগুলি ট্র্যাক করা উচিত, যেমন ব্যবহারকারী ধরে রাখা, অ্যাপ্লিকেশন স্থায়িত্ব এবং অ্যাপ্লিকেশন ক্রয়ের উপার্জন। আপনি আপনার পরীক্ষায় পাঁচটি নন-গোল মেট্রিক ট্র্যাক করতে পারেন।
উদাহরণস্বরূপ, বলুন যে আপনি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে দুটি ভিন্ন গেম প্রবাহ চালু করতে Remote Config ব্যবহার করছেন এবং অ্যাপ্লিকেশন ক্রয় এবং বিজ্ঞাপনের উপার্জনের জন্য অনুকূল করতে চান তবে আপনি প্রতিটি বৈকল্পিকের স্থায়িত্ব এবং ব্যবহারকারী ধরে রাখার বিষয়টিও ট্র্যাক করতে চান। এই ক্ষেত্রে, আপনি আপনার লক্ষ্য মেট্রিক হিসাবে আনুমানিক মোট উপার্জন বেছে নেওয়ার বিষয়টি বিবেচনা করতে পারেন কারণ এতে অ্যাপ্লিকেশন ক্রয়ের আয় এবং বিজ্ঞাপনের উপার্জন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে এবং তারপরে অন্যান্য মেট্রিকগুলি ট্র্যাক করার জন্য, আপনি নিম্নলিখিতগুলি যুক্ত করতে পারেন:
- আপনার দৈনিক এবং সাপ্তাহিক ব্যবহারকারীর ধরে রাখার ট্র্যাক করতে, ধরে রাখা (2-3 দিন) এবং ধরে রাখা (4-7 দিন) যুক্ত করুন।
- দুটি গেম প্রবাহের মধ্যে স্থিতিশীলতার তুলনা করতে, ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারীদের যুক্ত করুন।
- প্রতিটি উপার্জনের ধরণের আরও বিস্তারিত মতামত দেখতে, ক্রয় উপার্জন এবং আনুমানিক বিজ্ঞাপন উপার্জন যুক্ত করুন।
নিম্নলিখিত টেবিলগুলি কীভাবে লক্ষ্য মেট্রিক এবং অন্যান্য মেট্রিকগুলি গণনা করা হয় সে সম্পর্কে বিশদ সরবরাহ করে।
লক্ষ্য মেট্রিক
| মেট্রিক | বর্ণনা |
|---|---|
| ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারী | পরীক্ষার সময় Firebase Crashlytics এসডিকে সনাক্ত করা আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে যে ত্রুটিগুলির মুখোমুখি হয়নি তাদের শতাংশ। |
| আনুমানিক বিজ্ঞাপন উপার্জন | আনুমানিক বিজ্ঞাপন উপার্জন। |
| আনুমানিক মোট রাজস্ব | ক্রয় এবং আনুমানিক বিজ্ঞাপনের রাজস্বের জন্য সম্মিলিত মান। |
| ক্রয় রাজস্ব | সমস্ত purchase এবং in_app_purchase ইভেন্টগুলির জন্য সম্মিলিত মান। |
| ধরে রাখা (1 দিন) | প্রতিদিনের ভিত্তিতে আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (২-৩ দিন) | আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে 2-3 দিনের মধ্যে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (4-7 দিন) | 4-7 দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (8-14 দিন) | 8-14 দিনের মধ্যে আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে ফিরে আসা ব্যবহারকারীর সংখ্যা। |
| ধরে রাখা (15+ দিন) | আপনার অ্যাপে ফিরে আসা ব্যবহারকারীদের সংখ্যাটি শেষের 15 বা তার বেশি দিন পরে এটি ব্যবহার করার পরে। |
| প্রথম_পেন | একটি Analytics ইভেন্ট যা কোনও ব্যবহারকারী যখন প্রথমে কোনও অ্যাপ্লিকেশন ইনস্টল বা পুনরায় ইনস্টল করার পরে কোনও অ্যাপ্লিকেশন খোলে তখন ট্রিগার করে। রূপান্তর ফানেলের অংশ হিসাবে ব্যবহৃত। |
অন্যান্য মেট্রিক্স
| মেট্রিক | বর্ণনা |
|---|---|
| বিজ্ঞপ্তি_ডিজমিস | একটি Analytics ইভেন্ট যা বিজ্ঞপ্তি সুরকার দ্বারা প্রেরিত একটি বিজ্ঞপ্তি বরখাস্ত করা হয় (কেবলমাত্র অ্যান্ড্রয়েড)। |
| বিজ্ঞপ্তি_রিসিভ | একটি Analytics ইভেন্ট যা অ্যাপ্লিকেশনটি পটভূমিতে থাকাকালীন (কেবলমাত্র অ্যান্ড্রয়েড) থাকাকালীন বিজ্ঞপ্তি সুরকার দ্বারা প্রেরিত একটি বিজ্ঞপ্তি প্রাপ্ত হওয়ার সময় ট্রিগার করে। |
| os_update | একটি Analytics ইভেন্ট যা ডিভাইস অপারেটিং সিস্টেমটি একটি নতুন সংস্করণে আপডেট করা হয় তখন ট্র্যাক করে over আরও জানার জন্য, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইভেন্টগুলি দেখুন। |
| স্ক্রিন_ভিউ | একটি Analytics ইভেন্ট যা আপনার অ্যাপের মধ্যে দেখা স্ক্রিনগুলি ট্র্যাক করে। আরও জানতে, ট্র্যাক স্ক্রিনভিউগুলি দেখুন। |
| অধিবেশন_শুরু | একটি Analytics ইভেন্ট যা আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে ব্যবহারকারী সেশনগুলি গণনা করে। আরও জানতে, স্বয়ংক্রিয়ভাবে সংগৃহীত ইভেন্টগুলি দেখুন। |
বিগকুয়ারি ডেটা রফতানি
Firebase কনসোলে A/B Testing পরীক্ষার ডেটা দেখার পাশাপাশি আপনি BigQuery পরীক্ষার ডেটা পরিদর্শন এবং বিশ্লেষণ করতে পারেন। যদিও A/B Testing আলাদা BigQuery টেবিল নেই, Analytics ইভেন্টের টেবিলগুলির মধ্যে প্রতিটি Google Analytics ইভেন্টে পরীক্ষা এবং বৈকল্পিক সদস্যতা সংরক্ষণ করা হয়।
পরীক্ষামূলক তথ্য ধারণকারী ব্যবহারকারী বৈশিষ্ট্যগুলি হ'ল ফর্ম userProperty.key like "firebase_exp_%" বা userProperty.key = "firebase_exp_01" যেখানে 01 এক্সপেরিমেন্ট আইডি, এবং userProperty.value.string_value পরীক্ষার ভেরিয়েন্টের (শূন্য-ভিত্তিক) সূচক রয়েছে।
