システムの開発と保守を含む広告事業は、リコールプロセス全体におけるテストの取り組みについて説明します。ページからのリクエストから広告インプレッションの請求まで、プロセス全体を見ていきますこのうち、商業リコールサービスの主な役割は、APPサービスと基礎となる検索サービスを引き受け、テストの過程で、上層のパラメータだけでなく、下位レベルのリターンデータにも注意を払う必要があり、通常、広告リコールを測定する際に、次の一連のアクションを実行する必要があります。プロセス全体から、手動テストにはいくつかの欠点があります。ログを切り替える必要がありますリコール結果の正確性は保証されませんが、リコール戦略や照合順序が複雑な状況では、リコール広告の正確性を判断することは困難ですリコールログと請求ログは、特に多くのコンテンツをチェックする必要があり、基本的なログの各パラメータは、検証する必要があり、特別な注意を必要とします広告リコールテストは、最初のバージョンを改善しますその後、テストを容易にし、すべての側面への依存を減らすために、毎日のテストから精製するために、商業テストグループは、リコール比較、リコールログ、リコール結果、リコールケースツールのためのいくつかのツールを開発しました。比較ツールをリコールします動的テスト環境と安定したテスト環境、動的サンドボックス環境と安定したサンドボックス環境、サンドボックス環境とオンライン環境、テスト広告戦略の新しい変更など、2つの環境を比較するために適用され、ベンチマーク環境のセットは、比較することができます、広告リコールの影響は、この需要の変化を見ることができます。ツールをリコールします、直感的には、単一の広告リコールログの情報を見ることができます、様々な広告情報を表示し、より簡潔で明確なログを見てよりも、サーバーにログインしたくない、このツールで解決することができますが、まだサーバーにID情報を取得する必要があります。結果ツールをリコールします、特定の環境リコール結果に適用され、APPページに依存しない、環境を選択し、広告パラメータを入力し、リコールを行うことができます、また、手数料を請求することができます。ケースツールをリコールします、通常のメンテナンス広告リコールのユースケース、いくつかの一般的なテストシナリオケース、プラットフォームへの定期的なメンテナンス、リコールのたびに、この側面から広告パラメータを見つけ、パラメータを組み立てる必要はありません、テストの事前準備作業を大幅に簡素化します。これらのツールに基づいて、手動テストから半自動テストへの移行は、上流環境への依存を取り除くだけでなく、APPページによる元のリコールから、リコールを行うことができるツールページを介して単純なものに変換され、リコールの結果は、より直感的であり、元のAPPページは、基本的な商品情報のみを表示することができますが、広告は、通常の商品の間に隠され、非常に不便で直感的ではなく、今、ツールページは、プロモーション商品情報を表示するだけでなく、広告プロモーション情報を示しています。リコール比較は、私たちの毎日のテストを容易にし、リコール広告の精度をよりよく保証します。シナリオの設計と開発を開始します。スキームを計画的に実装する必要があります。控除で構成され、コアセクションは、リコール、控除、戦略であり、これはまた、私たちの毎日のテストプロセスに特別な注意を払ういくつかの重要なリンクであり、広告システムの継続的な反復開発テストの後、ライン、ブレーンストーミング、および次のコアテストシナリオを要約します。2、コアケース選択と回帰プロセス現在、コマーシャルは、広告リコールソースに応じて7つの回帰ツールに分類されますまず、異なるリコールソースを区別し、コアケースを分類し、各リコールソースは、広告の場所を表す必要があります。満たしているかどうかが抽出されます。繰り返しになりますが、いくつかの特別な広告レベルのために、特別なチェックがあり、特別なチェックのためにこの部分を引き出します。ポイントが引き出され、控除チェックが行われます。各ケースは、入力チェック、通常のチェック、特別なチェック、クリック手数料チェックの4つのモジュールを通過し、各モジュールは、チェック後に結果を持って、すべてのチェックは、最終的な結果、ケース全体の実行の成功または失敗を識別し、失敗したケースは、特定の失敗のメッセージを印刷し、どのステップが失敗したか、問題のトラブルシューティングを容易にします。