BigQuery की मदद से A/B टेस्टिंग डेटा की जांच करना

A/B Testing कंसोल में एक्सपेरिमेंट का डेटा देखने के अलावा, BigQuery में एक्सपेरिमेंट के डेटा की जांच की जा सकती है और उसका विश्लेषण किया जा सकता है. A/B Testing के लिए अलग BigQuery टेबल नहीं होती. हालांकि, Analytics इवेंट टेबल में हर Google Analytics इवेंट के लिए, एक्सपेरिमेंट और वैरिएंट की सदस्यताएं सेव की जाती हैं.

जिन उपयोगकर्ता प्रॉपर्टी में एक्सपेरिमेंट की जानकारी होती है वे userProperty.key like "firebase_exp_%" या userProperty.key = "firebase_exp_01" फ़ॉर्मैट में होती हैं. इनमें 01, एक्सपेरिमेंट आईडी होता है और userProperty.value.string_value में एक्सपेरिमेंट वैरिएंट का इंडेक्स (शून्य पर आधारित) होता है.

एक्सपेरिमेंट का डेटा निकालने के लिए, इन एक्सपेरिमेंट उपयोगकर्ता प्रॉपर्टी का इस्तेमाल किया जा सकता है. इससे, आपको अपने एक्सपेरिमेंट के नतीजों को कई अलग-अलग तरीकों से देखने और A/B Testing के नतीजों की स्वतंत्र रूप से पुष्टि करने की सुविधा मिलती है.

शुरू करने के लिए, इस गाइड में बताए गए तरीके से यह प्रोसेस पूरी करें:

1. Firebase कंसोल में, Google Analytics के लिए BigQuery एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करना
2. BigQuery का इस्तेमाल करके A/B Testing डेटा ऐक्सेस करना
3. उदाहरण के तौर पर दी गई क्वेरी एक्सप्लोर करना

Firebase कंसोल में, Google Analytics के लिए BigQuery एक्सपोर्ट की सुविधा चालू करना

Spark प्लान का इस्तेमाल करने पर, BigQuery सैंडबॉक्स का इस्तेमाल करके, BigQuery को बिना किसी शुल्क के ऐक्सेस किया जा सकता है. हालांकि, इसके लिए सैंडबॉक्स की सीमाएं लागू होंगी. ज़्यादा जानकारी के लिए, कीमत और BigQuery सैंडबॉक्स देखें.

सबसे पहले, पक्का करें कि आपने Analytics डेटा को BigQuery में एक्सपोर्ट किया हो:

1. इंटिग्रेशन टैब खोलें. इसे Firebase कंसोल में settings> प्रोजेक्ट सेटिंग का इस्तेमाल करके ऐक्सेस किया जा सकता है.
2. अगर BigQuery का इस्तेमाल, Firebase की अन्य सेवाओं के साथ पहले से किया जा रहा है, तो मैनेज करें पर क्लिक करें. अगर ऐसा नहीं है, तो लिंक करें पर क्लिक करें.
3. BigQuery से Firebase को लिंक करने के बारे में जानकारी देखें. इसके बाद, आगे बढ़ें पर क्लिक करें.
4. इंटिग्रेशन कॉन्फ़िगर करें सेक्शन में, Google Analytics टॉगल को चालू करें.

5. कोई देश/इलाका चुनें और एक्सपोर्ट सेटिंग चुनें.

6. BigQuery से लिंक करें पर क्लिक करें.

डेटा एक्सपोर्ट करने के तरीके के आधार पर, टेबल उपलब्ध होने में एक दिन लग सकता है. BigQuery में प्रोजेक्ट डेटा एक्सपोर्ट करने के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, BigQuery में प्रोजेक्ट डेटा एक्सपोर्ट करना लेख पढ़ें.

BigQuery में A/B Testing का डेटा ऐक्सेस करना

किसी खास एक्सपेरिमेंट के लिए डेटा क्वेरी करने से पहले, आपको अपनी क्वेरी में इस्तेमाल करने के लिए, इनमें से कुछ या सभी को हासिल करना होगा:

• एक्सपेरिमेंट आईडी: इसे एक्सपेरिमेंट की खास जानकारी पेज के यूआरएल से पाया जा सकता है. उदाहरण के लिए, अगर आपका यूआरएल https://console.firebase.google.com/project/my_firebase_project/config/experiment/results/25 जैसा दिखता है, तो एक्सपेरिमेंट आईडी 25 है.
• Google Analytics प्रॉपर्टी आईडी: यह आपका नौ वर्णों वाला Google Analytics प्रॉपर्टी आईडी है. इसे Google Analytics में देखा जा सकता है. साथ ही, BigQuery में भी दिखता है. ऐसा तब होता है, जब Google Analytics इवेंट टेबल (project_name.analytics_000000000.events) का नाम दिखाने के लिए, प्रोजेक्ट का नाम बड़ा किया जाता है.
• एक्सपेरिमेंट की तारीख: तेज़ और ज़्यादा असरदार क्वेरी बनाने के लिए, अपनी क्वेरी को Google Analytics रोज़ के उन इवेंट टेबल के सेगमेंट तक सीमित रखना अच्छा होता है जिनमें आपका एक्सपेरिमेंट डेटा होता है. इन टेबल को YYYYMMDD सफ़िक्स से पहचाना जाता है. इसलिए, अगर आपका एक्सपेरिमेंट 2 फ़रवरी, 2024 से 2 मई, 2024 तक चला था, तो आपको _TABLE_SUFFIX between '20240202' AND '20240502' की जानकारी देनी होगी. उदाहरण के लिए, किसी खास एक्सपेरिमेंट की वैल्यू चुनना देखें.
• इवेंट के नाम: आम तौर पर, ये उन लक्ष्य मेट्रिक से मेल खाते हैं जिन्हें आपने एक्सपेरिमेंट में कॉन्फ़िगर किया है. उदाहरण के लिए, in_app_purchase इवेंट, ad_impression या user_retention इवेंट.