আপনি পরীক্ষার ডেটা বের করতে এই পরীক্ষামূলক ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে পারেন। এটি আপনাকে আপনার পরীক্ষার ফলাফলগুলি বিভিন্ন উপায়ে টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো A/B Testing টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো টুকরো
শুরু করার জন্য, এই গাইডটিতে বর্ণিত হিসাবে নিম্নলিখিতগুলি সম্পূর্ণ করুন:
- ফায়ারবেস কনসোলে Google Analytics জন্য BigQuery রফতানি সক্ষম করুন
- BigQuery ব্যবহার করে A/B Testing ডেটা অ্যাক্সেস করুন
- উদাহরণ প্রশ্নগুলি অন্বেষণ করুন
ফায়ারবেস কনসোলে Google Analytics জন্য BigQuery রফতানি সক্ষম করুন
আপনি যদি স্পার্ক পরিকল্পনায় থাকেন তবে আপনি স্যান্ডবক্সের সীমা সাপেক্ষে বিনা ব্যয়ে BigQuery অ্যাক্সেস করতে BigQuery স্যান্ডবক্সটি ব্যবহার করতে পারেন। আরও তথ্যের জন্য মূল্য এবং BigQuery স্যান্ডবক্স দেখুন।
প্রথমে নিশ্চিত হয়ে নিন যে আপনি আপনার Analytics ডেটা BigQuery রফতানি করছেন:
- ইন্টিগ্রেশনস ট্যাবটি খুলুন, যা আপনি Firebase কনসোলে > প্রকল্প সেটিংস ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করতে পারেন।
- আপনি যদি ইতিমধ্যে অন্যান্য ফায়ারবেস পরিষেবাগুলির সাথে BigQuery ব্যবহার করছেন তবে পরিচালনা ক্লিক করুন। অন্যথায়, লিঙ্ক ক্লিক করুন।
- ফায়ারবেসকে BigQuery সংযুক্ত করার বিষয়ে পর্যালোচনা করুন, তারপরে পরবর্তী ক্লিক করুন।
- কনফিগার ইন্টিগ্রেশন বিভাগে, Google Analytics টগল সক্ষম করুন।
একটি অঞ্চল নির্বাচন করুন এবং রফতানি সেটিংস চয়ন করুন।
BigQuery লিঙ্কটি ক্লিক করুন।
আপনি কীভাবে ডেটা রফতানি করতে বেছে নিয়েছেন তার উপর নির্ভর করে টেবিলগুলি উপলভ্য হওয়ার জন্য এটি একদিন পর্যন্ত সময় নিতে পারে। BigQuery প্রকল্পের ডেটা রফতানি করার বিষয়ে আরও তথ্যের জন্য, BigQuery প্রকল্পের ডেটা রফতানি দেখুন।
BigQuery A/B Testing ডেটা অ্যাক্সেস করুন
একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার জন্য ডেটা জিজ্ঞাসা করার আগে, আপনি আপনার ক্যোয়ারিতে ব্যবহারের জন্য নিম্নলিখিত বা সমস্ত কিছু পেতে চাইবেন:
- পরীক্ষার আইডি: আপনি এটি পরীক্ষার ওভারভিউ পৃষ্ঠার URL থেকে পেতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, যদি আপনার ইউআরএলটি
https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25এর মতো দেখায় তবে পরীক্ষার আইডি 25 । - Google Analytics সম্পত্তি আইডি : এটি আপনার 9-অঙ্কের Google Analytics সম্পত্তি আইডি। আপনি এটি Google Analytics মধ্যে খুঁজে পেতে পারেন; আপনি যখন আপনার Google Analytics ইভেন্ট সারণির নাম দেখানোর জন্য আপনার প্রকল্পের নামটি প্রসারিত করেন তখন এটি BigQuery উপস্থিত হয় (
project_name.analytics_000000000.events.EVents)। - পরীক্ষার তারিখ: একটি দ্রুত এবং আরও দক্ষ ক্যোয়ারী রচনা করার জন্য, Google Analytics ডেইলি ইভেন্ট টেবিল পার্টিশনগুলিতে আপনার কোয়েরিগুলি সীমাবদ্ধ করা ভাল অনুশীলন যা আপনার পরীক্ষার ডেটা ধারণ করে - একটি
YYYYMMDDপ্রত্যয় দ্বারা চিহ্নিত টেবিলগুলি। সুতরাং, যদি আপনার পরীক্ষাটি ফেব্রুয়ারী 2, 2024 থেকে 2 মে, 2024 পর্যন্ত চলতে থাকে তবে আপনি_TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502'নির্দিষ্ট করতে চাইবেন। উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার মান নির্বাচন করুন দেখুন। - ইভেন্টের নাম: সাধারণত, এগুলি আপনার লক্ষ্য মেট্রিকগুলির সাথে মিলে যা আপনি পরীক্ষায় কনফিগার করেছেন। উদাহরণস্বরূপ,
in_app_purchaseইভেন্টগুলি,ad_impressionবাuser_retentionইভেন্টগুলি।
আপনি তথ্য সংগ্রহ করার পরে আপনাকে আপনার ক্যোয়ারী তৈরি করতে হবে:
- Google Cloud কনসোলে BigQuery খুলুন।
- আপনার প্রকল্পটি নির্বাচন করুন, তারপরে এসকিউএল কোয়েরি তৈরি করুন নির্বাচন করুন।
- আপনার ক্যোয়ারী যোগ করুন। উদাহরণস্বরূপ ক্যোয়ারীগুলি চালানোর জন্য, উদাহরণ অনুসন্ধানগুলি অন্বেষণ করুন ।
- রান এ ক্লিক করুন।
ফায়ারবেস কনসোলের অটো-উত্পাদিত ক্যোয়ারী ব্যবহার করে পরীক্ষামূলক ডেটা কোয়েরি
আপনি যদি ব্লেজ প্ল্যানটি ব্যবহার করছেন তবে পরীক্ষার ওভারভিউ পৃষ্ঠাটি একটি নমুনা ক্যোয়ারী সরবরাহ করে যা পরীক্ষার নাম, রূপগুলি, ইভেন্টের নাম এবং আপনি যে পরীক্ষাটি দেখছেন তার জন্য ইভেন্টগুলির সংখ্যা প্রদান করে।
অটো-উত্পাদিত ক্যোয়ারী পেতে এবং চালাতে:
- Firebase কনসোল থেকে, A/B Testing খুলুন এবং পরীক্ষার ওভারভিউটি খোলার জন্য আপনি ক্যোয়ারী করতে চান এমন A/B Testing পরীক্ষাটি নির্বাচন করুন।
