Watch demos on how to build & run AI-powered apps with Firebase at Demo Day '24. Watch now.

Diese Seite wurde von der Cloud Translation API übersetzt.

Firebase Remote Config-Tests mit A/B Testing erstellen

Wenn Sie Firebase Remote Config zum Bereitstellen von Einstellungen für eine Anwendung mit einer aktiven Nutzerbasis verwenden, sollten Sie darauf achten, dass alles richtig funktioniert. Mit A/B Testing-Tests können Sie Folgendes am besten ermitteln:

Die beste Möglichkeit, eine Funktion zur Optimierung der Nutzerfreundlichkeit zu implementieren. Zu oft erfahren App-Entwickler erst, wenn die Bewertung ihrer App im App-Shop sinkt, dass ihren Nutzern eine neue Funktion oder eine aktualisierte Benutzeroberfläche nicht gefällt. Mit A/B-Tests können Sie messen, ob Ihren Nutzern neue Varianten von Funktionen gefallen oder ob sie die App in ihrer aktuellen Form bevorzugen. Außerdem können die meisten Nutzer so bis zum Ende des Tests Ihre App weiter verwenden, ohne dass sich ihr Verhalten oder Erscheinungsbild ändert.
Die beste Möglichkeit, die Nutzerfreundlichkeit für ein Geschäftsziel zu optimieren. Manchmal führen Sie Produktänderungen durch, um einen Messwert wie Umsatz oder Bindung zu maximieren. Bei A/B-Tests legen Sie Ihr Geschäftsziel fest und Firebase führt die statistische Analyse durch, um festzustellen, ob eine Variante die Baseline für das ausgewählte Zielvorhaben übertrifft.

So führen Sie einen A/B-Test für Funktionsvarianten mit einer Baseline durch:

Erstellen Sie den Test.
Testen Sie den Test auf einem Testgerät.
Verwalten Sie den Test.

Test erstellen

Bei einem Remote Config-Test können Sie mehrere Varianten für einen oder mehrere Remote Config-Parameter bewerten.

Melden Sie sich in der Firebase Console an und prüfen Sie, ob Google Analytics in Ihrem Projekt aktiviert ist, damit der Test Zugriff auf Analytics-Daten hat.

Wenn Sie Google Analytics beim Erstellen des Projekts nicht aktiviert haben, können Sie dies auf dem Tab Integrationen tun. Diesen Tab erreichen Sie in der Firebase Console über > Projekteinstellungen.
Klicken Sie im Navigationsmenü der Firebase Console im Bereich Engage auf A/B Testing.
Klicken Sie auf Test erstellen und wählen Sie dann Remote Config aus, wenn Sie nach dem Dienst gefragt werden, mit dem Sie experimentieren möchten.
Geben Sie einen Namen und optional eine Beschreibung für den Test ein und klicken Sie auf Weiter.
Füllen Sie die Felder unter Targeting aus. Wählen Sie zuerst die App aus, in der der Test verwendet werden soll. Sie können auch eine Teilmenge Ihrer Nutzer für die Teilnahme am Test auswählen. Klicken Sie dazu auf und und wählen Sie dann Optionen aus der folgenden Liste aus:
- Version:Eine oder mehrere Versionen Ihrer App
- Build-Nummer:Der Versionscode der App
- Sprachen:Eine oder mehrere Sprachen und Gebietsschemas, anhand derer Nutzer ausgewählt werden, die am Test teilnehmen könnten
- Land/Region:Mindestens ein Land oder eine Region, um Nutzer auszuwählen, die am Test teilnehmen sollen
- Nutzergruppe:Analytics Zielgruppen, die für das Targeting auf Nutzer verwendet werden, die möglicherweise am Test teilnehmen
- Nutzereigenschaft:Eine oder mehrere Analytics-Nutzereigenschaften, mit denen Nutzer ausgewählt werden, die am Test teilnehmen könnten
- Erstes Öffnen:Ausrichtung auf Nutzer, die Ihre App zum ersten Mal geöffnet haben
  
  Das Nutzer-Targeting nach der ersten Öffnungszeit ist verfügbar, nachdem Sie eine Android- oder iOS-App ausgewählt haben. Es wird von den folgenden Remote Config SDK-Versionen unterstützt: SDK für Apple-Plattformen Version 9.0.0 und höher sowie Android SDK Version 21.1.1 und höher (Firebase BoM Version 30.3.0 und höher).
  
