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

דף זה תורגם על ידי Cloud Translation API.

יצירת ניסויים בהעברת הודעות עם בדיקות A/B

כשאתם פונים למשתמשים או מתחילים קמפיין שיווקי חדש, אתם רוצים לוודא שאתם עושים את זה נכון. בדיקות A/B יכולות לעזור לכם למצוא את הניסוח והתצוגה האופטימליים על ידי בדיקת וריאציות של הודעות בחלקים נבחרים של בסיס המשתמשים שלכם. בין שהמטרה שלכם היא לשפר את שיעור השימור או את שיעור ההמרות על המבצע, בדיקת A/B יכולה לבצע ניתוח סטטיסטי כדי לקבוע אם וריאנט של הודעה מניב ביצועים טובים יותר מהבסיס של היעד שבחרתם.

כדי לבצע בדיקת A/B של וריאנטים של תכונות עם קו בסיס, מבצעים את הפעולות הבאות:

יוצרים את הניסוי.
מאמתים את הניסוי במכשיר בדיקה.
מנהלים את הניסוי.

יצירת ניסוי

ניסוי שמשתמש בכלי ליצירת התראות מאפשר לכם להעריך כמה וריאנטים של הודעת התראה אחת.

נכנסים למסוף Firebase ומוודאים ש-Google Analytics מופעל בפרויקט, כדי שלניסוי תהיה גישה לנתוני Analytics.

אם לא הפעלתם את Google Analytics בזמן יצירת הפרויקט, תוכלו להפעיל אותו בכרטיסייה Integrations. אפשר לגשת לכרטיסייה הזו דרך > Project settings במסוף Firebase.
בקטע Engage בסרגל הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
לוחצים על Create experiment ובוחרים באפשרות Notifications כשמתבקשים לבחור את השירות שבו רוצים לבצע את הניסוי.
מזינים שם ותיאור אופציונלי לניסוי, ולוחצים על הבא.
ממלאים את השדות טירגוט, ובוחרים קודם את האפליקציה שבה נעשה שימוש בניסוי. אפשר גם לטרגט קבוצת משנה של המשתמשים כדי שהם ישתתפו בניסוי. לשם כך, בוחרים באפשרויות הבאות:
- גרסה: גרסה אחת או יותר של האפליקציה
- קהל משתמשים: Analytics קהלים שמשמשים לטירגוט משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי
- מאפיין משתמש: מאפיין משתמש אחד או יותר מסוג Analytics לבחירת משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי
- מדינה/אזור: מדינה או אזור אחד או יותר לבחירת המשתמשים שעשויים להיכלל בניסוי
- שפת המכשיר: שפה אחת או יותר ולוקאל אחד או יותר שמשמש לבחירת המשתמשים שעשויים להיכלל בניסוי
- פתיחה ראשונה: טירגוט משתמשים על סמך הפעם הראשונה שהם פתחו את האפליקציה
- התעניינות אחרונה באפליקציה: טירגוט משתמשים על סמך הפעם האחרונה שהם התעניינו באפליקציה
הערה: ייתכן שיחלפו 24 עד 48 שעות לפני שיצטברו נתונים בניסויים שמטרגטים קהלים של משתמשים ב-Analytics. מידע נוסף על אפשרות הטירגוט הזו ועל אפשרויות טירגוט אחרות זמין במאמר טירגוט משתמשים.
מגדירים את אחוז משתמשי היעד: בוחרים את אחוז בסיס המשתמשים באפליקציה שתואמים לקריטריונים שהוגדרו בקטע משתמשי היעד, שרוצים לפצל באופן שווה בין הבקרה לבין וריאנט אחד או יותר בניסוי. אפשר להגדיר כל אחוז בין 0.01% ל-100%. האחוזים מוקצים מחדש באופן אקראי למשתמשים בכל ניסוי, כולל ניסויים כפולים.
בקטע Variants, כותבים הודעה שרוצים לשלוח לקבוצת הבקרה בשדה Enter message text. כדי לא לשלוח הודעה לקבוצת הבקרה, משאירים את השדה הזה ריק.
(אופציונלי) כדי להוסיף עוד וריאציות לניסוי, לוחצים על Add Variant. כברירת מחדל, לכל ניסוי יש קבוצת בסיס אחת ווריאנט אחד.
(אופציונלי) מזינים שם לכל וריאנט בניסוי כדי להחליף את השמות וריאנט א', וריאנט ב' וכו'.
מגדירים מדד יעד לניסוי שישמש להערכת הווריאנטים של הניסוי, יחד עם מדדים נוספים לפי הצורך מהתפריט הנפתח. המדדים האלה כוללים יעדים מובנים (מעורבות, רכישות, הכנסות, שימור וכו'), אירועי המרה מסוג Analytics ואירועי Analytics אחרים.
בוחרים אפשרויות להודעה:
- תאריך שליחה: בוחרים באפשרות שליחה כדי להפעיל את הניסוי מיד אחרי השמירה, או באפשרות מתוזמן כדי לציין מועד להפעלת הניסוי בעתיד.
- אפשרויות מתקדמות: כדי לבחור אפשרויות מתקדמות לכל ההתראות שכלולות בניסוי, מרחיבים את הקטע אפשרויות מתקדמות ומשנים את אחת מאפשרויות ההודעות שמפורטות.
לוחצים על בדיקה כדי לשמור את הניסוי.

