Теперь, когда у вас все настроено, вы готовы начать и запустить A/B-тест. Пока тест выполняется, вы можете просматривать результаты в консоли Firebase .
Разверните приложение и начните тестирование
После добавления логики для обработки значения параметра Remote Config (предыдущий шаг) разверните последние сборки приложения, включающие их.
В консоли Firebase запустите A/B-тест, нажав «Начать эксперимент» .
Обзор результатов
Firebase A/B Testing проведет ваш эксперимент. После того, как пользователи будут ознакомлены с различными вариантами, консоль Firebase отобразит предложение по улучшению.
Просмотрите эффективность каждого варианта на основе показателей, выбранных вами во время настройки теста.
Firebase A/B Testing выносит решение на основе выбранной вами основной метрики, но A/B Testing также предоставляет вам данные для всех других выбранных вами вторичных метрик. Это позволяет вам учитывать эти вторичные показатели при вынесении окончательного суждения об эффективности варианта.
На изображении ниже показан пример тестового запуска с четырьмя вариантами, включая базовый (обратите внимание, что в этом руководстве мы сделали его более простым, ограничив только тремя вариантами). В приведенном ниже примере A/B Testing определило, что выигрышным вариантом является вариант A благодаря улучшению основного показателя « Оценочный общий доход» .
Пользовательский интерфейс консоли Firebase, показывающий примеры результатов A/B-тестирования" class="screenshot">
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2025-07-25 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*** ** * ** ***"]]
Пользовательский интерфейс консоли Firebase, показывающий примеры результатов A/B-тестирования" class="screenshot">