- বিকল্প মেনু থেকে, BigQuery ইন্টিগ্রেশনের নীচে, ক্যোয়ারী পরীক্ষার ডেটা নির্বাচন করুন। এটি আপনার প্রকল্পটি Google Cloud কনসোল কনসোলের মধ্যে BigQuery খোলে এবং আপনার পরীক্ষার ডেটা জিজ্ঞাসা করতে আপনি ব্যবহার করতে পারেন এমন একটি প্রাথমিক ক্যোয়ারী সরবরাহ করে।
নিম্নলিখিত উদাহরণটি "শীতকালীন ওয়েলকাম এক্সপেরিমেন্ট" নামে তিনটি ভেরিয়েন্ট (বেসলাইন সহ) সহ একটি পরীক্ষার জন্য উত্পন্ন ক্যোয়ারী দেখায়। এটি প্রতিটি ইভেন্টের জন্য সক্রিয় পরীক্ষার নাম, বৈকল্পিক নাম, অনন্য ইভেন্ট এবং ইভেন্ট গণনা প্রদান করে। নোট করুন যে ক্যোয়ারী বিল্ডার আপনার প্রকল্পের নামটিতে আপনার প্রকল্পের নাম নির্দিষ্ট করে না, কারণ এটি আপনার প্রকল্পের মধ্যে সরাসরি খোলে।
/*
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
অতিরিক্ত প্রশ্নের উদাহরণের জন্য, উদাহরণ অনুসন্ধানগুলি অন্বেষণ করতে এগিয়ে যান।
উদাহরণ প্রশ্নগুলি অন্বেষণ করুন
নিম্নলিখিত বিভাগগুলি Google Analytics ইভেন্ট টেবিলগুলি থেকে A/B Testing পরীক্ষার ডেটা বের করতে আপনি ব্যবহার করতে পারেন এমন প্রশ্নের উদাহরণ সরবরাহ করে।
সমস্ত পরীক্ষা থেকে ক্রয় এবং স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতি মানগুলি পরীক্ষা করুন
আপনি Firebase A/B Testing ফলাফলগুলি স্বাধীনভাবে যাচাই করতে পরীক্ষার ফলাফলের ডেটা ব্যবহার করতে পারেন। নিম্নলিখিত BigQuery এসকিউএল স্টেটমেন্টটি পরীক্ষার বৈকল্পিকগুলি, প্রতিটি বৈকল্পিকের অনন্য ব্যবহারকারীর সংখ্যা এবং in_app_purchase এবং ecommerce_purchase ইভেন্টগুলি থেকে মোট উপার্জনের পরিমাণ এবং _TABLE_SUFFIX শুরু এবং শেষ তারিখ হিসাবে নির্দিষ্ট সময়সীমার মধ্যে সমস্ত পরীক্ষার জন্য স্ট্যান্ডার্ড বিচ্যুতিগুলি থেকে মোট উপার্জনের পরিমাণগুলি নিষ্কাশন করে। ফায়ারবেস সরবরাহ করে এমন ফলাফলগুলি আপনার নিজস্ব বিশ্লেষণের সাথে মেলে কিনা তা যাচাই করতে ওয়ান-লেজযুক্ত টি-টেস্টের জন্য একটি পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য জেনারেটরের সাথে এই ক্যোয়ারী থেকে প্রাপ্ত ডেটা ব্যবহার করতে পারেন।
A/B Testing কীভাবে অনুমানকে গণনা করে সে সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, পরীক্ষার ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করুন ।
/*
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;
একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার মান নির্বাচন করুন
নিম্নলিখিত উদাহরণ ক্যোয়ারী কীভাবে BigQuery একটি নির্দিষ্ট পরীক্ষার জন্য ডেটা পাবেন তা চিত্রিত করে। এই নমুনা ক্যোয়ারী পরীক্ষার নাম, বৈকল্পিক নামগুলি (বেসলাইন সহ), ইভেন্টের নাম এবং ইভেন্টের সংখ্যাগুলি প্রদান করে।
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
আপনি যখন সক্রিয় ব্যবহারকারী বেস সহ কোনও অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য সেটিংস স্থাপন করতে Firebase Remote Config ব্যবহার করেন, আপনি এটি সঠিকভাবে পেয়েছেন তা নিশ্চিত করতে চান। নিম্নলিখিতগুলি সর্বোত্তমভাবে নির্ধারণ করতে আপনি A/B Testing পরীক্ষাগুলি ব্যবহার করতে পারেন:
- ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতাটি অনুকূল করার জন্য একটি বৈশিষ্ট্য বাস্তবায়নের সর্বোত্তম উপায়। প্রায়শই, অ্যাপ্লিকেশন বিকাশকারীরা শিখেন না যে তাদের ব্যবহারকারীরা অ্যাপ স্টোরটিতে অ্যাপের রেটিং হ্রাস না হওয়া পর্যন্ত কোনও নতুন বৈশিষ্ট্য বা আপডেট হওয়া ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অপছন্দ করে। এ/বি টেস্টিং আপনার ব্যবহারকারীরা বৈশিষ্ট্যগুলির নতুন রূপগুলি পছন্দ করে কিনা, বা অ্যাপ্লিকেশনটি বিদ্যমান হিসাবে তারা পছন্দ করে কিনা তা পরিমাপ করতে সহায়তা করতে পারে। এছাড়াও, আপনার বেশিরভাগ ব্যবহারকারীকে একটি বেসলাইন গ্রুপে রাখা নিশ্চিত করে যে আপনার বেশিরভাগ ব্যবহারকারী বেস পরীক্ষা শেষ না হওয়া পর্যন্ত তার আচরণ বা উপস্থিতিতে কোনও পরিবর্তন না করেই আপনার অ্যাপটি ব্যবহার করতে পারে।
- ব্যবসায়ের লক্ষ্যের জন্য ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা অনুকূল করার সর্বোত্তম উপায়। কখনও কখনও আপনি উপার্জন বা ধরে রাখার মতো মেট্রিককে সর্বাধিক করে তোলার জন্য পণ্য পরিবর্তনগুলি বাস্তবায়ন করছেন। এ/বি পরীক্ষার মাধ্যমে, আপনি আপনার ব্যবসায়ের উদ্দেশ্য নির্ধারণ করেছেন এবং ফায়ারবেস আপনার নির্বাচিত উদ্দেশ্যটির জন্য কোনও বৈকল্পিক বেসলাইনকে ছাড়িয়ে চলেছে কিনা তা নির্ধারণের জন্য পরিসংখ্যান বিশ্লেষণ সম্পাদন করে।
একটি বেসলাইন সহ একটি/বি পরীক্ষার বৈশিষ্ট্য বৈকল্পিকগুলিতে, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
- আপনার পরীক্ষা তৈরি করুন।
- একটি পরীক্ষার ডিভাইসে আপনার পরীক্ষাটি বৈধ করুন।
