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A/B 테스트로 Firebase 원격 구성 실험 만들기

Firebase 원격 구성을 사용하여 활성 사용자 기반이 있는 애플리케이션에 대한 설정을 배포할 때 올바른지 확인하고 싶습니다. A/B 테스팅 실험을 사용하여 다음을 가장 잘 결정할 수 있습니다.

  • 사용자 경험을 최적화하는 기능을 구현하는 가장 좋은 방법입니다. 너무 자주 앱 개발자는 앱 스토어에서 앱의 평점이 떨어질 때까지 사용자가 새로운 기능이나 업데이트된 사용자 경험을 싫어한다는 사실을 깨닫지 못합니다. A/B 테스트는 사용자가 기능의 새로운 변형을 좋아하는지 또는 현재 존재하는 앱을 선호하는지 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한 대부분의 사용자를 기준 그룹으로 유지하면 실험이 종료될 때까지 대부분의 사용자 기반이 앱의 동작이나 모양을 변경하지 않고도 앱을 계속 사용할 수 있습니다.
  • 비즈니스 목표를 위해 사용자 경험을 최적화하는 가장 좋은 방법입니다. 수익 또는 유지율과 같은 측정항목을 최대화하기 위해 제품 변경을 구현하는 경우가 있습니다. A/B 테스트를 통해 비즈니스 목표를 설정하면 Firebase에서 통계 분석을 수행하여 변형이 선택한 목표의 기준을 능가하는지 판단합니다.

기준선을 사용하여 기능 변형을 A/B 테스트하려면 다음을 수행합니다.

  1. 실험을 만듭니다.
  2. 테스트 장치에서 실험을 검증하십시오.
  3. 실험을 관리합니다.

실험 만들기

원격 구성 실험을 통해 하나 이상의 원격 구성 매개변수 에서 여러 변형을 평가할 수 있습니다.

  1. 실험에서 Analytics 데이터에 액세스할 수 있도록 Firebase 콘솔 에 로그인하고 프로젝트에서 Google Analytics가 활성화되어 있는지 확인합니다.

    프로젝트를 만들 때 Google 애널리틱스를 활성화하지 않은 경우 Firebase 콘솔 > 프로젝트 설정 을 사용하여 액세스할 수 있는 통합 탭에서 활성화할 수 있습니다.

  2. Firebase 콘솔 탐색 메뉴의 참여 섹션에서 A/B 테스팅 을 클릭합니다.

  3. 실험 만들기 를 클릭한 다음 실험할 서비스를 묻는 메시지가 표시되면 원격 구성 을 선택합니다.

  4. 실험의 이름설명 (선택 사항)을 입력하고 다음 을 클릭합니다.

  5. 먼저 실험을 사용하는 앱을 선택하여 타겟팅 필드를 작성합니다. 및 을 클릭 하고 다음 목록에서 옵션을 선택하여 실험에 참여할 사용자의 하위 집합을 타겟팅할 수도 있습니다.

    • 버전: 하나 이상의 앱 버전
    • 빌드 번호: 앱의 버전 코드
    • 언어: 실험에 포함될 수 있는 사용자를 선택하는 데 사용되는 하나 이상의 언어 및 로케일
    • 국가/지역: 실험에 포함되어야 하는 사용자를 선택하기 위한 하나 이상의 국가 또는 지역
    • 사용자 대상: 실험에 포함될 수 있는 사용자를 타겟팅하는 데 사용되는 분석 대상
    • 사용자 속성: 실험에 포함될 수 있는 사용자를 선택하기 위한 하나 이상의 애널리틱스 사용자 속성
  6. 대상 사용자 비율 설정: 실험에서 기준과 하나 이상의 변형 간에 균등하게 나누려는 대상 사용자 아래에 설정된 기준과 일치하는 앱 사용자 기반의 비율을 입력합니다. 0.01%에서 100% 사이의 백분율이 될 수 있습니다. 사용자는 중복 실험을 포함하여 각 실험에 무작위로 할당됩니다.