  Außerdem muss Analytics beim ersten Öffnen-Ereignis auf dem Client aktiviert gewesen sein.
Hinweis: Aufgrund der Google Analytics Verzögerung bei der Datenverarbeitung kann es bei Tests, die auf Analytics-Nutzergruppen ausgerichtet sind, länger dauern, bis genügend Daten erfasst wurden. Weitere Informationen zu dieser und anderen Targeting-Optionen finden Sie unter Targeting auf Nutzer.
Legen Sie den Prozentsatz der Zielnutzer fest:Geben Sie den Prozentsatz der Nutzer Ihrer App ein, die die unter Zielnutzer festgelegten Kriterien erfüllen und die Sie gleichmäßig auf die Kontrollgruppe und eine oder mehrere Varianten in Ihrem Test verteilen möchten. Dies kann ein beliebiger Prozentsatz zwischen 0,01% und 100 % sein. Nutzer werden jedem Test zufällig zugewiesen, einschließlich duplizierten Tests.
Sie können optional ein Aktivierungsereignis festlegen, damit nur die Daten von Nutzern gezählt werden, die zuerst ein Analytics-Ereignis ausgelöst haben. Alle Nutzer, die Ihren Targeting-Parametern entsprechen, erhalten Remote Config-Testwerte. In die Testergebnisse werden jedoch nur diejenigen einbezogen, die ein Aktivierungsereignis auslösen.

Damit der Test gültig ist, muss das ausgewählte Ereignis nach der Aktivierung der abgerufenen Konfigurationswerte in Ihrer App auftreten. Außerdem können die folgenden Ereignisse nicht verwendet werden, da sie immer vor der Aktivierung der abgerufenen Werte auftreten:
- app_install
- app_remove
- app_update
- dynamic_link_first_open
Wählen Sie unter Zielvorhaben den primären Messwert aus, der erfasst werden soll, und fügen Sie aus der Liste weitere Messwerte hinzu, die Sie erfassen möchten. Dazu gehören integrierte Zielvorhaben (z. B. Käufe, Umsatz, Bindung, Nutzer ohne Abstürze). Analytics-Conversion-Ereignisse und andere Analytics-Ereignisse. Klicken Sie auf Weiter, wenn Sie fertig sind.
Wählen Sie im Bereich Varianten eine Baseline und mindestens eine Variante für den Test aus. Verwenden Sie die Liste Auswählen oder neu erstellen, um einen oder mehrere Parameter hinzuzufügen, mit denen Sie experimentieren möchten. Sie können einen Parameter erstellen, der noch nicht in der Firebase-Konsole verwendet wurde. Er muss jedoch in Ihrer App vorhanden sein, damit er eine Wirkung hat. Sie können diesen Schritt wiederholen, um dem Test mehrere Parameter hinzuzufügen.
Optional: Wenn Sie Ihrem Test mehrere Varianten hinzufügen möchten, klicken Sie auf Neue Variante hinzufügen.
Ändern Sie einen oder mehrere Parameter für bestimmte Varianten. Alle unveränderten Parameter sind für Nutzer, die nicht am Test teilnehmen, gleich.
Maximieren Sie Variantengewichte, um die Gewichtung der Variante für das Experiment aufzurufen oder zu ändern. Standardmäßig wird jede Variante gleich gewichtet. Hinweis: Ungleichmäßige Gewichtungen können dazu führen, dass die Datenerhebung länger dauert. Sobald der Test beginnt, lassen sich die Gewichtungen nicht mehr ändern.
Klicken Sie auf Überprüfen, um den Test zu speichern.

Pro Projekt sind bis zu 300 Tests zulässig. Davon können bis zu 24 Tests aktiv sein, der Rest als Entwurf oder abgeschlossen.