- আপনার পরীক্ষা পরিচালনা করুন।
একটি পরীক্ষা তৈরি করুন
একটি Remote Config পরীক্ষা আপনাকে এক বা একাধিক Remote Config পরামিতিগুলিতে একাধিক রূপগুলি মূল্যায়ন করতে দেয়।
Firebase কনসোলে সাইন ইন করুন এবং যাচাই করুন যে Google Analytics আপনার প্রকল্পে সক্ষম হয়েছে যাতে পরীক্ষায় Analytics ডেটাতে অ্যাক্সেস থাকে।
আপনি যদি আপনার প্রকল্প তৈরি করার সময় Google Analytics সক্ষম না করে থাকেন তবে আপনি এটি ইন্টিগ্রেশনস ট্যাবে সক্ষম করতে পারেন, যা আপনি Firebase কনসোলে > প্রকল্প সেটিংস ব্যবহার করে অ্যাক্সেস করতে পারেন।
Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
পরীক্ষা তৈরি করুন ক্লিক করুন এবং তারপরে আপনি যে পরিষেবাটি নিয়ে পরীক্ষা করতে চান তার জন্য অনুরোধ জানানো হলে Remote Config নির্বাচন করুন।
আপনার পরীক্ষার জন্য একটি নাম এবং al চ্ছিক বিবরণ লিখুন এবং পরবর্তী ক্লিক করুন।
টার্গেটিং ক্ষেত্রগুলি পূরণ করুন, প্রথমে আপনার পরীক্ষাটি ব্যবহার করে এমন অ্যাপটি বেছে নিন। আপনি ক্লিক করে এবং তারপরে নিম্নলিখিত তালিকা থেকে বিকল্পগুলি বেছে নিয়ে আপনার পরীক্ষায় অংশ নিতে আপনার ব্যবহারকারীদের একটি উপসেটকেও লক্ষ্য করতে পারেন:
- সংস্করণ: আপনার অ্যাপ্লিকেশনটির এক বা একাধিক সংস্করণ
- বিল্ড নম্বর: অ্যাপের সংস্করণ কোড
- ভাষা: এক বা একাধিক ভাষা এবং লোকাল ব্যবহারকারী ব্যবহারকারীদের বাছাই করতে ব্যবহৃত হয় যারা পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে
- দেশ/অঞ্চল: এক বা একাধিক দেশ বা অঞ্চলগুলি ব্যবহারকারীদের বাছাইয়ের জন্য যারা পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত করা উচিত
- ব্যবহারকারী শ্রোতা: Analytics শ্রোতারা পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের টার্গেট করতে ব্যবহৃত
- ব্যবহারকারীর সম্পত্তি: পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে এমন ব্যবহারকারীদের বাছাইয়ের জন্য এক বা একাধিক Analytics ব্যবহারকারীর বৈশিষ্ট্য
প্রথম খোলা: লক্ষ্য ব্যবহারকারীরা প্রথমবারের মতো তারা আপনার অ্যাপটি খোলেন
আপনি একটি অ্যান্ড্রয়েড বা আইওএস অ্যাপ্লিকেশন নির্বাচন করার পরে প্রথম ওপেন টাইম দ্বারা ব্যবহারকারীকে লক্ষ্য করা উপলব্ধ। এটি নিম্নলিখিত Remote Config এসডিকে সংস্করণ দ্বারা সমর্থিত: অ্যাপল প্ল্যাটফর্ম এসডিকে ভি 9.0.0+ এবং অ্যান্ড্রয়েড এসডিকে ভি 21.1.1+ ( Firebase BoM 30.3.0+)।
প্রথম ওপেন ইভেন্টের সময় অবশ্যই ক্লায়েন্টে Analytics সক্ষম করা উচিত ছিল।
লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের শতাংশ নির্ধারণ করুন: লক্ষ্য ব্যবহারকারীদের অধীনে সেট করা মানদণ্ডের সাথে মেলে আপনার অ্যাপের ব্যবহারকারী বেসের শতাংশটি প্রবেশ করুন যা আপনি আপনার পরীক্ষায় বেসলাইন এবং এক বা একাধিক রূপগুলির মধ্যে সমানভাবে বিভক্ত করতে চান। এটি 0.01% এবং 100% এর মধ্যে কোনও শতাংশ হতে পারে। ব্যবহারকারীরা নকল পরীক্ষা সহ প্রতিটি পরীক্ষায় এলোমেলোভাবে নির্ধারিত হয়।
Ally চ্ছিকভাবে, কেবলমাত্র কিছু Analytics ইভেন্ট ট্রিগার করা ব্যবহারকারীদের কাছ থেকে প্রাপ্ত ডেটাগুলি আপনার পরীক্ষায় গণনা করা হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য একটি অ্যাক্টিভেশন ইভেন্ট সেট করুন। নোট করুন যে আপনার টার্গেটিং প্যারামিটারগুলির সাথে মেলে এমন সমস্ত ব্যবহারকারী Remote Config পরীক্ষামূলক মানগুলি পাবেন, তবে কেবলমাত্র যারা অ্যাক্টিভেশন ইভেন্টটি ট্রিগার করেন তাদের কেবলমাত্র আপনার পরীক্ষার ফলাফলগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা হবে।
একটি বৈধ পরীক্ষা নিশ্চিত করার জন্য, আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি আনার কনফিগারেশন মানগুলি সক্রিয় করার পরে আপনি যে ইভেন্টটি বেছে নিয়েছেন তা নিশ্চিত হয়ে নিন। তদতিরিক্ত, নিম্নলিখিত ইভেন্টগুলি ব্যবহার করা যাবে না কারণ আনার মানগুলি সক্রিয় হওয়ার আগে সেগুলি সর্বদা ঘটে:
-
app_install -
app_remove -
app_update -
dynamic_link_first_open
-
পরীক্ষার লক্ষ্যগুলির জন্য, ট্র্যাক করতে প্রাথমিক মেট্রিকটি নির্বাচন করুন এবং আপনি তালিকা থেকে ট্র্যাক করতে চান এমন কোনও অতিরিক্ত মেট্রিক যুক্ত করুন। এর মধ্যে অন্তর্নির্মিত উদ্দেশ্যগুলি (ক্রয়, রাজস্ব, ধরে রাখা, ক্র্যাশ-মুক্ত ব্যবহারকারী ইত্যাদি), Analytics রূপান্তর ইভেন্ট এবং অন্যান্য Analytics ইভেন্ট অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। শেষ হলে, Next এ ক্লিক করুন।
