同社のチームは、「1 つですべてを賄おうとする画一的なアプローチに代わり、ユーザー ジャーニーのさまざまな段階に合わせてカスタマイズされた広告エクスペリエンスを提供するというアプローチにすることで収益を増やせる」という仮説を立てました。これを検証するため、Qtonz は Google アナリティクス を使用してユーザーを新規ユーザー、リピート ユーザー、パワーユーザーなどのコホートにセグメント化しました。次に、Firebase Remote Config を使用して広告の頻度やプレースメントをユーザー コホートごとに動的に制御および調整し、さらに Firebase A/B Testing を使用してこれらの変更がユーザー エンゲージメントとユーザー維持率に及ぼす影響を確かめました。

たとえば、アプリを使用し始めた初日にユーザーに提示する広告の数を減らし、ユーザーが主要なアプリ内ユーザー行動を完了した後にのみ広告が表示されるようにプレースメントを変更して、押し付けがましさを軽減しました。セッション継続時間の長いユーザーについては、広告の表示回数を 1 日あたり 2 回から 3～4 回に増やしました。また、より多くのユーザーにアプリ内を探索してもらうために、Firebase Remote Config を使用して、アプリを再公開することなく、新しい機能を紹介するマストヘッドをアプリ内に追加しました。それと同時に、1 日のエンゲージメント時間、DAU / MAU、1 日および 1 週間のユーザー維持率といった主要な製品の指標をコホートごとにモニタリングし、実施した変更がユーザー エクスペリエンスに悪影響を及ぼしていないことを確認しました。

さまざまな広告フォーマットと頻度の組み合わせを試すことで、Qtonz は 1 日のアクティブ ユーザーあたりの平均収益（ARPDAU）を 190% 向上させました。また、Firebase の力と AdMob から得られた収益化に関する分析情報を活用して広告エクスペリエンスを迅速かつ簡単にパーソナライズし、ユーザー エンゲージメントと最終的な収益の両方を高めることができました。