Test auf einem Testgerät validieren

Sie können für jede Firebase-Installation das zugehörige Authentifizierungstoken abrufen. Mit diesem Token können Sie bestimmte Testvarianten auf einem Testgerät mit Ihrer App testen. So validieren Sie Ihren Test auf einem Testgerät:

So rufen Sie das Authentifizierungstoken für die Installation ab:

Swift

do {
  let result = try await Installations.installations()
    .authTokenForcingRefresh(true)
  print("Installation auth token: \(result.authToken)")
} catch {
  print("Error fetching token: \(error)")
}

Objective-C

[[FIRInstallations installations] authTokenForcingRefresh:true
                                               completion:^(FIRInstallationsAuthTokenResult *result, NSError *error) {
  if (error != nil) {
    NSLog(@"Error fetching Installation token %@", error);
    return;
  }
  NSLog(@"Installation auth token: %@", [result authToken]);
}];

Java

FirebaseInstallations.getInstance().getToken(/* forceRefresh */true)
        .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<InstallationTokenResult>() {
    @Override
    public void onComplete(@NonNull Task<InstallationTokenResult> task) {
        if (task.isSuccessful() && task.getResult() != null) {
            Log.d("Installations", "Installation auth token: " + task.getResult().getToken());
        } else {
            Log.e("Installations", "Unable to get Installation auth token");
        }
    }
});MainActivity.java

Kotlin+KTX

val forceRefresh = true
FirebaseInstallations.getInstance().getToken(forceRefresh)
    .addOnCompleteListener { task ->
        if (task.isSuccessful) {
            Log.d("Installations", "Installation auth token: " + task.result?.token)
        } else {
            Log.e("Installations", "Unable to get Installation auth token")
        }
    }MainActivity.kt

C++

firebase::InitResult init_result;
auto* installations_object = firebase::installations::Installations::GetInstance(
    firebase::App::GetInstance(), &init_result);
installations_object->GetToken().OnCompletion(
    [](const firebase::Future& future) {
      if (future.status() == kFutureStatusComplete &&
          future.error() == firebase::installations::kErrorNone) {
        printf("Installations Auth Token %s\n", future.result()->c_str());
      }
    });

Einheit

Firebase.Installations.FirebaseInstallations.DefaultInstance.GetTokenAsync(forceRefresh: true).ContinueWith(
  task => {
    if (!(task.IsCanceled || task.IsFaulted) && task.IsCompleted) {
      UnityEngine.Debug.Log(System.String.Format("Installations token {0}", task.Result));
    }
  });

Klicken Sie in der Navigationsleiste der Firebase Console auf A/B-Tests.
Klicken Sie auf Entwurf (und/oder Aktuell für Remote Config-Tests), bewegen Sie den Mauszeiger auf den Test, klicken Sie auf das Kontextmenü und dann auf Testgeräte verwalten.
Geben Sie das Authentifizierungstoken der Installation für ein Testgerät ein und wählen Sie die Testvariante aus, die an dieses Testgerät gesendet werden soll.
Führen Sie die App aus und prüfen Sie, ob die ausgewählte Variante auf dem Testgerät empfangen wird.

Weitere Informationen zu Firebase-Installationen finden Sie unter Firebase-Installationen verwalten.

Test verwalten

Unabhängig davon, ob Sie einen Test mit Remote Config, dem Benachrichtigungs-Editor oder Firebase In-App Messaging erstellen, können Sie ihn validieren und starten, während des Tests beobachten und die Anzahl der Nutzer erhöhen, die am laufenden Test teilnehmen.

Nach Abschluss des Tests können Sie sich die Einstellungen der erfolgreichen Variante notieren und dann für alle Nutzer einführen. Alternativ können Sie einen weiteren Test durchführen.

Test starten

Klicken Sie im Navigationsmenü der Firebase Console im Bereich Engage auf A/B Testing.
Klicken Sie auf Entwurf und dann auf den Titel des Tests.
Prüfen Sie, ob Ihre App Nutzer hat, die in den Test einbezogen werden sollen. Maximieren Sie dazu die Details zum Entwurf und sehen Sie nach, ob im Bereich Targeting und Verteilung eine Zahl größer als 0% steht (z. B. 1% der Nutzer erfüllen die Kriterien).
Klicken Sie auf Bearbeiten, um den Test zu ändern.
Klicken Sie auf Test starten, um den Test zu starten. Pro Projekt können bis zu 24 Tests gleichzeitig durchgeführt werden.

Test beobachten

Sobald ein Test eine Weile läuft, können Sie den Fortschritt prüfen und sich ansehen, wie die Ergebnisse für die Nutzer aussehen, die bisher am Test teilgenommen haben.