מותר ליצור עד 300 ניסויים לכל פרויקט, שיכולים לכלול עד 24 ניסויים פעילים, והשאר טיוטות או ניסויים שהושלמו.

אימות הניסוי במכשיר בדיקה

לכל התקנה של Firebase אפשר לאחזר את אסימון ההרשמה FCM שמשויך אליה. אפשר להשתמש באסימון הזה כדי לבדוק וריאנטים ספציפיים של ניסוי במכשיר בדיקה שבו מותקנת האפליקציה. כדי לאמת את הניסוי במכשיר לבדיקה:

מקבלים את טוקן הרישום FCM באופן הבא:

Swift

Messaging.messaging().token { token, error in
  if let error = error {
    print("Error fetching FCM registration token: \(error)")
  } else if let token = token {
    print("FCM registration token: \(token)")
    self.fcmRegTokenMessage.text  = "Remote FCM registration token: \(token)"
  }
}

Objective-C

[[FIRMessaging messaging] tokenWithCompletion:^(NSString *token, NSError *error) {
  if (error != nil) {
    NSLog(@"Error getting FCM registration token: %@", error);
  } else {
    NSLog(@"FCM registration token: %@", token);
    self.fcmRegTokenMessage.text = token;
  }
}];

Java

FirebaseMessaging.getInstance().getToken()
    .addOnCompleteListener(new OnCompleteListener<String>() {
        @Override
        public void onComplete(@NonNull Task<String> task) {
          if (!task.isSuccessful()) {
            Log.w(TAG, "Fetching FCM registration token failed", task.getException());
            return;
          }

          // Get new FCM registration token
          String token = task.getResult();

          // Log and toast
          String msg = getString(R.string.msg_token_fmt, token);
          Log.d(TAG, msg);
          Toast.makeText(MainActivity.this, msg, Toast.LENGTH_SHORT).show();
        }
    });

Kotlin+KTX

FirebaseMessaging.getInstance().token.addOnCompleteListener(OnCompleteListener { task ->
    if (!task.isSuccessful) {
        Log.w(TAG, "Fetching FCM registration token failed", task.exception)
        return@OnCompleteListener
    }

    // Get new FCM registration token
    val token = task.result

    // Log and toast
    val msg = getString(R.string.msg_token_fmt, token)
    Log.d(TAG, msg)
    Toast.makeText(baseContext, msg, Toast.LENGTH_SHORT).show()
})

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());
      }
    });

Unity

Firebase.Messaging.FirebaseMessaging.DefaultInstance.GetTokenAsync().ContinueWith(
  task => {
    if (!(task.IsCanceled || task.IsFaulted) && task.IsCompleted) {
      UnityEngine.Debug.Log(System.String.Format("FCM registration token {0}", task.Result));
    }
  });

בסרגל הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על בדיקות A/B.
לוחצים על טיוטה, מעבירים את העכבר מעל הניסוי, לוחצים על תפריט ההקשר () ואז על ניהול מכשירי הבדיקה.
מזינים את הטוקן FCM של מכשיר הבדיקה ובוחרים את גרסת הניסוי שרוצים לשלוח למכשיר הבדיקה הזה.
מריצים את האפליקציה ומוודאים שהגרסה שנבחרה מתקבלת במכשיר הבדיקה.

