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使用 BigQuery 檢查 A/B 測試資料

除了在 Firebase 控制台中查看 A/B Testing 實驗資料，您也可以在 BigQuery 中檢查及分析實驗資料。雖然 A/B Testing 沒有獨立的 BigQuery 資料表，但實驗和變化版本成員資格會儲存在 Analytics 事件表格中的每個 Google Analytics 事件中。

包含實驗資訊的使用者資源格式為 userProperty.key like "firebase_exp_%" 或 userProperty.key = "firebase_exp_01"，其中 01 為實驗 ID，而 userProperty.value.string_value 則包含實驗變化版本的 (以零為起點) 索引。

您可以使用這些實驗使用者屬性來擷取實驗資料。這樣一來，您就能以多種方式切割實驗結果，並獨立驗證 A/B Testing 的結果。

如要開始使用，請按照本指南所述完成下列步驟：

在 Firebase 控制台中為 Google Analytics 啟用 BigQuery 匯出功能
使用 BigQuery 存取 A/B Testing 資料
探索查詢範例

在 Firebase 主控台中為 Google Analytics 啟用 BigQuery 匯出功能

如果您使用的是 Spark 方案，可以使用 BigQuery 沙箱免費存取 BigQuery，但須遵守沙箱限制。詳情請參閱「定價和 BigQuery 沙箱」一文。

首先，請確認您將 Analytics 資料匯出至 BigQuery：

開啟「整合」分頁，您可以透過 Firebase 控制台中的「> 專案設定」存取該分頁。
如果您已將 BigQuery 與其他 Firebase 服務搭配使用，請按一下「管理」。否則請按一下「連結」。
詳閱「關於將 Firebase 連結至 BigQuery」，然後按一下「下一步」。
在「設定整合」部分中，啟用「Google Analytics」切換按鈕。
選取區域並選擇匯出設定。

注意：如要進一步瞭解 Firebase 設定的 Google Analytics，請參閱「資料收集」一文。
按一下「連結至 BigQuery」。

視您選擇的資料匯出方式而定，表格可能需要最多一天的時間才能使用。如要進一步瞭解如何將專案資料匯出至 BigQuery，請參閱「將專案資料匯出至 BigQuery」。

在 BigQuery 中存取 A/B Testing 資料

在查詢特定實驗的資料之前，請先取得下列部分或全部資訊，以便在查詢中使用：

實驗 ID：您可以從「實驗總覽」頁面的網址取得。舉例來說，如果網址類似 https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25，實驗 ID 就是 25。
Google Analytics 房源 ID：這是 Google Analytics 房源的 9 位數 ID。您可以在 Google Analytics 中找到這個值，當您展開專案名稱來顯示 Google Analytics 事件資料表 (project_name.analytics_000000000.events) 的名稱時，這個值也會顯示在 BigQuery 中。
實驗日期：如要編寫更快速且更有效率的查詢，建議您將查詢範圍限制在包含實驗資料的 Google Analytics 每日事件資料表分區 (以 YYYYMMDD 後置字元標示的資料表)。因此，如果實驗從 2024 年 2 月 2 日開始，並在 2024 年 5 月 2 日結束，您就會指定 _TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502'。如需範例，請參閱「選取特定實驗的值」。
事件名稱：通常會與您在實驗中設定的目標指標相對應。例如 in_app_purchase 事件、ad_impression 或 user_retention 事件。

」一文。

收集產生查詢所需的資訊後：

在 Google Cloud 控制台中開啟 BigQuery。
選取專案，然後選取「建立 SQL 查詢」。
新增查詢。如需執行的查詢範例，請參閱「探索查詢範例」。
按一下「執行」。

使用 Firebase 控制台的自動產生查詢查詢實驗資料

如果您使用 Blaze 方案，實驗總覽頁面會提供查詢範例，用來傳回您查看的實驗名稱、變化版本、事件名稱和事件數量。

如要取得並執行自動產生的查詢，請按照下列步驟操作：

在 Firebase 主控台中開啟 A/B Testing，然後選取要查詢的 A/B Testing 實驗，即可開啟「實驗總覽」。
在「選項」選單中，選取「BigQuery 整合」下方的「查詢實驗資料」。這會在 Google Cloud 主控台內的 BigQuery 中開啟專案，並提供可用來查詢實驗資料的基本查詢。

以下範例顯示為名為「冬季歡迎實驗」的實驗產生的查詢，其中包含三個變化版本 (包括基準)。這項作業會傳回有效的實驗名稱、變體名稱、不重複事件，以及每個事件的事件計數。請注意，查詢建構工具不會在資料表名稱中指定專案名稱，因為它會直接在專案中開啟。

  /*
    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

如需其他查詢範例，請參閱「查看查詢範例」。

探索查詢範例

以下各節提供查詢範例，可用於從 Google Analytics 事件資料表中擷取 A/B Testing 實驗資料。

從所有實驗中擷取購買和實驗標準差值

您可以使用實驗結果資料，獨立驗證 Firebase A/B Testing 結果。以下 BigQuery SQL 陳述式會擷取實驗變體、每個變體的不重複使用者人數，以及 in_app_purchase 和 ecommerce_purchase 事件的總收益，以及在 _TABLE_SUFFIX 開始和結束日期指定的時間範圍內，所有實驗的標準差。您可以使用從這項查詢取得的資料，搭配統計顯著性產生器進行單尾 t 檢定，驗證 Firebase 提供的結果是否與您自己的分析結果相符。

如要進一步瞭解 A/B Testing 如何計算推論結果，請參閱「解讀測試結果」。

  /*
    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;

選取特定實驗的值

以下查詢範例說明如何取得 BigQuery 中特定實驗的資料。這個範例查詢會傳回實驗名稱、變化版本名稱 (包括基準)、事件名稱和事件計數。

  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