チャートを次に示します。トラフィックが多く、現在開いています。回帰テストの実行を開始する過程では、さまざまな問題が発生し、一部のケースはアサーションの失敗によって実行結果に失敗しました。安定性を向上させ、回帰テストを実際に機能させるには、ツール全体を最適化し、より一般的な問題と解決策をいくつか選択し、共有しています。アンチチートポリシーにヒットすると、請求チェックを完了できませんテスト環境は、各ユースケースが広告をリコールする際に、リコール広告の数は不確実ですが、我々は、各リコール広告の控除チェックを行い、頻繁な操作は、ヒット控除手数料アンチチート戦略につながるので、手数料の控除の過程で、同じユーザーのユニークなバウチャーを使用して料金を請求することはできません、異なるユースケースは、ユーザー固有のバウチャーを使用する必要があります。ユーザー情報の置換このシナリオを解決するために、まず、ユーザー固有の資格情報を生成するツールを探し、入力時に重要な情報を交換し、リコールに使用されるパラメータが毎回異なであることを確認し、第二に、すべてのデータを請求する必要はありません。ケースを実際のシナリオに近づけます。データの状態に問題があります。データがケースの実行中に作成されたデータから取得され、データの状態に問題があり、後続のリコールが失敗する原因となります。ガバナンスデータガバナンスツールは、問題データを一括処理する機能を提供し、アカウントごとに問題データを一括処理することも、1つの問題データ処理を行ってもよいし、その役割は、主に2つの部分に反映され、一部は回帰実行前にデータの一部を一括処理し、他の部分は、特別なケースにおいて、各リコールの前に、処理されたデータの状態の検証を行い、データ状態が異常である場合、データを1回前処理し、広告が正常なリコールを可能にすることを保証する。ケースの安定性に役立ちます。ケースなど、特定のシナリオで検証する必要があり、特定の条件に依存するか、強制的にチェックしても意味がありません。プロセスを効率的にするだけでなく、より大きな価値を持つデータ構築ツールも提供されました。データ構築を基礎とするツールは、日常的に不可欠であり、これは、通常のグループ内の共通の蓄積を必要とし、ツールを使用して、ツールの役割を可能な限り再生し、通常のテスト作業をよりよく支援し、今回は、データ構造と回帰テストを組み合わせて、後の回帰テストの拡大に貢献し、我々はより広いリターン範囲を達成することができます。(4)ユースケース間の相互影響により検証に失敗する回帰テスト計画全体は、実行時間が5分程度であり、時間のかかる問題を解決するために、非同期とマルチスレッドを使用してコードを最適化し、現在は80秒程度で、ツールをさらにステップアップすることを考えていましたが、新しい問題が生まれました。回帰ツールの堅牢性も向上しました。達することができます。回帰ツールは、主に広告コアサービスがラインに入る前にリターンを含むたびに使用され、この要件テストに合格することを前提に、回帰ツールを介して広告のコアプロセスが影響を受けないようにし、その後、広告のコアサービスのための自己テスト手段を提供し、各ラインを底にします。アップしている場合です。広告の数が増え、すべての広告レベルへの手動回帰は非現実的であり、各広告サービスがオンラインになる前に自動化された回帰を行う必要があります。これらの問題はオンラインバグではありませんが、これらの問題の存在は、オフラインテストの効率とテストと開発の判断に影響を与え、トラブルシューティングの難しさを高める可能性があるため、リコールツールは定期的にオンラインで実行され、リコールの干渉要因のいくつかを排除するのに役立ちます。私たちの話は始まったばかりですこれらの問題は、ツールの可用性とプロモーション性を継続的に改善し、開発を順調に進め、広告プロセスの継続的な反復的な開発において、テストツールも常に最新の状態に維持し、継続的な豊かさと完璧なツールに固執し、包括的な広告自動化プロセスを実現する上で継続的に進歩し、人材を解放し、より価値ある場所に人材を投入する必要があります。読んでください共有しますコレクションいいね見て見て同期されています自分の考えを書き留めておいてください「発見」-「見る」に移動し、「友人が見ている」を参照します。