ज़रूरी जानकारी इकट्ठा करने के बाद, क्वेरी जनरेट करने के लिए:

1. Google Cloud कंसोल में, BigQuery खोलें.
2. अपना प्रोजेक्ट चुनें. इसके बाद, SQL क्वेरी बनाएं को चुनें.
3. अपनी क्वेरी जोड़ें. क्वेरी चलाने के उदाहरण के लिए, उदाहरण के तौर पर दी गई क्वेरी एक्सप्लोर करें देखें.
4. चालू करें पर क्लिक करें.

Firebase कंसोल की अपने-आप जनरेट हुई क्वेरी का इस्तेमाल करके, एक्सपेरिमेंट के डेटा को क्वेरी करना

अगर Blaze प्लान का इस्तेमाल किया जा रहा है, तो एक्सपेरिमेंट की खास जानकारी पेज पर एक सैंपल क्वेरी दिखती है. इससे, देखे जा रहे एक्सपेरिमेंट का नाम, वैरिएंट, इवेंट के नाम, और इवेंट की संख्या दिखती है.

अपने-आप जनरेट हुई क्वेरी पाने और उसे चलाने के लिए:

1. Firebase कंसोल में, A/B Testing खोलें और वह A/B Testing एक्सपेरिमेंट चुनें जिसके लिए आपको क्वेरी करनी है, ताकि आप एक्सपेरिमेंट की खास जानकारी खोल सकें.
2. विकल्प मेन्यू में, BigQuery इंटिग्रेशन के नीचे, एक्सपेरिमेंट डेटा क्वेरी करें को चुनें. इससे आपका प्रोजेक्ट, Google Cloud कंसोल में BigQuery के अंदर खुल जाता है. साथ ही, आपको एक बुनियादी क्वेरी मिलती है, जिसका इस्तेमाल अपने एक्सपेरिमेंट के डेटा के बारे में क्वेरी करने के लिए किया जा सकता है.

नीचे दिए गए उदाहरण में, "सर्दियों में वेलकम एक्सपेरिमेंट" नाम के तीन वैरिएंट (बेसलाइन के साथ) वाले एक्सपेरिमेंट के लिए जनरेट की गई क्वेरी दिखाई गई है. यह सक्रिय एक्सपेरिमेंट का नाम, वैरिएंट का नाम, यूनीक इवेंट, और हर इवेंट के लिए इवेंट की संख्या दिखाता है. ध्यान दें कि क्वेरी बिल्डर, टेबल के नाम में आपके प्रोजेक्ट का नाम नहीं दिखाता, क्योंकि यह सीधे आपके प्रोजेक्ट में खुलता है.

  /*
    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

क्वेरी के अन्य उदाहरणों के लिए, क्वेरी के उदाहरण एक्सप्लोर करें पर जाएं.

उदाहरण के तौर पर दी गई क्वेरी एक्सप्लोर करना

यहां दिए गए सेक्शन में, क्वेरी के ऐसे उदाहरण दिए गए हैं जिनका इस्तेमाल करके, Google Analytics इवेंट टेबल से A/B Testing प्रयोग का डेटा निकाला जा सकता है.

सभी एक्सपेरिमेंट से खरीदारी और एक्सपेरिमेंट के स्टैंडर्ड डेविएशन की वैल्यू निकालना

एक्सपेरिमेंट के नतीजों के डेटा का इस्तेमाल करके, Firebase A/B Testing के नतीजों की स्वतंत्र रूप से पुष्टि की जा सकती है. यहां दिया गया BigQuery SQL स्टेटमेंट, एक्सपेरिमेंट के वैरिएंट और हर वैरिएंट में यूनीक उपयोगकर्ताओं की संख्या को निकालता है. साथ ही, in_app_purchase और ecommerce_purchase इवेंट से मिले कुल रेवेन्यू और _TABLE_SUFFIX शुरू और खत्म होने की तारीख के तौर पर तय की गई समयसीमा के दौरान, सभी एक्सपेरिमेंट के लिए स्टैंडर्ड डेविएशन का योग जोड़ता है. इस क्वेरी से मिले डेटा का इस्तेमाल, एक-तरफ़ा टी-टेस्ट के लिए आंकड़ों के हिसाब से अहम जानकारी जनरेटर के साथ किया जा सकता है. इससे यह पुष्टि की जा सकती है कि Firebase के दिए गए नतीजे, आपके विश्लेषण से मेल खाते हैं या नहीं.

A/B Testing के अनुमान का हिसाब लगाने के तरीके के बारे में ज़्यादा जानने के लिए, टेस्ट के नतीजों का विश्लेषण करना लेख पढ़ें.

  /*
    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;

किसी खास एक्सपेरिमेंट की वैल्यू चुनना

यहां दी गई उदाहरण क्वेरी से पता चलता है कि BigQuery में किसी खास प्रयोग का डेटा कैसे पाया जा सकता है. इस सैंपल क्वेरी से, एक्सपेरिमेंट का नाम, वैरिएंट के नाम (इसमें बेसलाइन भी शामिल है), इवेंट के नाम, और इवेंट की संख्या मिलती है.

  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