বৈকল্পিক বিভাগে, পরীক্ষার জন্য একটি বেসলাইন এবং কমপক্ষে একটি বৈকল্পিক চয়ন করুন। পরীক্ষা করতে এক বা একাধিক পরামিতি যুক্ত করতে চয়ন করুন বা নতুন তালিকা তৈরি করুন । আপনি এমন একটি প্যারামিটার তৈরি করতে পারেন যা আগে Firebase কনসোলে ব্যবহৃত হয়নি, তবে এটির কোনও প্রভাব ফেলতে এটি অবশ্যই আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে উপস্থিত থাকতে হবে। আপনি আপনার পরীক্ষায় একাধিক পরামিতি যুক্ত করতে এই পদক্ষেপটি পুনরাবৃত্তি করতে পারেন।
(al চ্ছিক) আপনার পরীক্ষায় একাধিক বৈকল্পিক যুক্ত করতে, অন্য বৈকল্পিক যুক্ত করুন ক্লিক করুন।
নির্দিষ্ট রূপগুলির জন্য এক বা একাধিক পরামিতি পরিবর্তন করুন। কোনও অপরিবর্তিত পরামিতি পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত নয় এমন ব্যবহারকারীদের জন্য একই।
পরীক্ষার জন্য বৈকল্পিক ওজন দেখতে বা পরিবর্তন করতে বৈকল্পিক ওজন প্রসারিত করুন। ডিফল্টরূপে, প্রতিটি বৈকল্পিক সমানভাবে ওজনযুক্ত। নোট করুন যে অসম ওজন ডেটা সংগ্রহের সময় বাড়াতে পারে এবং পরীক্ষা শুরুর পরে ওজন পরিবর্তন করা যায় না ।
আপনার পরীক্ষা সংরক্ষণ করতে পর্যালোচনা ক্লিক করুন।
আপনাকে প্রতি প্রকল্পে 300 টি পর্যন্ত পরীক্ষা -নিরীক্ষার অনুমতি দেওয়া হয়েছে, যা 24 টি পর্যন্ত চলমান পরীক্ষা -নিরীক্ষা নিয়ে থাকতে পারে, বাকিগুলি খসড়া হিসাবে বা সম্পন্ন হিসাবে রয়েছে।
একটি পরীক্ষার ডিভাইসে আপনার পরীক্ষাটি বৈধ করুন
প্রতিটি ফায়ারবেস ইনস্টলেশনের জন্য, আপনি এটির সাথে সম্পর্কিত ইনস্টলেশন অ্যাথ টোকেনটি পুনরুদ্ধার করতে পারেন। আপনার অ্যাপ্লিকেশন ইনস্টল করা সহ কোনও পরীক্ষার ডিভাইসে নির্দিষ্ট পরীক্ষার রূপগুলি পরীক্ষা করতে আপনি এই টোকেনটি ব্যবহার করতে পারেন। একটি পরীক্ষার ডিভাইসে আপনার পরীক্ষাটি বৈধ করতে, নিম্নলিখিতগুলি করুন:
- নিম্নলিখিত হিসাবে ইনস্টলেশন আথ টোকেন পান:
সুইফট
do { let result = try await Installations.installations() .authTokenForcingRefresh(true) print("Installation auth token: \(result.authToken)") } catch { print("Error fetching token: \(error)") }
উদ্দেশ্য-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"); } } });
Kotlin
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") } }
সি++
firebase::InitResult init_result; auto* installations_object = firebase::installations::Installations::GetInstance( firebase::App::GetInstance(), &init_result); installations_object->GetToken().OnCompletion( [](const firebase::Future<std::string>& future) { if (future.status() == kFutureStatusComplete && future.error() == firebase::installations::kErrorNone) { printf("Installations Auth Token %s\n", future.result()->c_str()); } });
ঐক্য
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)); } });
- Firebase কনসোল নেভিগেশন বারে, এ/বি পরীক্ষায় ক্লিক করুন।
- খসড়াটি ক্লিক করুন (এবং/অথবা রিমোট কনফিগারেশন পরীক্ষাগুলির জন্য চলমান ), আপনার পরীক্ষার উপর ঘুরে দেখুন, প্রসঙ্গ মেনুতে ( more_vert ) ক্লিক করুন এবং তারপরে পরীক্ষার ডিভাইসগুলি পরিচালনা করুন ক্লিক করুন।
- একটি পরীক্ষার ডিভাইসের জন্য ইনস্টলেশন অ্যাথ টোকেন প্রবেশ করুন এবং সেই পরীক্ষার ডিভাইসে প্রেরণের জন্য পরীক্ষার বৈকল্পিকটি চয়ন করুন।
- অ্যাপটি চালান এবং নিশ্চিত করুন যে নির্বাচিত বৈকল্পিকটি পরীক্ষার ডিভাইসে প্রাপ্ত হচ্ছে।
Firebase ইনস্টলেশন সম্পর্কে আরও জানতে, ফায়ারবেস ইনস্টলেশনগুলি পরিচালনা করুন ।
আপনার পরীক্ষা পরিচালনা করুন
আপনি Remote Config , বিজ্ঞপ্তি সুরকার, বা Firebase In-App Messaging সাথে কোনও পরীক্ষা তৈরি করুন না কেন, আপনি তারপরে আপনার পরীক্ষাটি বৈধতা দিতে এবং শুরু করতে পারেন, আপনার পরীক্ষাটি চলাকালীন পর্যবেক্ষণ করতে পারেন এবং আপনার চলমান পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত ব্যবহারকারীর সংখ্যা বাড়িয়ে তুলতে পারেন।
আপনার পরীক্ষাটি শেষ হয়ে গেলে, আপনি বিজয়ী বৈকল্পিক দ্বারা ব্যবহৃত সেটিংসের নোট নিতে পারেন এবং তারপরে সমস্ত ব্যবহারকারীদের কাছে সেটিংস রোল আউট করতে পারেন। অথবা, আপনি অন্য পরীক্ষা চালাতে পারেন।
একটি পরীক্ষা শুরু করুন
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- খসড়াটি ক্লিক করুন এবং তারপরে আপনার পরীক্ষার শিরোনামটি ক্লিক করুন।
- আপনার অ্যাপ্লিকেশনটিতে আপনার পরীক্ষায় অন্তর্ভুক্ত থাকবেন এমন ব্যবহারকারী রয়েছে তা যাচাই করার জন্য, খসড়া বিশদটি প্রসারিত করুন এবং লক্ষ্য এবং বিতরণ বিভাগে 0% এর চেয়ে বেশি সংখ্যার জন্য চেক করুন (উদাহরণস্বরূপ, 1% ব্যবহারকারী মানদণ্ডের সাথে মেলে )।
- আপনার পরীক্ষা পরিবর্তন করতে, সম্পাদনা ক্লিক করুন।
- আপনার পরীক্ষা শুরু করতে, শুরু পরীক্ষা ক্লিক করুন। আপনি একবারে প্রকল্পের জন্য 24 টি পরীক্ষা করতে পারেন।