ניהול הניסוי

אחרי שיוצרים ניסוי באמצעות Remote Config, הכלי ליצירת התראות או Firebase In-App Messaging, אפשר לאמת ולהפעיל את הניסוי, לעקוב אחריו בזמן שהוא פועל ולהגדיל את מספר המשתמשים שכלולים בניסוי שפועל.

בסיום הניסוי, תוכלו לרשום את ההגדרות שבהן נעשה שימוש בגרסת הווריאנטים המנצחת, ולאחר מכן להשיק את ההגדרות האלה לכל המשתמשים. לחלופין, אפשר להריץ ניסוי אחר.

התחלת ניסוי

בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
לוחצים על טיוטה ואז על שם הניסוי.
כדי לוודא שיש באפליקציה משתמשים שייכללו בניסוי, מרחיבים את פרטי הטיוטה ובודקים אם מופיע מספר גבוה מ-0% בקטע טירגוט והפצה (לדוגמה, 1% מהמשתמשים שעומדים בקריטריונים).
כדי לשנות את הניסוי, לוחצים על Edit (עריכה).
כדי להתחיל את הניסוי, לוחצים על התחלת הניסוי. אפשר להריץ עד 24 ניסויים בכל פרויקט בכל פעם.

מעקב אחרי ניסוי

אחרי שהניסוי פועל במשך זמן מה, תוכלו לבדוק את ההתקדמות שלו ולראות איך נראות התוצאות של המשתמשים שהשתתפו בניסוי עד כה.

בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
לוחצים על Running ואז על שם הניסוי או מחפשים אותו. בדף הזה אפשר לראות נתונים סטטיסטיים שונים שנצפו ונתונים סטטיסטיים לפי מודל לגבי הניסוי שפועל, כולל:
- % difference from baseline: מדד לשיפור המדד של וריאנט נתון בהשוואה לערך הבסיס. הערך מחושב על ידי השוואה בין טווח הערכים של הווריאנט לבין טווח הערכים של הבקרה.
- ההסתברות לגבור על שיעור ההמרה הבסיסי: ההסתברות המשוערת שגרסת המשנה מסוימת תגבר על שיעור ההמרה הבסיסי של המדד שנבחר.
- observed_metric לכל משתמש: על סמך תוצאות הניסוי, זהו הטווח הצפוי שבו הערך של המדד ייכלל לאורך זמן.
- סה"כ observed_metric: הערך המצטבר שנצפה של הבסיס או הווריאנט. הערך משמש למדידת הביצועים של כל וריאנט בניסוי, ולחישוב הערכים של שיפור, טווח הערכים, הסתברות לחרוג מהבסיס והסתברות להיות הווריאנט הטוב ביותר. בהתאם למדד שנמדד, העמודה הזו עשויה להיקרא 'משך זמן לכל משתמש', 'הכנסה לכל משתמש', 'שיעור שימור' או 'שיעור המרה'.
אחרי שהניסוי יפעל במשך זמן מה (לפחות 7 ימים ל-FCM ול-In-App Messaging או 14 ימים ל-Remote Config), הנתונים בדף הזה יציינו איזו וריאציה, אם בכלל, היא 'המובילה'. חלק מהמדידות מלוות בתרשים עמודות שבו הנתונים מוצגים בפורמט חזותי.

השקה של ניסוי לכל המשתמשים

אחרי שהניסוי יפעל מספיק זמן כדי שתוכלו לזהות את הווריאנט 'המוביל' או הווריאנט המנצח ביחס למדד היעד, תוכלו להשיק את הניסוי לכל המשתמשים. כך תוכלו לבחור וריאנט לפרסום לכל המשתמשים מעכשיו והלאה. גם אם לא הייתה הגדרה מנצחת בניסוי, עדיין תוכלו להשיק וריאנט לכל המשתמשים.

בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
לוחצים על הושלם או על בפעילות, לוחצים על הניסוי שרוצים להשיק לכל המשתמשים, לוחצים על תפריט ההקשר () השקת הווריאנט.
כדי להשיק את הניסוי לכל המשתמשים, מבצעים אחת מהפעולות הבאות:
- בניסוי שבו נעשה שימוש בכלי ליצירת התראות, משתמשים בתיבת הדו-שיח הודעה להשקה כדי לשלוח את ההודעה לשאר המשתמשים המטורגטים שלא היו חלק מהניסוי.
- בניסוי מסוג Remote Config, בוחרים וריאנט כדי לקבוע אילו ערכי פרמטר של Remote Config לעדכן. קריטריונים לטירגוט שהוגדרו בזמן יצירת הניסוי מתווספים כתנאי חדש בתבנית, כדי להבטיח שההשקה תשפיע רק על משתמשים שמוגדרים כטירגוט בניסוי. אחרי שלוחצים על בדיקה ב-Remote Config כדי לבדוק את השינויים, לוחצים על פרסום השינויים כדי להשלים את ההשקה.
- בניסוי מסוג In-App Messaging, משתמשים בתיבת הדו-שיח כדי לקבוע איזה וריאנט צריך להשיק כקמפיין In-App Messaging נפרד. לאחר הבחירה, תועברו למסך הכתיבה של FIAM כדי לבצע שינויים (אם יש צורך) לפני הפרסום.

הרחבת ניסוי

אם אתם רואים שהניסוי לא מושך מספיק משתמשים כדי שמערכת A/B Testing תוכל להכריז על מנצח, תוכלו להגדיל את היקף ההפצה של הניסוי כדי להגיע לאחוז גדול יותר מתוך בסיס המשתמשים של האפליקציה.

בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
בוחרים את הניסוי שפועל שרוצים לערוך.
בדף סקירה כללית של הניסוי, לוחצים על תפריט הסביבה () ואז על עריכת הניסוי שפועל.
בתיבת הדו-שיח טירגוט מוצגת אפשרות להגדיל את אחוז המשתמשים שנכללים בניסוי שפועל. בוחרים מספר גבוה יותר מהאחוז הנוכחי ולוחצים על פרסום. הניסוי יוצג לאחוז המשתמשים שציינתם.

שכפול או הפסקה של ניסוי

בקטע Engage בתפריט הניווט של מסוף Firebase, לוחצים על A/B Testing.
לוחצים על הושלם או על פעיל, מעבירים את הסמן מעל הניסוי, לוחצים על תפריט ההקשר () ואז לוחצים על העתקת הניסוי או על הפסקת הניסוי.

טירגוט משתמשים

אתם יכולים לטרגט את המשתמשים שרוצים לכלול בניסוי באמצעות הקריטריונים הבאים לטירגוט משתמשים.

קריטריון טירגוט	אופרטורים	ערכים	הערה
גרסה	מכיל, לא מכיל, תואם במדויק, מכיל ביטוי רגולרי (regex)	מזינים ערך לגרסה אחת או יותר של האפליקציה שרוצים לכלול בניסוי.	כשמשתמשים באחד מהאופרטורים contains,‏ does not contain או matches exactly, אפשר לספק רשימה של ערכים מופרדים בפסיקים. כשמשתמשים באופרטור contains regex, אפשר ליצור ביטויים רגולריים בפורמט RE2. הביטוי הרגולרי יכול להתאים לכל מחרוזת גרסת היעד או לחלק ממנה. אפשר גם להשתמש בעוגנים ^ ו-$ כדי להתאים להתחלה, לסוף או למחרוזת היעד כולה.
קהלים של משתמשים	כולל את כולם, כולל לפחות אחד מהם, לא כולל את כולם, לא כולל לפחות אחד מהם	בוחרים קהל Analytics אחד או יותר כדי לטרגט משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי.	יכול להיות שיחלפו כמה ימים עד שיצטברו נתונים בניסויים מסוימים שמטרגטים קהלים של Google Analytics, כי הם כפופים לזמן האחזור של עיבוד הנתונים ב-Analytics. סביר להניח שהעיכוב הזה יתרחש אצל משתמשים חדשים, שבדרך כלל מצורפים לקהלים שעומדים בדרישות 24 עד 48 שעות אחרי היצירה, או אצל קהלים שנוצרו לאחרונה.
מאפיין משתמש	לטקסט: מכיל, לא מכיל, תואם בדיוק, מכיל ביטוי רגולרי למספרים: <, ≤, =, ≥, >	מאפיין המשתמש Analytics משמש לבחירת משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי, עם מגוון אפשרויות לבחירת ערכים של מאפיין המשתמש. בצד הלקוח, אפשר להגדיר רק ערכים של מחרוזות למאפייני משתמש. בתנאים שבהם נעשה שימוש באופרטורים מספריים, השירות Remote Config ממיר את הערך של מאפיין המשתמש התואם למספר שלם או למספר עשרוני.	כשמשתמשים באופרטור contains regex, אפשר ליצור ביטויים רגולריים בפורמט RE2. הביטוי הרגולרי יכול להתאים לכל מחרוזת הגרסה של היעד או לחלק ממנה. אפשר גם להשתמש בעוגנים ^ ו-$ כדי להתאים להתחלה, לסוף או למחרוזת היעד כולה.
ארץ/אזור	לא רלוונטי	מדינה או אזור אחד או יותר שבעזרתם בוחרים משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי.
שפות	לא רלוונטי	שפה אחת או יותר ולוקאל אחד או יותר שבעזרתם בוחרים משתמשים שעשויים להיכלל בניסוי.
פתיחה ראשונה	יותר מ- פחות מ- בין	טירגוט משתמשים על סמך הפעם הראשונה שהם פתחו את האפליקציה, שמצוינת בימים.
האינטראקציה האחרונה עם האפליקציה	יותר מ- פחות מ- בין	טירגוט משתמשים על סמך הפעם האחרונה שהם השתמשו באפליקציה, מצוין בימים.

