Ora che hai configurato tutto, puoi iniziare ed eseguire il tuo test A/B
test. Mentre il test è in esecuzione, puoi esaminare i risultati nella
Console Firebase.
Esegui il deployment dell'app e avvia il test
Dopo aver aggiunto la logica per gestire il valore parametro Remote Config
(passaggio precedente), esegui il deployment delle build più recenti della tua app che le includono.
Nella console Firebase, avvia il test A/B facendo clic su
Avvia esperimento.
Esamina i risultati
Firebase A/B Testing eseguirà l'esperimento. Dopo l'esposizione agli utenti
alle diverse varianti, la console Firebase mostrerà
suggerimento sul miglioramento.
Esamina il rendimento di ogni variante in base alle metriche selezionate durante la configurazione del test.
Firebase A/B Testing emette il proprio giudizio in base alla metrica principale che
selezionato, ma A/B Testing fornisce anche i dati relativi a tutte le
altre metriche secondarie selezionate. Ciò ti consente di prendere in considerazione
prendere in considerazione queste metriche secondarie nel valutare
il rendimento di una variante.
L'immagine seguente mostra un esempio di esecuzione di test con quattro varianti, tra cui la
base di riferimento (tieni presente che in questo tutorial abbiamo semplificato
varianti). Nell'esempio riportato di seguito, A/B Testing ha stabilito che
è la Variante A a causa dei miglioramenti apportati nella metrica principale di
Entrate totali stimate.
Interfaccia utente della console Firebase che mostra risultati di test A/B di esempio"
class="screenshot">
[null,null,["Ultimo aggiornamento 2025-07-24 UTC."],[],[],null,["Step 4: Start the A/B test and review the test results in the Firebase console\n\n\u003cbr /\u003e\n\n|------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Introduction: [Optimize AdMob ad frequency using Firebase](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency) |\n| Step 1: [Use AdMob to create new ad unit variants for testing](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/step-1) |\n| Step 2: [Set up an A/B test in the Firebase console](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/step-2) |\n| Step 3: [Handle Remote Config parameter values in your app's code](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/step-3) |\n| **Step 4: Start the A/B test and review the test results in the Firebase console** \u003cbr /\u003e |\n| Step 5: [Decide whether to roll out the new ad format](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/step-5) |\n\n\u003cbr /\u003e\n\nNow that you have everything set up, you're ready to start and run your A/B\ntest. While the test is running, you can review results in the\nFirebase console.\n\n**Deploy your app and start the test**\n\n1. After you add the logic to handle the Remote Config parameter value\n (previous step), deploy the latest builds of your app that include them.\n\n2. In the Firebase console, start the A/B test by clicking\n **Start Experiment**.\n\n**Review results**\n\n1. Firebase A/B Testing will run your experiment. After it's exposed users\n to the different variants, the Firebase console will display an\n improvement suggestion.\n\n2. Review how each variant performed based on the metrics that you selected\n during test setup.\n\n Firebase A/B Testing makes its judgement based on the primary metric that\n you selected, but A/B Testing also provides you with data for all the\n other secondary metrics that you selected. This allows you to take into\n account these secondary metrics when making a final judgement about the\n performance of a variant.\n\nThe image below shows an example of a test run with four variants, including the\nbaseline (note that in this tutorial we kept it more simple with only three\nvariants). In this example below, A/B Testing has determined that the winning\nvariant is *Variant A* due to the improvements in the primary metric of\n*Estimated total revenue*.\nFirebase console UI showing example A/B test results\" class=\"screenshot\"\\\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*** ** * ** ***\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[arrow_back_ios**Step 3** : Handle Remote Config parameter values](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/step-3)\n[**Step 5** : Decide whether to roll out the new ad formatarrow_forward_ios](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/step-5)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*** ** * ** ***"]]
Interfaccia utente della console Firebase che mostra risultati di test A/B di esempio"
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