একটি পরীক্ষা নিরীক্ষণ
একবার কোনও পরীক্ষা কিছু সময়ের জন্য চলার পরে, আপনি এর অগ্রগতিটি পরীক্ষা করে দেখতে পারেন এবং আপনার ফলাফলগুলি এখন পর্যন্ত আপনার পরীক্ষায় অংশ নেওয়া ব্যবহারকারীদের জন্য আপনার ফলাফলগুলি দেখতে কেমন তা দেখতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
চলমান ক্লিক করুন, এবং তারপরে আপনার পরীক্ষার শিরোনামে ক্লিক করুন বা অনুসন্ধান করুন। এই পৃষ্ঠায়, আপনি নিম্নলিখিতগুলি সহ আপনার চলমান পরীক্ষা সম্পর্কে বিভিন্ন পর্যবেক্ষণ এবং মডেলিং পরিসংখ্যান দেখতে পারেন:
- বেসলাইন থেকে % পার্থক্য : বেসলাইনের তুলনায় প্রদত্ত বৈকল্পিকের জন্য একটি মেট্রিকের উন্নতির একটি পরিমাপ। বেসলাইনের জন্য মান পরিসরের সাথে বৈকল্পিকের জন্য মান পরিসীমা তুলনা করে গণনা করা হয়।
- বেসলাইনকে বীট করার সম্ভাবনা : প্রদত্ত বৈকল্পিকটি নির্বাচিত মেট্রিকের জন্য বেসলাইনকে মারধর করে এমন আনুমানিক সম্ভাবনা।
- ব্যবহারকারী প্রতি observed_metric : পরীক্ষার ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, এটি পূর্বাভাসিত পরিসীমা যা মেট্রিক মান সময়ের সাথে সাথে পড়ে যাবে।
- মোট observed_metric : বেসলাইন বা বৈকল্পিকের জন্য পর্যবেক্ষিত ক্রমবর্ধমান মান। প্রতিটি পরীক্ষার বৈকল্পিক কতটা ভাল সম্পাদন করে তা পরিমাপ করতে মানটি ব্যবহৃত হয় এবং উন্নতি , মান পরিসীমা , বেসলাইনকে বীট করার সম্ভাবনা এবং সর্বোত্তম বৈকল্পিক হওয়ার সম্ভাবনা গণনা করতে ব্যবহৃত হয়। মেট্রিক পরিমাপ করা হচ্ছে তার উপর নির্ভর করে এই কলামটি "ব্যবহারকারীর জন্য সময়কাল," "প্রতি ব্যবহারকারী প্রতি রাজস্ব," "ধরে রাখার হার," বা "রূপান্তর হার" হিসাবে চিহ্নিত করা যেতে পারে।
আপনার পরীক্ষাটি কিছুক্ষণ চলার পরে ( FCM জন্য কমপক্ষে 7 দিন এবং In-App Messaging বা Remote Config জন্য 14 দিন), এই পৃষ্ঠায় ডেটা নির্দেশ করে যে কোন বৈকল্পিক, যদি কোনও হয় তবে "নেতা"। কিছু পরিমাপের সাথে একটি বার চার্ট রয়েছে যা ভিজ্যুয়াল ফর্ম্যাটে ডেটা উপস্থাপন করে।
সমস্ত ব্যবহারকারীর জন্য একটি পরীক্ষা রোল আউট
আপনার লক্ষ্য মেট্রিকের জন্য আপনার একটি "নেতা" বা বিজয়ী বৈকল্পিক রয়েছে এমন একটি পরীক্ষা -নিরীক্ষা করার পরে, আপনি পরীক্ষাটি 100% ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশ করতে পারেন। এটি আপনাকে এগিয়ে যাওয়া সমস্ত ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশের জন্য একটি বৈকল্পিক নির্বাচন করতে দেয়। এমনকি যদি আপনার পরীক্ষাটি একটি পরিষ্কার বিজয়ী তৈরি না করে থাকে তবে আপনি এখনও আপনার সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে একটি বৈকল্পিক প্রকাশ করতে বেছে নিতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- সম্পূর্ণ বা চলমান ক্লিক করুন, আপনি সমস্ত ব্যবহারকারীদের কাছে প্রকাশ করতে চান এমন একটি পরীক্ষায় ক্লিক করুন, প্রসঙ্গ মেনুতে ( ) রোল আউট বৈকল্পিকটি ক্লিক করুন।
নিম্নলিখিতগুলির মধ্যে একটি করে সমস্ত ব্যবহারকারীর কাছে আপনার পরীক্ষাটি রোল আউট করুন:
- বিজ্ঞপ্তি সুরকার ব্যবহার করে এমন একটি পরীক্ষার জন্য, পরীক্ষার অংশ নয় এমন বাকী লক্ষ্যযুক্ত ব্যবহারকারীদের কাছে বার্তা প্রেরণে রোল আউট বার্তা ডায়ালগটি ব্যবহার করুন।
- Remote Config পরীক্ষার জন্য, কোন Remote Config প্যারামিটার মান আপডেট করতে হবে তা নির্ধারণ করতে একটি বৈকল্পিক নির্বাচন করুন। পরীক্ষাটি তৈরি করার সময় সংজ্ঞায়িত লক্ষ্যমাত্রার মানদণ্ডগুলি আপনার টেম্পলেটটিতে একটি নতুন শর্ত হিসাবে যুক্ত করা হয়েছে, যাতে নিশ্চিত হওয়া যায় যে রোলআউট কেবলমাত্র পরীক্ষার দ্বারা লক্ষ্যযুক্ত ব্যবহারকারীদের প্রভাবিত করে। পরিবর্তনগুলি পর্যালোচনা করতে রিমোট কনফিগারেশনে পর্যালোচনা ক্লিক করার পরে, রোলআউটটি সম্পূর্ণ করতে পরিবর্তনগুলি প্রকাশ করুন ক্লিক করুন।
- একটি In-App Messaging পরীক্ষার জন্য, কোন বৈকল্পিককে স্ট্যান্ডেলোন In-App Messaging ক্যাম্পেইন হিসাবে রোল আউট করা দরকার তা নির্ধারণ করতে ডায়ালগটি ব্যবহার করুন। একবার নির্বাচিত হয়ে গেলে, প্রকাশের আগে আপনাকে কোনও পরিবর্তন করতে (প্রয়োজনে) এফআইএম কমপোজ স্ক্রিনে পুনঃনির্দেশিত করা হয়।
একটি পরীক্ষা প্রসারিত করুন
যদি আপনি দেখতে পান যে কোনও পরীক্ষা কোনও নেতা ঘোষণার জন্য A/B Testing জন্য পর্যাপ্ত ব্যবহারকারীরা আনছে না, আপনি অ্যাপের ব্যবহারকারী বেসের বৃহত্তর শতাংশে পৌঁছানোর জন্য আপনার পরীক্ষার বিতরণ বাড়িয়ে তুলতে পারেন।
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- আপনি সম্পাদনা করতে চান এমন চলমান পরীক্ষাটি নির্বাচন করুন।
- পরীক্ষার ওভারভিউতে , প্রসঙ্গ মেনুতে ( ) ক্লিক করুন এবং তারপরে সম্পাদনা চলমান পরীক্ষায় ক্লিক করুন।
