Her şeyi ayarladığınıza göre A/B'nizi çalıştırmaya ve çalıştırmaya hazırsınız
testi. Test çalışırken sonuçları şurada inceleyebilirsiniz:
Firebase konsolu.
Uygulamanızı dağıtma ve testi başlatma
Remote Config parametre değerini işleyecek mantığı ekledikten sonra
(önceki adım) uygulamanızın bunları içeren en son derlemelerini dağıtın.
Firebase A/B Testing, denemenizi çalıştıracak. Kullanıcılara maruz kaldıktan sonra
her bir varyant için Firebase konsolunda bir
öneririz.
Seçtiğiniz metriklere göre her bir varyantın nasıl performans gösterdiğini inceleyin
test kurulumu sırasında.
Firebase A/B Testing, kararını veren birincil metriğe göre
ancak A/B Testing, size seçtiğiniz tüm eşlemeler için veriler de sağlar.
seçtiğiniz diğer ikincil metrikler gösterilir. Bu sayede
kararı verirken bu ikincil metrikleri hesaba katın
performansını ifade eder.
Aşağıdaki resimde, Dört varyantı bulunan bir test çalıştırması örneği gösterilmektedir.
referans değer (bu eğiticide yalnızca üç başlık veya açıklama metniyle daha basit
varyantları). Aşağıdaki örnekte, A/B Testing kazanan
varyantının birincil metriğindeki iyileştirmeler nedeniyle A VaryantıTahmini toplam gelir.
Örnek A/B testi sonuçlarını gösteren Firebase konsolu kullanıcı arayüzü"
class="ekran görüntüsü">
[null,null,["Son güncelleme tarihi: 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*** ** * ** ***"]]