  7. 선택적으로 일부 Analytics 이벤트를 처음 실행한 사용자의 데이터만 실험에서 계산되도록 활성화 이벤트를 설정합니다. 타겟팅 매개변수와 일치하는 모든 사용자는 원격 구성 실험 값을 받지만 활성화 이벤트를 트리거한 사용자만 실험 결과에 포함됩니다.

    유효한 실험을 보장하려면 앱이 가져온 구성 값을 활성화 한 후에 선택한 이벤트가 발생하는지 확인하세요. 또한 다음 이벤트는 항상 가져온 값이 활성화되기 전에 발생하므로 사용할 수 없습니다.

    • app_install
    • app_remove
    • app_update
    • dynamic_link_first_open
    • first_open
  8. 실험의 목표 에 대해 추적할 기본 측정항목을 선택하고 드롭다운 목록에서 원하는 추가 측정항목을 추가합니다. 여기에는 기본 제공 목표(구매, 수익, 유지, 비정상 종료 사용자 등), Analytics 전환 이벤트 및 기타 Analytics 이벤트가 포함됩니다. 완료되면 다음 을 클릭합니다.

  9. 변형 섹션에서 실험에 대한 기준과 하나 이상의 변형을 선택합니다. 선택 또는 새 목록 만들기 를 사용하여 실험할 매개변수를 하나 이상 추가합니다. Firebase 콘솔에서 이전에 사용된 적이 없는 매개변수를 생성할 수 있지만 효과가 있으려면 앱에 매개변수가 있어야 합니다. 이 단계를 반복하여 실험에 여러 매개변수를 추가할 수 있습니다.

  10. (선택사항) 실험에 둘 이상의 변형을 추가하려면 다른 변형 추가 를 클릭합니다.

  11. 특정 변형에 대해 하나 이상의 매개변수를 변경합니다. 변경되지 않은 매개변수는 실험에 포함되지 않은 사용자에 대해 동일합니다.

  12. 변형 가중치를 확장하여 실험의 변형 가중치 를 보거나 변경합니다. 기본적으로 각 변형에는 동일한 가중치가 적용됩니다. 고르지 않은 가중치는 데이터 수집 시간을 증가시킬 수 있으며 실험이 시작된 후에는 가중치를 변경할 수 없습니다 .

  13. 검토 를 클릭하여 실험을 저장합니다.

프로젝트당 최대 300개의 실험이 허용되며 최대 24개의 실행 중인 실험으로 구성될 수 있으며 나머지는 초안 또는 완료된 상태입니다.

테스트 기기에서 실험 검증

각 Firebase 설치에 대해 연결된 설치 인증 토큰을 검색할 수 있습니다. 이 토큰을 사용하여 앱이 설치된 테스트 기기에서 특정 실험 변형을 테스트할 수 있습니다. 테스트 장치에서 실험을 검증하려면 다음을 수행하십시오.

  1. 다음과 같이 설치 인증 토큰을 가져옵니다.

    빠른

    Installations.installations().authTokenForcingRefresh(true, completion: { (result, error) in
      if let error = error {
        print("Error fetching token: \(error)")
        return
      }
      guard let result = result else { return }
      print("Installation auth token: \(result.authToken)")
    })
    

    오브젝티브-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+KTX

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

    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());
          }
        });
    

    단일성

    Firebase.Installations.FirebaseInstallations.DefaultInstance.GetTokenAsync().ContinueWith(
      task => {
        if (!(task.IsCanceled || task.IsFaulted) && task.IsCompleted) {
          UnityEngine.Debug.Log(System.String.Format("Installations token {0}", task.Result));
        }
      });
    
  2. Firebase 콘솔 탐색 메뉴에서 A/B 테스팅 을 클릭합니다.
  3. 초안 (및/또는 원격 구성 실험 에서 실행 )을 클릭하고 실험 위로 마우스를 가져간 다음 상황에 맞는 메뉴( )를 클릭한 다음 테스트 기기 관리 를 클릭합니다.
  4. 테스트 장치에 대한 설치 인증 토큰을 입력하고 해당 테스트 장치로 보낼 실험 변형을 선택합니다.
  5. 앱을 실행하고 선택한 변형이 테스트 장치에서 수신되고 있는지 확인합니다.

