بعد الانتهاء من إعداد كل العناصر، يمكنك بدء اختبار أ/ب
وتنفيذه. أثناء إجراء الاختبار، يمكنك مراجعة النتائج في وحدة تحكّم
Firebase.
نشر تطبيقك وبدء الاختبار
بعد إضافة المنطق لمعالجة قيمة المَعلمة Remote Config
(الخطوة السابقة)، انشر أحدث إصدارات تطبيقك التي تتضمّن هذه المَعلمات.
في وحدة تحكّم Firebase، ابدأ اختبار أ/ب بالنقر على
بدء التجربة.
مراجعة النتائج
سينفِّذ Firebase A/B Testing تجربتك. بعد تعريض المستخدمين
للصيغ المختلفة، ستعرض وحدة تحكّم Firebase
اقتراحًا لتحسين الأداء.
راجِع مستوى أداء كلّ صيغة استنادًا إلى المقاييس التي اخترتها
أثناء إعداد الاختبار.
يستند Firebase A/B Testing في تقييمه إلى المقياس الأساسي الذي
اخترته، ولكنّه يوفّر لك أيضًا بيانات عن كل
المقاييس الثانوية الأخرى التي اخترتها.A/B Testing يتيح لك ذلك مراعاة
هذه المقاييس الثانوية عند إصدار حكم نهائي بشأن
أداء السعر المتغير.
تعرض الصورة أدناه مثالاً على عملية اختبار تتضمّن أربع صِيغ، بما في ذلك
الأساس (يُرجى العِلم أنّنا في هذا الدليل التعليمي حاولنا تبسيط الأمر باستخدام
صيغتَين فقط). في المثال أدناه، اتّضح لشركة A/B Testing أنّ
الصيغة الفائزة هي الصيغة "أ" بسبب التحسينات في المقياس الأساسي وهو إجمالي الأرباح المقدّرة.
واجهة مستخدم وحدة تحكُّم Firebase تعرِض مثالاً على نتائج اختبار A/B"
class="screenshot">
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-24 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-24 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],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: [Test new AdMob ad format adoption using Firebase](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption) |\n| Step 1: [Use AdMob to create a new ad unit variant for testing](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1) |\n| Step 2: [Set up an A/B test in the Firebase console](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-2) |\n| Step 3: [Handle Remote Config parameter values in your app's code](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/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/test-ad-format-adoption/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 two\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/test-ad-format-adoption/step-3)\n[**Step 5** : Decide whether to roll out the new ad formatarrow_forward_ios](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-5)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*** ** * ** ***"]]