‫A/B Testing מדדים

כשיוצרים ניסוי, בוחרים מדד ראשי, או יעד, שמשמש לקביעת הווריאנט המנצח. מומלץ גם לעקוב אחרי מדדים אחרים כדי להבין טוב יותר את הביצועים של כל וריאנט בניסוי, ולעקוב אחרי מגמות חשובות שעשויות להיות שונות בכל וריאנט, כמו שימור משתמשים, יציבות האפליקציה והכנסות מרכישות מתוך האפליקציה. אפשר לעקוב אחרי עד חמישה מדדים שאינם מדדי יעד בניסוי.

לדוגמה, נניח שהוספתם רכישות חדשות מתוך האפליקציה ואתם רוצים להשוות בין היעילות של שתי הודעות 'דחיפה' שונות. במקרה כזה, כדאי להגדיר את הכנסה מרכישות כמדד היעד, כי אתם רוצים שהגרסה הזו תייצג את התזכורת שהניבה את ההכנסה הגבוהה ביותר מרכישות מתוך האפליקציה. בנוסף, אתם רוצים לעקוב אחרי המשתנה שהניב יותר המרות עתידיות ומשתמשים שנשארו, ולכן כדאי להוסיף את המדדים הבאים בקטע מדדים אחרים למעקב:

הכנסה כוללת משוערת כדי לראות את ההבדל בין שתי הגרסאות בהכנסה המשולבת מרכישות מתוך האפליקציה וממודעות
Retention (1 day), ‏ Retention (2-3 days), ‏ Retention (4-7 days) כדי לעקוב אחרי שימור המשתמשים היומי או השבועי

בטבלאות הבאות מוסבר איך מחושבים מדדי היעדים ומדדים אחרים.

מדדי יעדים

מדד	תיאור
משתמשים שהאפליקציה שלהם לא קרסה	אחוז המשתמשים שלא נתקלו באפליקציה בשגיאות שזוהו על ידי Firebase Crashlytics SDK במהלך הניסוי.
ההכנסה המשוערת מפרסום	הרווחים המשוערים ממודעות.
סה"כ הכנסות משוערות	הערך הכולל של ההכנסות מרכישות וההכנסות המשוערות מפרסום.
הכנסות מרכישות	הערך הכולל של כל האירועים מסוג `purchase` ו-`in_app_purchase`.
שימור (יום אחד)	מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה שלכם מדי יום.
שימור (2-3 ימים)	מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה שלכם תוך 2-3 ימים.
שימור (4 עד 7 ימים)	מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה שלכם תוך 4 עד 7 ימים.
שימור משתמשים (8 עד 14 ימים)	מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה תוך 8 עד 14 ימים.
שימור (15 יום ומעלה)	מספר המשתמשים שחוזרים לאפליקציה 15 ימים או יותר אחרי השימוש האחרון שלהם בה.
first_open	אירוע Analytics שמופעל כשמשתמש פותח אפליקציה בפעם הראשונה אחרי שהוא מתקין אותה או מתקין אותה מחדש. משמש כחלק ממשפך המרות.