Klicken Sie im Navigationsmenü der Firebase Console im Bereich Engage auf A/B Testing.
Klicken Sie auf Aktiv und dann auf den Titel des Tests oder suchen Sie danach. Auf dieser Seite finden Sie verschiedene beobachtete und modellierte Statistiken zu Ihrem laufenden Test, darunter:
- Abweichung von ursprünglicher Variante in%: Ein Maß für die Verbesserung eines Messwerts für eine bestimmte Variante im Vergleich zur ursprünglichen Variante. Wird berechnet, indem der Wertebereich der Variante mit dem Wertebereich der Kontrollgruppe verglichen wird.
- Wahrscheinlichkeit, die ursprüngliche Variante zu übertreffen: Die geschätzte Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Variante die Baseline für den ausgewählten Messwert übertrifft.
- observed_metric pro Nutzer: Basierend auf den Testergebnissen ist dies der prognostizierte Bereich, in dem sich der Messwert im Laufe der Zeit bewegen wird.
- Summe observed_metric: Der beobachtete kumulative Wert für die Kontrollgruppe oder Variante. Mit diesem Wert wird die Leistung der einzelnen Testvarianten gemessen und die Werte Verbesserung, Wertbereich, Wahrscheinlichkeit, die Baseline zu übertreffen und Wahrscheinlichkeit, die beste Variante zu sein berechnet. Je nach Messwert wird diese Spalte möglicherweise als „Dauer pro Nutzer“, „Umsatz pro Nutzer“, „Bindungsrate“ oder „Conversion-Rate“ bezeichnet.
Nachdem der Test eine Weile (mindestens 7 Tage für FCM und In-App Messaging oder 14 Tage für Remote Config) gelaufen ist, geben die Daten auf dieser Seite an, welche Variante (falls vorhanden) die „führende“ ist. Einige Messwerte werden von einem Balkendiagramm begleitet, in dem die Daten visuell dargestellt werden.

Test für alle Nutzer einführen

Wenn ein Test so lange gedauert hat, dass Sie die beste Variante für den entsprechenden Zielmesswert ermittelt haben, können Sie den Test auf alle Nutzer ausweiten. So können Sie eine Variante auswählen, die ab sofort für alle Nutzer veröffentlicht wird. Auch wenn keine Variante die beste ist, können Sie eine Variante für alle Nutzer freigeben.

Klicken Sie im Navigationsmenü der Firebase Console im Bereich Engage auf A/B Testing.
Klicken Sie auf Abgeschlossen oder Aktuell, klicken Sie auf einen Test, den Sie für alle Nutzer freigeben möchten, und dann auf das Kontextmenü () Variante bereitstellen.
Führen Sie den Test für alle Nutzer ein. Gehen Sie dazu so vor:
- Wenn für einen Test der Benachrichtigungs-Editor verwendet wird, können Sie die Nachricht über das Dialogfeld Roll-out-Nachricht an die übrigen Zielnutzer senden, die nicht am Test teilgenommen haben.
- Wählen Sie für einen Remote Config-Test eine Variante aus, um zu bestimmen, welche Remote Config-Parameterwerte aktualisiert werden sollen. Die beim Erstellen des Tests definierten Targeting-Kriterien werden als neue Bedingung in Ihre Vorlage eingefügt, sodass die Variante nur für die Nutzer bereitgestellt wird, auf die der Test ausgerichtet ist. Klicken Sie auf In Remote Config überprüfen, um die Änderungen zu sehen. Klicken Sie zum Abschluss auf Änderungen veröffentlichen.
- Legen Sie im Dialogfeld für einen In-App Messaging-Test fest, welche Variante als eigenständige In-App Messaging-Kampagne eingeführt werden soll. Danach werden Sie zum FIAM-Compose-Bildschirm weitergeleitet, wo Sie vor der Veröffentlichung gegebenenfalls Änderungen vornehmen können.

Test erweitern

Wenn ein Test nicht genügend Nutzer erreicht, um mit A/B Testing einen Gewinner zu ermitteln, können Sie die Auslieferung des Tests erhöhen, um einen größeren Prozentsatz der Nutzerbasis der App zu erreichen.

Klicken Sie im Navigationsmenü der Firebase Console im Bereich Engage auf A/B Testing.
Wählen Sie den laufenden Test aus, den Sie bearbeiten möchten.
Klicken Sie in der Testübersicht auf das Kontextmenü und dann auf Aktuellen Test bearbeiten.
Im Dialogfeld Targeting können Sie den Prozentsatz der Nutzer erhöhen, die am laufenden Test teilnehmen. Wählen Sie eine Zahl aus, die über dem aktuellen Prozentsatz liegt, und klicken Sie auf Veröffentlichen. Der Test wird für den von Ihnen angegebenen Prozentsatz der Nutzer eingeführt.