Firebase 설치에 대한 자세한 내용은 Firebase 설치 관리 를 참조하세요.

실험 관리

원격 구성, 알림 작성기, Firebase 인앱 메시지 중 무엇을 사용하여 실험을 만들든 실험을 검증 및 시작하고 실험이 실행되는 동안 모니터링하고 실행 중인 실험에 포함된 사용자 수를 늘릴 수 있습니다.

실험이 완료되면 우승한 변형에서 사용된 설정을 기록한 다음 해당 설정을 모든 사용자에게 배포할 수 있습니다. 또는 다른 실험을 실행할 수 있습니다.

실험 시작

  1. Firebase 콘솔 탐색 메뉴의 참여 섹션에서 A/B 테스팅 을 클릭합니다.
  2. 초안 을 클릭한 다음 실험 제목을 클릭합니다.
  3. 앱에 실험에 포함될 사용자가 있는지 확인하려면 초안 세부정보를 확장하고 타겟팅 및 배포 섹션에서 0% 보다 큰 숫자를 확인합니다(예: 기준과 일치하는 사용자의 1% ).
  4. 실험을 변경하려면 수정 을 클릭합니다.
  5. 실험을 시작하려면 실험 시작 을 클릭합니다. 한 번에 프로젝트당 최대 24개의 실험을 실행할 수 있습니다.

실험 모니터링

실험이 한동안 실행되면 진행 상황을 확인하고 지금까지 실험에 참여한 사용자에게 결과가 어떻게 나타나는지 확인할 수 있습니다.

  1. Firebase 콘솔 탐색 메뉴의 참여 섹션에서 A/B 테스팅 을 클릭합니다.
  2. 실행 중 을 클릭한 다음 실험 제목을 클릭하거나 검색합니다. 이 페이지에서 다음을 포함하여 실행 중인 실험에 대한 다양한 관찰 및 모델링된 통계를 볼 수 있습니다.

    • 기준선과의 차이(%) : 기준선 과 비교하여 주어진 변형에 대한 메트릭의 개선 정도를 측정합니다. 변형의 값 범위를 기준선의 값 범위와 비교하여 계산됩니다.
    • 기준을 능가할 확률: 주어진 변형이 선택한 메트릭의 기준을 능가할 예상 확률입니다.
    • 사용자당 observed_metric _메트릭 : 실험 결과를 기반으로 하여 시간이 지남에 따라 메트릭 값이 속하게 될 예측 범위입니다.
    • 전체 observed_metric : 기준선 또는 변형에 대해 관찰된 누적 값입니다. 값은 각 실험 변형의 실적을 측정하는 데 사용되며 개선 , 값 범위 , 기준을 능가할 확률 및 최상의 변형이 될 확률 을 계산하는 데 사용됩니다. 측정하는 측정항목에 따라 이 열에는 "사용자당 기간", "사용자당 수익", "유지율" 또는 "전환율"이라는 레이블이 지정될 수 있습니다.
  3. 실험이 일정 기간(FCM 및 인앱 메시지의 경우 최소 7일 또는 원격 구성의 경우 14일) 동안 실행된 후 이 페이지의 데이터는 어떤 변형이 있으면 "주요"인지 나타냅니다. 일부 측정값에는 데이터를 시각적 형식으로 표시하는 막대 차트가 함께 제공됩니다.

모든 사용자에게 실험 출시

목표 측정항목에 대해 "선도자" 또는 성공적인 변형이 있을 만큼 충분히 오랜 시간 실험을 실행한 후에는 100%의 사용자에게 실험을 배포할 수 있습니다. 이를 통해 앞으로 모든 사용자에게 게시할 변형을 선택할 수 있습니다. 실험에서 확실한 승자가 나오지 않았더라도 모든 사용자에게 변형을 출시하도록 선택할 수 있습니다.

