Prova l'adozione dei nuovi formati di annunci AdMob utilizzando Firebase
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Panoramica della soluzione
Che cos'è il test di adozione dei formati degli annunci?
Indipendentemente dal fatto che la tua app sia basata su entrate ibride o pubblicitarie, l'adozione di diversi formati degli annunci può essere complicata.
Non tutti i formati degli annunci sono adatti a ogni app e alcuni potrebbero avere un rendimento migliore in base alle proprietà dell'app. Quando implementi un nuovo formato dell'annuncio, potresti essere preoccupato per l'impatto negativo sull'esperienza utente o sulla fidelizzazione, ma potresti anche essere curioso di sapere se puoi aumentare le entrate e il coinvolgimento se un nuovo formato dell'annuncio viene strumentato correttamente.
Figura 1: il formato dell'annuncio ottimale massimizza le entrate con un impatto minimo sul tasso di abbandono
Per risolvere questi problemi, Firebase offre strumenti che ti aiutano a testare e poi a prendere decisioni basate sui dati sull'adozione di nuovi formati degli annunci:
Con Firebase puoi eseguire test A/B sul rendimento di un nuovo formato dell'annuncio con un
piccolo sottoinsieme di utenti.
Puoi osservare i risultati del test e esaminare i consigli di Firebase su come stabilire se il nuovo formato dell'annuncio ha un rendimento migliore rispetto a quello esistente.
Una volta che avrai la certezza che le modifiche avranno probabilmente un impatto positivo,
puoi implementarle per un maggior numero di utenti con un semplice clic.
Business case e valore
In media, gli sviluppatori e i publisher che utilizzano gli strumenti Google AdMob e Firebase per aggiungere un nuovo formato dell'annuncio registrano un notevole aumento delle entrate (fino a 10 volte*) mantenendo stabile il tasso di fidelizzazione.
*Aumento delle entrate basato sui risultati di otto grandi publisher nel 2020.
Pomelo Games utilizza Firebase
per aumentare le entrate fino al 35% senza perdere giocatori.
Qtonz utilizza Firebase per
ottenere un aumento quadruplicato delle entrate pubblicitarie e un incremento del 190% ARPDAU.
Implementazione della soluzione
Per implementare questa soluzione, puoi seguire il nostro tutorial passo passo (puoi trovare una panoramica di questo tutorial più avanti in questa pagina).
In questo tutorial passo passo, imparerai come utilizzare Firebase per testare un nuovo
Google AdMob formato dell'annuncio per la tua app. Utilizza un
annuncio interstitial con premio
come caso di test di esempio, ma puoi estrapolare e utilizzare gli stessi passaggi per
testare
altri formati degli annunci.
Questo tutorial presuppone che tu stia già utilizzando AdMob nella tua app e che tu voglia verificare se l'aggiunta di un'altra unità pubblicitaria (con un nuovo formato dell'annuncio) avrà un impatto sulle entrate o su altre metriche della tua app. Tuttavia, se non utilizzi già AdMob nella tua app, non c'è problema. I passaggi descritti in questo tutorial possono anche aiutarti a capire se la semplice aggiunta di un'unità pubblicitaria all'app influisce sulle relative metriche.
Prodotti e funzionalità utilizzati per questa soluzione
Google AdMob
Google AdMob ti consente di creare varianti di unità pubblicitarie da pubblicare all'interno della tua app. Quando colleghi AdMob a
Firebase, AdMob invia a Firebase informazioni sulle entrate pubblicitarie per migliorare l'ottimizzazione della strategia pubblicitaria.
Google Analytics
Google Analytics fornisce informazioni sulle metriche relative a coinvolgimento, fidelizzazione e monetizzazione degli utenti, come entrate totali, entrate AdMob, entrate generate dagli acquisti e molto altro. Inoltre, ti consente di
creare segmenti di pubblico e segmenti utenti.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config ti consente di
modificare e personalizzare dinamicamente il comportamento e l'aspetto della tua app per
i segmenti di utenti che preferisci, il tutto senza dover pubblicare una nuova versione della tua
app. In questo tutorial utilizzerai i parametri Remote Config per controllare se una nuova unità pubblicitaria viene mostrata agli utenti.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing fornisce l'interfaccia e l'infrastruttura per eseguire esperimenti di prodotto e marketing nella tua app. Si occupa di distribuire le varianti dell'esperimento agli utenti, quindi esegue analisi statistiche per determinare se una variante dell'esperimento sta superando il gruppo di controllo in base alla metrica principale selezionata, ad esempio le entrate o la fidelizzazione degli utenti.