Test duplizieren oder beenden

Klicken Sie im Navigationsmenü der Firebase Console im Bereich Engage auf A/B Testing.
Klicken Sie auf Abgeschlossen oder Laufend, bewegen Sie den Mauszeiger auf den Test, klicken Sie auf das Kontextmenü und dann auf Test duplizieren oder Test beenden.

Nutzer-Targeting

Sie können die Nutzer, die in Ihren Test einbezogen werden sollen, anhand der folgenden Kriterien für das Nutzer-Targeting auswählen.

Targeting-Kriterium	Betreiber	Wert(e)	Hinweis
Version	enthält, enthält nicht, stimmt genau überein, enthält Regex	Geben Sie einen Wert für eine oder mehrere App-Versionen ein, die Sie in den Test aufnehmen möchten.	Wenn Sie einen der Operatoren enthält, enthält nicht oder stimmt genau überein verwenden, können Sie eine durch Kommas getrennte Liste von Werten angeben. Wenn Sie den Operator enthält regulären Ausdruck verwenden, können Sie reguläre Ausdrücke im RE2-Format erstellen. Ihr regulärer Ausdruck kann mit dem gesamten oder einem Teil des Zielversionsstrings übereinstimmen. Sie können auch die Anker ^ und $ verwenden, um den Anfang, das Ende oder den gesamten Zielstring abzugleichen.
Nutzerzielgruppe(n)	enthält alle, enthält mindestens eines von, enthält nicht alle, enthält nicht mindestens eines von	Wählen Sie eine oder mehrere Analytics-Zielgruppen aus, um Nutzer anzusprechen, die möglicherweise in Ihren Test einbezogen werden.	Bei einigen Tests, die auf Google Analytics-Zielgruppen ausgerichtet sind, kann es einige Tage dauern, bis genügend Daten erfasst wurden. Das liegt daran, dass bei Analytics-Zielgruppen eine Verzögerung bei der Datenverarbeitung auftritt. Diese Verzögerung tritt am ehesten bei neuen Nutzern auf, die in der Regel 24 bis 48 Stunden nach der Erstellung in Zielgruppen aufgenommen werden, die die Kriterien erfüllen. Das gilt auch für kürzlich erstellte Zielgruppen. Für Remote Config bedeutet das, dass ein Nutzer, der technisch gesehen für eine Zielgruppe infrage kommt, nicht in den Test aufgenommen wird, wenn er bei der Ausführung von „fetchAndActivate()“ noch nicht von Analytics zur Zielgruppe hinzugefügt wurde.
Nutzereigenschaft	Für Text: enthält, enthält nicht, stimmt genau überein, enthält regulären Ausdruck Für Zahlen: <, ≤, =, ≥, >	Mit einer Analytics-Nutzereigenschaft können Nutzer ausgewählt werden, die in einen Test aufgenommen werden sollen. Es gibt verschiedene Optionen für die Auswahl von Nutzereigenschaftswerten. Auf dem Client können Sie nur Stringwerte für Nutzereigenschaften festlegen. Bei Bedingungen mit numerischen Operatoren wandelt der Remote Config-Dienst den Wert der entsprechenden Nutzereigenschaft in eine Ganzzahl/einen Gleitkommawert um.	Wenn Sie den Operator enthält regulären Ausdruck verwenden, können Sie reguläre Ausdrücke im RE2-Format erstellen. Ihr regulärer Ausdruck kann mit dem gesamten oder einem Teil des Zielversionsstrings übereinstimmen. Sie können auch die Anker ^ und $ verwenden, um den Anfang, das Ende oder den gesamten Zielstring abzugleichen.
Land/Region	–	Ein oder mehrere Länder oder Regionen, anhand derer Nutzer ausgewählt werden, die am Test teilnehmen könnten.
Sprachen	–	Eine oder mehrere Sprachen und Gebietsschemas, anhand derer Nutzer ausgewählt werden, die am Test teilnehmen könnten.
Erstes Öffnen	Vorher Nachher	Ausrichtung auf Nutzer basierend darauf, wann sie Ihre App zum ersten Mal geöffnet haben: Wählen Sie Neue Nutzer aus, um Ihre Anzeigen auf Nutzer auszurichten, die Ihre App nach einem bestimmten Datum und einer bestimmten Uhrzeit zum ersten Mal öffnen. Wählen Sie Zeitraum aus, um Ihre Anzeigen auf Nutzer auszurichten, die Ihre App zum ersten Mal innerhalb des Zeitraums vor oder nach dem von Ihnen angegebenen Datum und der angegebenen Uhrzeit öffnen. Kombinieren Sie die Bedingungen Vor und Nach, um Nutzer innerhalb eines bestimmten Zeitraums anzusprechen.	Das Nutzer-Targeting nach der ersten Öffnung ist verfügbar, nachdem Sie eine Android- oder iOS-App ausgewählt haben. Es wird derzeit von den folgenden Remote Config SDK-Versionen unterstützt: SDK für Apple-Plattformen Version 9.0.0 und höher sowie Android SDK Version 21.1.1 und höher (Firebase BoM Version 30.3.0 und höher). Analytics muss außerdem während des ersten Öffnen-Ereignisses auf dem Client aktiviert worden sein.

