谷歌广告联盟官网的上线投放前，我们经常会面临多个投放素材的选择。比如某个图片是用大图还是小图，是放左边还是右边。传统的解决方法通常是集体讨论，或者经验主义来盲目预判。虽然传统方法多数情况下能带来高效决策，但缺乏科学性、数据性支撑。此时选择A/B测试可能是解决这类问题的更好方法，今天我们来讲讲谷歌广告联盟官网是如何设计Firebase 的A/B测试？
所谓A/B测试，就是为同一条广告制定两个或以上的投放方案，让一部分用户看到A方案，一部分用户看到B方案，在记录投放效果，评估情况。当出现最优方案时，再把优质方案长期投放。当然，实际操作中还有许多需要注意的梦到房子着火细节。
谷歌广告联盟官网的Firebase 的A/B测试，以设置简单、流量精度准确和对比结果易识别被广告主认可采用。当广告主需要Firebase 的A/B测试时，通过Remote Config 里更改几个参数值就能自动修改应用设置，不用写代码或重新打包数据。
从测试结果的观测和准确度上，Firebase 的A/B测试可设置百分比的方式平均分配流量，达到让全部或部分用户参与实验的目标，确保每一个变体在测试投放时都拥有相同的用户属性，变量试验灵活。对于结果分析，自带的 Analytics 工具可呈现实时可视化图表，广告主在观察试验结果后快速决策。
选定投放人群后，可选择让所有受众都参与到投放测试中，即在目标用户的百分比中填写100%，也可选择投放给部分用户，比如选择35%的受众参与测试，在目标用户的百分比中填写35%
在 Remote Config 界面中你需要设定一个最主要的指标，用于以后确定试验中的领先变体，同时额外设置多个追踪的其他指标，以便更全面地了解试验数据。如想要获得日投放监测数据，可以设置用户的一日留存作为最主要的参数指标，并额外设置了三个衡量指标：主题浏览量、主页停留时长和应用使用时间。
参数列选择已设置的功能参数，通过更改参数值就能完成对照组和变体的设置。在一些针对应用界面颜色，广告时长等参数的试验时，也可同时设置多个变体，选择最优的配置。
相比传统的经验主义，谷歌广告联盟官网Firebase 的A/B测试，能更科学、系统的提出决策方法，而且操作很简单。完全不需要技术人员参与，广告主就能完成测试。
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