- টার্গেটিং ডায়ালগটি চলমান পরীক্ষায় থাকা ব্যবহারকারীদের শতাংশ বাড়ানোর জন্য একটি বিকল্প প্রদর্শন করে। বর্তমান শতাংশের চেয়ে বড় একটি সংখ্যা নির্বাচন করুন এবং প্রকাশ ক্লিক করুন। পরীক্ষাটি আপনার নির্দিষ্ট করা ব্যবহারকারীদের শতাংশের দিকে ঠেলে দেওয়া হবে।
সদৃশ বা একটি পরীক্ষা বন্ধ করুন
- Firebase কনসোল নেভিগেশন মেনুতে এনগেজ বিভাগে, A/B Testing ক্লিক করুন।
- Click Completed or Running , hold the pointer over your experiment, click the context menu ( ), and then click Duplicate experiment or Stop experiment .
User targeting
You can target the users to include in your experiment using the following user-targeting criteria.
| Targeting criterion | অপারেটর(গুলি) | মান(গুলি) | দ্রষ্টব্য | |
|---|---|---|---|---|
| সংস্করণ | contains, does not contain, matches exactly, contains regex | Enter a value for one or more app versions that you want to include in the experiment. | When using any of the contains , does not contain , or matches exactly operators, you can provide a comma-separated list of values. When using the contains regex operator, you can create regular expressions in RE2 format. Your regular expression can match all or part of the target version string. You can also use the ^ and $ anchors to match the beginning, end, or entirety of a target string. | |
| User audience(s) | includes all of, includes at least one of, does not include all of, does not include at least one of | Select one or more Analytics audiences to target users who might be included in your experiment. | Some experiments that target Google Analytics audiences may require a few days to accumulate data because they are subject to Analytics data processing latency . You are most likely to encounter this delay with new users, who are typically enrolled into qualifying audiences 24-48 hours after creation, or for recently-created audiences . For Remote Config , this means that even if a user technically qualifies for an audience, if Analytics has not yet added the user to the audience when `fetchAndActivate()` is executed, the user will not be included in the experiment. | |
| User property | For text: contains, does not contain, exactly matches, contains regex For numbers: <, ≤, =, ≥, > | An Analytics user property is used to select users who might be included in an experiment, with a range of options for selecting user property values. On the client, you can set only string values for user properties. For conditions that use numeric operators, the Remote Config service converts the value of the corresponding user property into an integer/float. | When using the contains regex operator, you can create regular expressions in RE2 format. Your regular expression can match all or part of the target version string. You can also use the ^ and $ anchors to match the beginning, end, or entirety of a target string. | |
| দেশ/অঞ্চল | N/A | One or more countries or regions used to select users who might be included in the experiment. | ||
| ভাষা | N/A | One or more languages and locales used to select users who might be included in the experiment. | ||
| First open | আগে পরে | Target users based on the first time they open your app:
| User targeting by first open is available after you select an Android or iOS app. It is currently supported by the following Remote Config SDK versions: Apple platforms SDK v9.0.0+ and Android SDK v21.1.1+ ( Firebase BoM v30.3.0+). Analytics must also have been enabled on the client during the first open event. |
A/B Testing metrics
When you create your experiment, you choose a primary, or goal metric, that is used to determine the winning variant. You should also track other metrics to help you better understand each experiment variant's performance and track important trends that may differ for each variant, like user retention, app stability and in-app purchase revenue. You can track up to five non-goal metrics in your experiment.