A/B Testing Messwerte

Beim Erstellen des Tests wählen Sie einen primären Messwert, also einen Zielmesswert, anhand dessen die beste Variante ermittelt wird. Sie sollten auch andere Messwerte erfassen, um die Leistung der einzelnen Testvarianten besser nachvollziehen und wichtige Trends verfolgen zu können, die sich je nach Variante unterscheiden können, z. B. die Nutzerbindung, die App-Stabilität und den Umsatz aus In-App-Käufen. Sie können bis zu fünf Messwerte erfassen, die nicht zu Zielvorhaben gehören.

Angenommen, Sie verwenden Remote Config, um zwei verschiedene Spielabläufe in Ihrer App zu starten, und möchten diese für In-App-Käufe und Werbeeinnahmen optimieren. Außerdem möchten Sie die Stabilität und Nutzerbindung der einzelnen Varianten erfassen. In diesem Fall können Sie Geschätzter Gesamtumsatz als Zielmesswert auswählen, da er den Umsatz aus In-App-Käufen und den Werbeumsatz enthält. Unter Weitere zu verfolgende Messwerte können Sie dann Folgendes hinzufügen:

Wenn Sie die tägliche und wöchentliche Nutzerbindung erfassen möchten, fügen Sie Bindung (2–3 Tage) und Bindung (4–7 Tage) hinzu.
Wenn Sie die Stabilität der beiden Gameflows vergleichen möchten, fügen Sie Nutzer ohne Abstürze hinzu.
Wenn Sie detailliertere Daten zu den einzelnen Umsatzarten sehen möchten, fügen Sie Umsatz aus Käufen und Geschätzter Werbeumsatz hinzu.

In den folgenden Tabellen finden Sie Details zur Berechnung von Zielvorhaben- und anderen Messwerten.

Messwerte zu Zielvorhaben

Messwert	Beschreibung
Nutzer ohne Abstürze	Der Prozentsatz der Nutzer, bei denen während des Tests keine Fehler in Ihrer App aufgetreten sind, die vom Firebase Crashlytics SDK erkannt wurden.
Geschätzter Werbeumsatz	Geschätzte Werbeeinnahmen.
Geschätzter Gesamtumsatz	Kombinierter Wert für Käufe und geschätzte Werbeeinnahmen.
Umsatz aus Käufen	Gesamtwert für alle `purchase`- und `in_app_purchase`-Ereignisse.
Nutzerbindung (1 Tag)	Die Anzahl der Nutzer, die täglich zu Ihrer App zurückkehren.
Bindung (2–3 Tage)	Die Anzahl der Nutzer, die innerhalb von 2 bis 3 Tagen zu Ihrer App zurückkehren.
Bindung (4–7 Tage)	Die Anzahl der Nutzer, die innerhalb von 4 bis 7 Tagen wieder Ihre App verwenden.
Bindung (8–14 Tage)	Die Anzahl der Nutzer, die innerhalb von 8 bis 14 Tagen zu Ihrer App zurückkehren.
Nutzerbindung (15+ Tage)	Die Anzahl der Nutzer, die mindestens 15 Tage nach der letzten Nutzung zu Ihrer App zurückkehren.
first_open	Ein Analytics-Ereignis, das ausgelöst wird, wenn ein Nutzer eine App zum ersten Mal öffnet, nachdem er sie installiert oder neu installiert hat. Wird als Teil eines Conversion-Trichters verwendet.