  1. Firebase 콘솔 탐색 메뉴의 참여 섹션에서 A/B 테스팅 을 클릭합니다.
  2. 완료 됨 또는 실행 중 을 클릭하고 모든 사용자에게 배포할 실험을 클릭하고 컨텍스트 메뉴( )를 클릭한 다음 변형 출시 를 클릭합니다.
  3. 다음 중 하나를 수행하여 모든 사용자에게 실험을 롤아웃합니다.

    • 알림 작성기 를 사용하는 실험의 경우 메시지 롤아웃 대화 상자를 사용하여 실험에 참여하지 않은 나머지 대상 사용자에게 메시지를 보냅니다.
    • 원격 구성 실험의 경우 변형을 선택하여 업데이트할 원격 구성 매개변수 값을 결정합니다. 실험을 만들 때 정의된 타겟팅 기준이 템플릿에 새 조건으로 추가되어 출시가 실험에서 타겟팅한 사용자에게만 영향을 미치도록 합니다. 원격 구성 에서 검토를 클릭하여 변경 사항을 검토한 후 변경 사항 게시 를 클릭하여 롤아웃을 완료합니다.
    • 인앱 메시지 실험의 경우 대화 상자를 사용하여 독립 실행형 인앱 메시지 캠페인으로 출시해야 하는 변형을 결정합니다. 선택하면 게시하기 전에 변경(필요한 경우)을 수행할 수 있도록 FIAM 작성 화면으로 리디렉션됩니다.

실험 확장

실험에서 A/B 테스팅이 리더를 선언하기에 충분한 사용자를 확보하지 못한다는 사실을 알게 된 경우 실험의 분포를 늘려 앱 사용자 기반의 더 많은 비율에 도달할 수 있습니다.

  1. Firebase 콘솔 탐색 메뉴의 참여 섹션에서 A/B 테스팅 을 클릭합니다.
  2. 수정하려는 실행 중인 실험을 선택합니다.
  3. 실험 개요 에서 컨텍스트 메뉴( )를 클릭한 다음 실행 중인 실험 수정 을 클릭합니다.
  4. 타겟팅 대화 상자에는 현재 실행 중인 실험에 있는 사용자의 비율을 늘리는 옵션이 표시됩니다. 현재 백분율보다 큰 숫자를 선택하고 게시 를 클릭합니다. 실험은 지정한 사용자 비율로 푸시됩니다.

실험 복제 또는 중지

  1. Firebase 콘솔 탐색 메뉴의 참여 섹션에서 A/B 테스팅 을 클릭합니다.
  2. 완료 됨 또는 실행 중 을 클릭하고 실험 위로 마우스를 가져간 다음 상황에 맞는 메뉴( )를 클릭한 다음 실험 복제 또는 실험 중지 를 클릭합니다.

사용자 타겟팅

다음 사용자 타겟팅 기준을 사용하여 실험에 포함할 사용자를 타겟팅할 수 있습니다.

타겟팅 기준 연산자 가치 메모
버전 포함,
포함되어 있지 않다,
정확히 일치하고,
정규식 포함
실험에 포함할 하나 이상의 앱 버전에 대한 값을 입력합니다.

포함 , 포함 안 함 또는 정확히 일치 연산자를 사용할 때 쉼표로 구분된 값 목록을 제공할 수 있습니다.

contains regex 연산자를 사용하면 RE2 형식의 정규식을 생성할 수 있습니다. 정규식은 대상 버전 문자열의 전체 또는 일부와 일치할 수 있습니다. ^$ 앵커를 사용하여 대상 문자열의 시작, 끝 또는 전체를 일치시킬 수도 있습니다.

사용자 잠재고객 모두 포함,
다음 중 적어도 하나를 포함합니다.
모두 포함하지 않으며,
다음 중 하나 이상을 포함하지 않습니다.
실험에 포함될 수 있는 사용자를 타겟팅하려면 하나 이상의 애널리틱스 잠재고객을 선택하세요. Google 애널리틱스 잠재고객을 대상으로 하는 일부 실험은 애널리틱스 데이터 처리 지연 시간 의 영향을 받기 때문에 데이터를 축적하는 데 며칠이 소요될 수 있습니다. 일반적으로 생성 후 24~48시간 내에 적격 잠재고객에 등록된 신규 사용자 또는 최근 생성된 잠재고객에 대해 이러한 지연이 발생할 가능성이 가장 큽니다.