מדדים נוספים

מדד	תיאור
notification_dismiss	אירוע Analytics שמופעל כשהתראה שנשלחה על ידי הכלי ליצירת התראות נסגרת (Android בלבד).
notification_receive	אירוע Analytics שמופעל כשמתקבלת התראה שנשלחה על ידי הכלי ליצירת התראות בזמן שהאפליקציה פועלת ברקע (ב-Android בלבד).
os_update	אירוע Analytics שמתעד את העדכון של מערכת ההפעלה במכשיר לגרסה חדשה.מידע נוסף זמין במאמר אירועים שנאספים באופן אוטומטי.
screen_view	אירוע Analytics שמאפשר לעקוב אחרי המסכים שנצפו באפליקציה. למידע נוסף, ראו מעקב אחרי צפיות במסכים.
session_start	אירוע Analytics שמספר את הסשנים של המשתמשים באפליקציה. מידע נוסף זמין במאמר אירועים שנאספים באופן אוטומטי.

ייצוא נתונים מ-BigQuery

בנוסף להצגת נתוני הניסוי ב-A/B Testing במסוף Firebase, אפשר לבדוק ולנתח את נתוני הניסוי ב-BigQuery. ל-A/B Testing אין טבלה נפרדת של BigQuery, אבל החברויות בניסוי ובגרסה נשמרות בכל אירוע Google Analytics בטבלאות האירועים Analytics.

מאפייני המשתמש שמכילים את פרטי הניסוי הם בפורמט userProperty.key like "firebase_exp_%" או userProperty.key = "firebase_exp_01", כאשר 01 הוא מזהה הניסוי ו-userProperty.value.string_value מכיל את המדד (שמתחיל באפס) של הווריאנט של הניסוי.

אפשר להשתמש במאפייני המשתמש האלה של הניסוי כדי לחלץ נתוני ניסוי. כך תוכלו לפלח את תוצאות הניסוי בדרכים רבות ולבדוק באופן עצמאי את התוצאות של A/B Testing.

כדי להתחיל, צריך לבצע את הפעולות הבאות כפי שמתואר במדריך הזה:

הפעלת ייצוא של BigQuery ל-Google Analytics במסוף Firebase
גישה לנתונים של A/B Testing באמצעות BigQuery
שאילתות לדוגמה

הפעלת ייצוא של BigQuery ל-Google Analytics במסוף Firebase

אם יש לכם מינוי לתוכנית Spark, תוכלו להשתמש בארגז החול של BigQuery כדי לגשת ל-BigQuery ללא עלות, בכפוף למגבלות של ארגז החול. למידע נוסף, ראו תמחור ו-BigQuery sandbox.

קודם כול, צריך לוודא שאתם מייצאים את נתוני Analytics אל BigQuery:

פותחים את הכרטיסייה Integrations (שילובים). אפשר לגשת אליה באמצעות > Project settings (הגדרות הפרויקט) במסוף Firebase.
אם אתם כבר משתמשים ב-BigQuery עם שירותי Firebase אחרים, צריך ללחוץ על ניהול. אחרת, לוחצים על קישור.
קוראים את המאמר מידע על קישור Firebase ל-BigQuery ולוחצים על הבא.
בקטע Configure integration, מפעילים את המתג Google Analytics.
בוחרים אזור ובוחרים את הגדרות הייצוא.

הערה: מידע נוסף על Google Analytics להגדרות Firebase זמין במאמר איסוף נתונים.
לוחצים על קישור אל BigQuery.

בהתאם לאופן שבו בחרתם לייצא את הנתונים, יכול להיות שיחלפו עד יום עד שהטבלאות יהיו זמינות. מידע נוסף על ייצוא נתוני פרויקטים אל BigQuery זמין במאמר ייצוא נתוני פרויקטים אל BigQuery.

גישה לנתוני A/B Testing ב-BigQuery

לפני ששולחים שאילתה לקבלת נתונים לגבי ניסוי ספציפי, כדאי לקבל חלק מהפרטים הבאים או את כולם כדי להשתמש בהם בשאילתה:

מזהה הניסוי: אפשר למצוא אותו בכתובת ה-URL של הדף סקירה כללית של הניסוי. לדוגמה, אם כתובת ה-URL נראית כך: https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25, מזהה הניסוי הוא 25.
מזהה נכס Google Analytics: זהו מזהה הנכס Google Analytics בן 9 הספרות. אפשר למצוא אותו ב-Google Analytics, והוא מופיע גם ב-BigQuery כשמרחיבים את שם הפרויקט כדי להציג את שם טבלת האירועים Google Analytics (project_name.analytics_000000000.events).
תאריך הניסוי: כדי ליצור שאילתה מהירה ויעילה יותר, מומלץ להגביל את השאילתות למחיצות של טבלת האירועים היומית Google Analytics שמכילות את נתוני הניסוי – טבלאות שמזוהות באמצעות הסיומת YYYYMMDD. לכן, אם הניסוי שלכם התנהל מ-2 בפברואר 2024 עד 2 במאי 2024, תצטרכו לציין _TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502'. דוגמה לכך מופיעה בקטע בחירת ערכים של ניסוי ספציפי.
שמות האירועים: בדרך כלל, השמות האלה תואמים למדדי היעדים שהגדרתם בניסוי. לדוגמה, in_app_purchaseאירועים, ad_impression או user_retention אירועים.

