Remote Config のロールアウト

Remote Config のロールアウトにより、新機能を安全かつ段階的にリリースできます。Remote Config パラメータを使用すると、特定のユーザー グループに対して、制御された方法でアプリの新機能をリリースできます。ロールアウトの進行中、Firebase Crashlytics と Google アナリティクスを使用して、ロールアウトの成功をモニタリングします。Remote Config のロールアウトを使用して、次のことを行います。

  • 潜在的な問題を最小限に抑える: バグや問題がユーザーベースの大部分に影響を与える前に、それらを特定して対処します。
  • 有益なフィードバックを収集する: 限定されたユーザーからフィードバックを収集し、より広いユーザーにロールアウトする前に実装を反復処理します。
  • 反復型の開発を可能にする: リスクを軽減しながら、広く普及したアプリに迅速に繰り返し変更を加えます
  • 重要な指標をモニタリングする: ロールアウト グループとコントロール グループの間のアプリの安定性を Crashlytics と比較し、Google アナリティクスを使用して収益やエンゲージメントなどの指標をモニタリングできます。

たとえば、生成 AI を組み込んだアプリを作成し、プロンプトを Remote Config の JSON パラメータ内に格納する場合は、次のようにします。

  1. ユーザーベースのごく一部への LLM プロンプトを含むパラメータを更新するロールアウトを作成します
  2. 結果として得られたパフォーマンスをモニタリングして、コンバージョン数が増加したか減少したか？エンゲージメントはどうか？クラッシュ数が増えたか、減ったか？を確認します
  3. ロールアウトの結果に応じて、次のいずれかを行います:
    • 変更をロールバックする。
    • プロンプト パラメータ値を更新して、モデルのレスポンスを調整して絞り込みます。
    • ロールアウトの割合を増やしてより多くのユーザーに展開します。最終的には全ユーザーにロールアウトすることになります

Firebase コンソールを使用して、すべての変更の履歴にアクセスすることもできます。

主な機能

ユーザー属性によるターゲティング ユーザープロパティ、アプリの動作、その他の関連する基準に基づいて、特定のユーザー セグメントに機能を提供します。
段階的な公開 時間の経過とともに新機能が提供されるユーザーの割合を段階的に増やすことで、想定外の問題のリスクを低減します。
安定性をモニタリングする Crashlytics を使用して、機能リリースによって発生する可能性のある潜在的な問題（クラッシュ、非致命的エラー、応答しないアプリなど）をモニタリングします
主な指標に関する分析情報を取得する 新機能が、重要な Google アナリティクス指標（コンバージョン、収益、ユーザーエンゲージメントなど）にプラスの効果をもたしていることを確認します
ロールバック機能 ロールアウトの結果が潜在的な可能性を示した場合、影響を受けるユーザーのすべてまたは特定のセグメントに対して、以前のバージョンに機能にロールバックします

どのように機能するのか？

Remote Config のロールアウトには、次の 3 つの主要コンポーネントが使用されます:

  1. Remote Config は、機能フラグや構成パラメータなど、アプリの構成データを保存して管理します。
  2. Crashlytics は、リアルタイムのクラッシュレポートとパフォーマンス モニタリングを提供し、ロールアウトの影響を追跡し、増加傾向にある問題を迅速に特定できるようにします。
  3. Google アナリティクスでは、ユーザー属性に基づいてロールアウトをターゲティングし、リリースが収益、ユーザー エンゲージメント、コンバージョン イベントなどの主要な指標にどのように影響するかをモニタリングできます。

詳細については、Remote Config のロールアウトについてをご覧ください。

実装パス

Remote Config を構成する Firebase コンソールで機能フラグと構成パラメータを定義します。
Crashlytics を設定 Crashlytics をアプリに統合して、パフォーマンスをモニタリングして問題を特定します。
Google アナリティクスの設定 アナリティクスをアプリに統合して、収益やユーザー維持率などの主要な指標を表示します。
ロールアウト ロジックを実装する Firebase コンソールとアプリで Remote Config を構成し、ユーザー ターゲティング条件に基づいて機能フラグと構成パラメータにアクセスして適用します。
モニタリングと反復処理 Crashlytics データとユーザー フィードバックを監視して、ロールアウトの影響を追跡し、必要に応じて調整を行います。

ポリシーと制限

A/B テスト実験とリモート設定ロールアウトは、実験の合計制限である 24 を共有します。たとえば、12 回の A/B テストを実行している場合、実行可能なロールアウトは 12 個に制限されます。

次のステップ