원격 구성의 경우 사용자가 기술적으로 대상에 대한 자격이 있더라도 'fetchAndActivate()'가 실행될 때 Analytics가 아직 사용자를 대상에 추가하지 않은 경우 사용자는 실험에 포함되지 않습니다.

사용자 속성 텍스트:
포함,
포함되어 있지 않다,
정확히 일치,
정규식 포함

숫자의 경우:
<, ≤, =, ≥, >
애널리틱스 사용자 속성은 사용자 속성 값을 선택하기 위한 다양한 옵션과 함께 실험에 포함될 수 있는 사용자를 선택하는 데 사용됩니다.

클라이언트에서는 사용자 속성에 대한 문자열 값만 설정할 수 있습니다. 숫자 연산자를 사용하는 조건의 경우 원격 구성 서비스는 해당 사용자 속성의 값을 정수/부동수로 변환합니다.
contains regex 연산자를 사용하면 RE2 형식의 정규식을 생성할 수 있습니다. 정규식은 대상 버전 문자열의 전체 또는 일부와 일치할 수 있습니다. ^$ 앵커를 사용하여 대상 문자열의 시작, 끝 또는 전체를 일치시킬 수도 있습니다.
국가/지역 해당 없음 실험에 포함될 수 있는 사용자를 선택하는 데 사용되는 하나 이상의 국가 또는 지역입니다.
언어 해당 없음 실험에 포함될 수 있는 사용자를 선택하는 데 사용되는 하나 이상의 언어 및 로캘입니다.
처음 열림 이상
미만
사이
사용자가 처음으로 앱을 연 시간을 기준으로 사용자를 타겟팅합니다(일 단위로 지정). 이 타겟팅 기준은 Firebase 인앱 메시지에만 사용할 수 있습니다.
마지막 앱 참여 이상
미만
사이
사용자가 앱에 마지막으로 참여한 시간(일 단위로 지정)을 기준으로 사용자를 타겟팅합니다. 이 타겟팅 기준은 Firebase 인앱 메시지에만 사용할 수 있습니다.

A/B 테스트 측정항목

실험을 만들 때 가장 좋은 대안을 결정하는 데 사용되는 기본 또는 목표 측정항목을 선택합니다. 또한 다른 측정항목을 추적하여 각 실험 변형의 실적을 더 잘 이해하고 사용자 유지, 앱 안정성 및 인앱 구매 수익과 같이 각 변형에 대해 다를 수 있는 중요한 추세를 추적해야 합니다. 실험에서 목표가 아닌 측정항목을 최대 5개까지 추적할 수 있습니다.

예를 들어 원격 구성을 사용하여 앱에서 두 가지 다른 게임 흐름을 시작하고 인앱 구매 및 광고 수익을 위해 최적화하려고 하지만 각 변형의 안정성과 사용자 유지도 추적하려고 한다고 가정해 보겠습니다. 이 경우 인앱 구매 수익과 광고 수익이 포함되어 있으므로 예상 총 수익 을 목표 측정항목으로 선택한 다음 추적할 기타 측정항목에 대해 다음을 추가할 수 있습니다.

  • 일일 및 주간 사용자 유지를 추적하려면 유지(2-3일)유지(4-7일) 를 추가합니다.
  • 두 게임 흐름 간의 안정성을 비교하려면 충돌 없는 사용자 를 추가하세요.
  • 각 수익 유형에 대한 자세한 보기를 보려면 구매 수익예상 광고 수익 을 추가하세요.

다음 표는 목표 메트릭 및 기타 메트릭이 계산되는 방법에 대한 세부 정보를 제공합니다.