אחרי שאוספים את המידע הנדרש ליצירת השאילתה:

פותחים את BigQuery במסוף Google Cloud.
בוחרים את הפרויקט ואז בוחרים באפשרות Create SQL query.
מוסיפים את השאילתה. בקישור הצגת שאילתות לדוגמה מפורטות שאילתות לדוגמה שאפשר להריץ.
לוחצים על Run.

שליחת שאילתות על נתוני הניסוי באמצעות השאילתה שנוצרת באופן אוטומטי במסוף Firebase

אם אתם משתמשים בתוכנית Blaze, בדף סקירה כללית של הניסוי מוצגת שאילתה לדוגמה שמציגה את שם הניסוי, הווריאנטים, שמות האירועים ומספר האירועים בניסוי שמוצג.

כדי לקבל ולהריץ את השאילתה שנוצרה באופן אוטומטי:

במסוף Firebase, פותחים את A/B Testing ובוחרים את הניסוי ב-A/B Testing שרוצים לשלוח עליו שאילתה כדי לפתוח את הסקירה הכללית של הניסוי.
בתפריט האפשרויות, בקטע BigQuery integration, בוחרים באפשרות Query experiment data. הפעולה הזו תפתח את הפרויקט ב-BigQuery במסוף Google Cloud, ותספק שאילתה בסיסית שאפשר להשתמש בה כדי לשלוח שאילתה לגבי נתוני הניסוי.

בדוגמה הבאה מוצגת שאילתה שנוצרה לניסוי עם שלושה וריאנטים (כולל הבקרה) בשם 'ניסוי קידום מכירות לחורף'. הפונקציה מחזירה את שם הניסוי הפעיל, שם הווריאנט, האירוע הייחודי ומספר האירועים לכל אירוע. חשוב לזכור שבכלי ליצירת שאילתות לא מצוין שם הפרויקט בשם הטבלה, כי הוא נפתח ישירות בתוך הפרויקט.

  /*
    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

דוגמאות נוספות לשאילתות זמינות במאמר הצגת דוגמאות לשאילתות.

שאילתות לדוגמה

בקטעים הבאים מפורטות דוגמאות לשאילתות שאפשר להשתמש בהן כדי לחלץ נתונים של ניסוי A/B Testing מטבלאות האירועים Google Analytics.

חילוץ ערכי סטיית התקן של רכישות וניסויים מכל הניסויים

אפשר להשתמש בנתוני תוצאות הניסוי כדי לאמת באופן עצמאי את התוצאות של Firebase A/B Testing. משפט ה-SQL הבא מסיר את הווריאנטים של הניסוי, את מספר המשתמשים הייחודיים בכל וריאנט ומחשב את הסכום הכולל של ההכנסות מאירועים מסוג in_app_purchase ו-ecommerce_purchase, ואת סטיות התקן של כל הניסויים בטווח הזמן שצוין בתאריכי ההתחלה והסיום של _TABLE_SUFFIX.BigQuery אתם יכולים להשתמש בנתונים שמתקבלים מהשאילתה הזו עם גנרטור של מובהקות סטטיסטית לבדיקות t חד-זנבות, כדי לוודא שהתוצאות ש-Firebase מספקת תואמות לניתוח שלכם.

מידע נוסף על אופן החישוב של ההסקה ב-A/B Testing זמין במאמר פרשנות של תוצאות הבדיקה.

  /*
    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;

בחירת ערכים של ניסוי ספציפי

השאילתה הבאה ממחישה איך לקבל נתונים של ניסוי ספציפי ב-BigQuery. השאילתה לדוגמה הזו מחזירה את שם הניסוי, שמות הווריאנטים (כולל 'בסיס להשוואה'), שמות האירועים ומספרי האירועים.

  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