Weitere Messwerte

Messwert	Beschreibung
notification_dismiss	Ein Analytics-Ereignis, das ausgelöst wird, wenn eine vom Benachrichtigungs-Editor gesendete Benachrichtigung geschlossen wird (nur Android).
notification_receive	Ein Analytics-Ereignis, das ausgelöst wird, wenn eine vom Benachrichtigungs-Composer gesendete Benachrichtigung empfangen wird, während die App im Hintergrund ausgeführt wird (nur Android).
os_update	Ein Analytics-Ereignis, das erfasst, wenn das Betriebssystem des Geräts auf eine neue Version aktualisiert wird.Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse.
screen_view	Ein Analytics-Ereignis, mit dem Bildschirme erfasst werden, die in Ihrer App aufgerufen werden. Weitere Informationen finden Sie unter Bildschirmaufrufe erfassen.
session_start	Ein Analytics-Ereignis, mit dem Nutzersitzungen in Ihrer App gezählt werden. Weitere Informationen finden Sie unter Automatisch erfasste Ereignisse.

BigQuery-Datenexport

Sie können sich A/B Testing-Testdaten nicht nur in der Firebase-Konsole ansehen, sondern auch in BigQuery prüfen und analysieren. Für A/B Testing gibt es keine separate BigQuery-Tabelle. Test- und Variantenmitgliedschaften werden jedoch in jedem Google Analytics-Ereignis in den Analytics-Ereignistabellen gespeichert.

Die Nutzereigenschaften, die Testinformationen enthalten, haben die Form userProperty.key like "firebase_exp_%" oder userProperty.key = "firebase_exp_01". Dabei ist 01 die Test-ID und userProperty.value.string_value enthält den (nullbasierten) Index der Testvariante.

Mit diesen Nutzereigenschaften für Tests können Sie Testdaten extrahieren. So können Sie die Testergebnisse auf viele verschiedene Arten unterteilen und die Ergebnisse von A/B Testing unabhängig überprüfen.

Führen Sie als Erstes die folgenden Schritte aus, wie in diesem Leitfaden beschrieben:

BigQuery-Export für Google Analytics in der Firebase Console aktivieren
Über BigQuery auf A/B Testing-Daten zugreifen
Beispielabfragen ansehen

Aktivieren Sie in der Firebase Console den Export von BigQuery für Google Analytics.

Wenn Sie den Spark-Tarif haben, können Sie die BigQuery-Sandbox verwenden, um kostenlos auf BigQuery zuzugreifen. Dabei gelten die Sandbox-Beschränkungen. Weitere Informationen finden Sie unter Preise und die BigQuery-Sandbox.

Prüfen Sie zuerst, ob Sie Ihre Analytics-Daten in BigQuery exportieren:

Öffnen Sie den Tab Integrationen. Sie können ihn über > Projekteinstellungen in der Firebase Console aufrufen.
Wenn Sie BigQuery bereits mit anderen Firebase-Diensten verwenden, klicken Sie auf Verwalten. Klicken Sie andernfalls auf Verknüpfen.
Lesen Sie den Hilfeartikel Firebase mit BigQuery verknüpfen und klicken Sie dann auf Weiter.
Aktivieren Sie im Abschnitt Integration konfigurieren die Ein/Aus-Schaltfläche Google Analytics.
Wählen Sie eine Region und die Exporteinstellungen aus.

Hinweis: Weitere Informationen zu Google Analytics für Firebase-Einstellungen finden Sie unter Datenerhebung.
Klicken Sie auf Mit BigQuery verknüpfen.

Je nachdem, wie Sie die Daten exportiert haben, kann es bis zu einem Tag dauern, bis die Tabellen verfügbar sind. Weitere Informationen zum Exportieren von Projektdaten nach BigQuery finden Sie unter Projektdaten nach BigQuery exportieren.

Auf A/B Testing-Daten in BigQuery zugreifen

Bevor Sie Daten für einen bestimmten Test abfragen, sollten Sie einige oder alle der folgenden Informationen für Ihre Abfrage bereitstellen:

Test-ID:Sie finden sie in der URL der Seite Testübersicht. Wenn Ihre URL beispielsweise https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25 lautet, ist die Test-ID 25.
Property-ID von Google Analytics: Ihre 9-stellige Property-ID von Google Analytics. Sie finden sie unter Google Analytics. Sie wird auch in BigQuery angezeigt, wenn Sie den Projektnamen maximieren, um den Namen der Google Analytics-Ereignistabelle (project_name.analytics_000000000.events) zu sehen.
Testdatum:Um eine schnellere und effizientere Abfrage zu erstellen, sollten Sie Ihre Abfragen auf die Google Analytics-Tagespartitionen der Ereignistabelle beschränken, die Ihre Testdaten enthalten. Diese Tabellen sind mit dem Suffix YYYYMMDD gekennzeichnet. Wenn Ihr Test also vom 2. Februar 2024 bis zum 2. Mai 2024 durchgeführt wurde, geben Sie _TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502' an. Ein Beispiel finden Sie unter Werte für einen bestimmten Test auswählen.
Ereignisnamen:Diese entsprechen in der Regel den Zielvorhaben-Messwerten, die Sie im Test konfiguriert haben. Beispiel: in_app_purchase-, ad_impression- oder user_retention-Ereignisse.

Nachdem Sie die Informationen für die Abfrage zusammengestellt haben, gehen Sie so vor:

Öffnen Sie BigQuery in der Google Cloud-Konsole.
Wählen Sie Ihr Projekt und dann SQL-Abfrage erstellen aus.
Fügen Sie Ihre Suchanfrage hinzu. Beispiele für ausführbare Abfragen finden Sie unter Beispielabfragen ansehen.
Klicken Sie auf Ausführen.

Testdaten mit der automatisch generierten Abfrage in der Firebase Console abfragen

Wenn Sie den Blaze-Tarif verwenden, finden Sie auf der Seite Testübersicht eine Beispielabfrage, die den Namen des Tests, die Varianten, die Ereignisnamen und die Anzahl der Ereignisse für den angezeigten Test zurückgibt.

So rufen Sie die automatisch generierte Abfrage ab und führen sie aus:

Öffnen Sie in der Firebase-Konsole A/B Testing und wählen Sie den A/B Testing-Test aus, den Sie abfragen möchten, um die Testübersicht zu öffnen.
Wählen Sie im Optionsmenü unter BigQuery Integration die Option Testdaten abfragen aus. Dadurch wird Ihr Projekt in BigQuery in der Google Cloud-Konsole geöffnet und eine grundlegende Abfrage angezeigt, mit der Sie Ihre Testdaten abfragen können.

Das folgende Beispiel zeigt eine generierte Abfrage für einen Test mit drei Varianten (einschließlich der Kontrollgruppe) mit dem Namen „Test zur Winter-Willkommensseite“. Es werden der Name des aktiven Tests, der Name der Variante, das eindeutige Ereignis und die Ereignisanzahl für jedes Ereignis zurückgegeben. Im Query Builder wird der Projektname nicht im Tabellennamen angegeben, da er direkt in Ihrem Projekt geöffnet wird.

  /*
    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

Weitere Abfragebeispiele finden Sie unter Beispielabfragen ansehen.

Beispielabfragen ansehen

In den folgenden Abschnitten finden Sie Beispiele für Abfragen, mit denen Sie A/B Testing-Testdaten aus Google Analytics-Ereignistabellen extrahieren können.

Werte für die Standardabweichung von Käufen und Tests aus allen Tests extrahieren

Sie können die Testergebnisdaten verwenden, um die Firebase A/B Testing-Ergebnisse unabhängig zu überprüfen. Mit der folgenden BigQuery-SQL-Anweisung werden Testvarianten, die Anzahl der einzelnen Nutzer in jeder Variante und der Gesamtumsatz aus in_app_purchase- und ecommerce_purchase-Ereignissen sowie die Standardabweichungen für alle Tests im Zeitraum zwischen dem _TABLE_SUFFIX-Start- und _TABLE_SUFFIX-Enddatum summiert. Sie können die Daten aus dieser Abfrage mit einem Generator für statistische Signifikanz für einseitige T-Tests verwenden, um zu prüfen, ob die von Firebase bereitgestellten Ergebnisse mit Ihrer eigenen Analyse übereinstimmen.

Weitere Informationen dazu, wie A/B Testing die Inferenz berechnet, finden Sie unter Testergebnisse interpretieren.

  /*
    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;

Werte für einen bestimmten Test auswählen

In der folgenden Beispielabfrage wird gezeigt, wie Sie Daten für einen bestimmten Test in BigQuery abrufen. Diese Beispielabfrage gibt den Namen des Tests, die Namen der Varianten (einschließlich der Kontrollgruppe), Ereignisnamen und Ereigniszahlen zurück.

  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