For example, say you're using Remote Config to launch two different game flows in your app and want to optimize for in-app purchases and ad revenue, but you also want to track the stability and user retention of each variant. In this case, you might consider choosing Estimated total revenue as your goal metric because it includes in-app purchase revenue and ad revenue, and then, for Other metrics to track , you might add the following:
- To track your daily and weekly user retention, add Retention (2-3 days) and Retention (4-7 days) .
- To compare stability between the two game flows, add Crash-free users .
- To see more detailed views of each revenue type, add Purchase revenue and Estimated ad revenue .
The following tables provide details on how goal metrics and other metrics are calculated.
Goal metrics
| মেট্রিক | বর্ণনা |
|---|---|
| Crash-free users | The percentage of users who have not encountered errors in your app that were detected by the Firebase Crashlytics SDK during the experiment. |
| Estimated ad revenue | Estimated ad earnings. |
| Estimated total revenue | Combined value for purchase and estimated ad revenues. |
| ক্রয় রাজস্ব | Combined value for all purchase and in_app_purchase events. |
| Retention (1 day) | The number of users who return to your app on a daily basis. |
| Retention (2-3 days) | The number of users who return to your app within 2-3 days. |
| Retention (4-7 days) | The number of users who return to your app within 4-7 days. |
| Retention (8-14 days) | The number of users who return to your app within 8-14 days. |
| Retention (15+ days) | The number of users who return to your app 15 or more days after they last used it. |
| first_open | An Analytics event that triggers when a user first opens an app after installing or reinstalling it. Used as part of a conversion funnel. |
অন্যান্য মেট্রিক্স
| মেট্রিক | বর্ণনা |
|---|---|
| notification_dismiss | An Analytics event that triggers when a notification sent by the Notifications composer is dismissed (Android only). |
| notification_receive | An Analytics event that triggers when a notification sent by the Notifications composer is received while the app is in the background (Android only). |
| os_update | An Analytics event that tracks when the device operating system is updated to a new version.To learn more, see Automatically collected events . |
| screen_view | An Analytics event that tracks screens viewed within your app. To learn more, see Track Screenviews . |
| অধিবেশন_শুরু | An Analytics event that counts user sessions in your app. To learn more, see Automatically collected events . |
BigQuery data export
In addition to viewing A/B Testing experiment data in the Firebase console, you can inspect and analyze experiment data in BigQuery . While A/B Testing does not have a separate BigQuery table, experiment and variant memberships are stored on every Google Analytics event within the Analytics event tables.
The user properties that contain experiment information are of the form userProperty.key like "firebase_exp_%" or userProperty.key = "firebase_exp_01" where 01 is the experiment ID, and userProperty.value.string_value contains the (zero-based) index of the experiment variant.
You can use these experiment user properties to extract experiment data. This gives you the power to slice your experiment results in many different ways and independently verify the results of A/B Testing .
To get started, complete the following as described in this guide:
- Enable BigQuery export for Google Analytics in the Firebase console
- Access A/B Testing data using BigQuery
- Explore example queries
Enable BigQuery export for Google Analytics in the Firebase console
If you're on the Spark plan, you can use the BigQuery sandbox to access BigQuery at no cost, subject to Sandbox limits . See Pricing and the BigQuery sandbox for more information.
First, make sure that you're exporting your Analytics data to BigQuery :
- Open the Integrations tab, which you can access using > Project settings in the Firebase console .
- If you're already using BigQuery with other Firebase services, click Manage . Otherwise, click Link .
- Review About Linking Firebase to BigQuery , then click Next .
- In the Configure integration section, enable the Google Analytics toggle.
Select a region and choose export settings.
Click Link to BigQuery .
Depending on how you chose to export data, it may take up to a day for the tables to become available. For more information about exporting project data to BigQuery , see Export project data to BigQuery .
Access A/B Testing data in BigQuery
Before querying for data for a specific experiment, you'll want to obtain some or all of the following to use in your query:
- Experiment ID: You can obtain this from the URL of the Experiment overview page. For example, if your URL looks like
https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25, the experiment ID is 25 . - Google Analytics property ID : This is your 9-digit Google Analytics property ID. You can find this within Google Analytics ; it also appears in BigQuery when you expand your project name to show the name of your Google Analytics event table (
project_name.analytics_000000000.events). - Experiment date: To compose a faster and more efficient query, it's good practice to limit your queries to the Google Analytics daily event table partitions that contain your experiment data—tables identified with a
YYYYMMDDsuffix. So, if your experiment ran from February 2, 2024 through May 2, 2024, you'd specify a_TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502'. For an example, see Select a specific experiment's values . - Event names: Typically, these correspond with your goal metrics that you configured in the experiment. For example,
in_app_purchaseevents,ad_impression, oruser_retentionevents.
After you gather the information you need to generate your query:
- Open BigQuery in the Google Cloud console.
- Select your project, then select Create SQL query .
- Add your query. For example queries to run, see Explore example queries .
- রান এ ক্লিক করুন।
Query experiment data using the Firebase console's auto-generated query
If you're using the Blaze plan, the Experiment overview page provides a sample query that returns the experiment name, variants, event names, and the number of events for the experiment you're viewing.
To obtain and run the auto-generated query:
- From the Firebase console, open A/B Testing and select the A/B Testing experiment you want to query to open the Experiment overview .
- From the Options menu, beneath BigQuery integration , select Query experiment data . This opens your project in BigQuery within the Google Cloud console console and provides a basic query you can use to query your experiment data.
The following example shows a generated query for an experiment with three variants (including the baseline) named "Winter welcome experiment." It returns the active experiment name, variant name, unique event, and event count for each event. Note that the query builder doesn't specify your project name in the table name, as it opens directly within your project.
/*
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
For additional query examples, proceed to Explore example queries .
Explore example queries
The following sections provide examples of queries you can use to extract A/B Testing experiment data from Google Analytics event tables.
Extract purchase and experiment standard deviation values from all experiments
You can use experiment results data to independently verify Firebase A/B Testing results. The following BigQuery SQL statement extracts experiment variants, the number of unique users in each variant, and sums total revenue from in_app_purchase and ecommerce_purchase events, and standard deviations for all experiments within the time range specified as the _TABLE_SUFFIX begin and end dates. You can use the data you obtain from this query with a statistical significance generator for one-tailed t-tests to verify that the results Firebase provides match your own analysis.
For more information about how A/B Testing calculates inference, see Interpret test results .
/*
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;
Select a specific experiment's values
The following example query illustrates how to obtain data for a specific experiment in BigQuery . This sample query returns the experiment name, variant names (including Baseline), event names, and event counts.
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