목표 측정항목

미터법 설명
충돌 없는 사용자 실험 중에 Firebase Crashlytics SDK에서 감지한 앱에서 오류가 발생하지 않은 사용자의 비율입니다.
예상 광고 수익 예상 광고 수입.
예상 총 수익 구매 가치와 예상 광고 수익을 합친 값입니다.
구매 수익 모든 purchasein_app_purchase 이벤트에 대한 합산 값입니다.
보유(1일) 매일 앱을 다시 찾는 사용자 수입니다.
보유(2-3일) 2~3일 이내에 앱을 다시 찾은 사용자 수입니다.
보유(4-7일) 4~7일 이내에 앱을 다시 찾은 사용자 수입니다.
보유(8-14일) 8~14일 이내에 앱을 다시 찾은 사용자 수입니다.
보존(15일 이상) 앱을 마지막으로 사용한 후 15일 이상 지난 후에 앱을 다시 찾은 사용자 수입니다.
처음_오픈 사용자가 앱을 설치하거나 다시 설치한 후 처음 열 때 트리거되는 Analytics 이벤트입니다. 전환 유입경로의 일부로 사용됩니다.

기타 측정항목

미터법 설명
알림_해제 알림 작성기가 보낸 알림이 닫힐 때 트리거되는 Analytics 이벤트입니다(Android만 해당).
알림_수신 앱이 백그라운드에 있는 동안 알림 작성기가 보낸 알림이 수신될 때 트리거되는 Analytics 이벤트입니다(Android만 해당).
os_update 장치 운영 체제가 새 버전으로 업데이트될 때 추적하는 Analytics 이벤트입니다. 자세한 내용은 자동으로 수집된 이벤트 를 참조하십시오.
화면보기 앱 내에서 본 화면을 추적하는 Analytics 이벤트입니다. 자세한 내용은 화면 조회수 추적 을 참조하십시오.
세션 시작 앱의 사용자 세션 수를 계산하는 Analytics 이벤트입니다. 자세한 내용은 자동으로 수집된 이벤트 를 참조하십시오.

BigQuery 데이터 내보내기

BigQuery 에서 A/B 테스트와 관련된 모든 분석 데이터에 액세스할 수 있습니다. BigQuery를 사용하면 BigQuery SQL을 사용하여 데이터를 분석하거나, 다른 클라우드 제공업체로 내보내거나, 커스텀 ML 모델에 데이터를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 BigQuery를 Firebase에 연결 을 참조하세요.

BigQuery 데이터 내보내기를 최대한 활용하려면 Firebase 프로젝트에서 'Blaze' 종량제 요금제를 채택해야 합니다. BigQuery는 데이터 저장, 스트리밍 삽입, 데이터 쿼리 비용을 청구합니다. 데이터 로드 및 내보내기는 무료입니다. 자세한 내용은 BigQuery 가격 책정 또는 BigQuery 샌드박스 를 참조하세요.

시작하려면 Firebase 프로젝트가 BigQuery에 연결되어 있는지 확인하세요. 왼쪽 탐색 모음에서 설정 > 프로젝트 설정 을 선택한 다음 통합 > BigQuery > 링크 를 선택합니다. 이 페이지에는 프로젝트의 모든 앱에 대해 BiqQuery 분석 데이터 내보내기를 수행하는 옵션이 표시됩니다.

실험에 대한 분석 데이터를 쿼리하려면:

  1. 활성 실험 목록에서 원하는 실험을 선택하여 실험 결과 페이지를 엽니다.
  2. 실험 개요 창의 상황에 맞는 메뉴에서 실험 데이터 쿼리 를 선택합니다(이 옵션은 무료 계층의 프로젝트에는 사용할 수 없음).

    그러면 검토를 위해 미리 로드된 실험 데이터의 자동 생성 예시 쿼리가 있는 BigQuery 콘솔의 쿼리 작성기가 열립니다. 이 쿼리에서 실험은 키에 실험 이름이 있고 값에 실험 변형이 있는 사용자 속성으로 인코딩됩니다.

  3. 쿼리 작성기에서 쿼리 실행을 선택합니다. 결과는 아래쪽 창에 표시됩니다.

BigQuery의 Firebase 데이터는 하루에 한 번만 업데이트되기 때문에 실험 페이지에서 제공되는 데이터가 BigQuery 콘솔에서 제공되는 데이터보다 최신 상태일 수 있습니다.