Dopo aver avviato il test e averlo eseguito per alcuni giorni o settimane, controlla nella console Firebase se il test A/B ha una variante vincente in base allo scopo principale del test.
Esamina l'impatto sulle metriche secondarie per ogni variante per assicurarti che le varianti non abbiano causato impatti negativi indesiderati su queste metriche.
Se A/B Testing determina che la variante che mostra il nuovo formato dell'annuncio è la vincente, puoi iniziare a mostrare il formato dell'annuncio a tutti gli utenti scelti come target nell'esperimento, a tutti gli utenti della tua app o a un sottoinsieme di utenti.
Se non è ancora stato determinato un vincitore definitivo, puoi continuare a eseguire l'esperimento per raccogliere più dati o terminarlo se è già in esecuzione da molto tempo con risultati inconcludenti.
Glossario
Visualizza un elenco di termini comuni per questa soluzione
Entrate AdMob: entrate della rete e di Open BiddingAdMob
Entrate IAP: entrate generate dagli acquisti in-app
Entrate totali: entrate totali
Fidelizzazione: la fidelizzazione come metrica chiave nei test A/B viene monitorata come fidelizzazione degli utenti per 1 giorno, 2-3 giorni, 4-7 giorni, 8-14 giorni o più di 15 giorni
Parametro Remote Config: il parametro configurabile utilizzato per controllare se mostrare o meno il nuovo formato dell'annuncio. In questa guida, sarà un valore booleano.
Configurazione di riferimento: la configurazione così com'è in un determinato test A/B, nota anche come gruppo di controllo. In genere, il controllo utilizza il valore predefinito per il parametro Remote Config, ma può essere configurato per utilizzare un nuovo valore di controllo, se necessario.
Configurazioni delle varianti: le configurazioni delle varianti sono le configurazioni alternative con valori del parametro Remote Config diversi che vogliamo testare rispetto alla configurazione di riferimento.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Mancano le informazioni di cui ho bisogno","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Troppo complicato/troppi passaggi","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsoleti","outOfDate","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Problema relativo a esempi/codice","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 2025-07-25 UTC."],[],[],null,["**Solution overview**\n\nWhat is ad format adoption testing?\n\nWhether your app is hybrid-revenue or ads-revenue driven, the adoption of\ndifferent ad formats can be complicated.\n\nNot all ad formats will suit every app, and some ad formats might perform better\ndepending on app properties. When implementing a new ad format, you might be\nconcerned about negative impact on user experience or retention, but you might\nalso be curious if you can increase revenue and engagement if a new ad format\nis properly instrumented.\n***Figure 1**: Optimal ad format maximizes revenue with minimal impact to churn*\n\nTo resolve these unknowns, Firebase offers tools that help you test and then\nmake data-driven decisions about adopting new ad formats:\n\n- Using Firebase, you can A/B test the performance of a new ad format with a\n *small subset* of users.\n\n- You can observe the test results and review recommendations from Firebase\n about whether the new ad format is performing better than the existing ad\n format.\n\n- Once you're confident that the changes will likely have a positive impact,\n you can roll out the changes to more of your users with a click of a button.\n\nBusiness case and the value\n\nOn average, developers and publishers who use Google AdMob and Firebase\ntools for adding a new ad format enjoy major revenue uplifts (up to 10X\\*) while\nkeeping the retention rate stable.\n\n\\**Revenue uplift based on results from 8 large publishers in 2020.*\n\n|---|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Pomelo Games**](/use-cases/pomelo-games) uses Firebase to increase revenue by up to 35% without losing players. |\n\n|---|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Qtonz**](/use-cases/qtonz-mbit-music) uses Firebase to achieve 4x increase in Ads Revenue and 190% increase in . |\n\nImplementing the solution\n\nTo implement this solution, you can follow our step-by-step tutorial (find an\noverview of this tutorial later on this page).\n\nIn this multistep tutorial, you'll learn **how to use Firebase to test a new\nGoogle AdMob ad format for your app** . It uses a\n[rewarded interstitial ad](https://support.google.com/admob/answer/9884467)\nas the example test case, but you can extrapolate and use these same steps to\ntest out\n[other ad formats](https://support.google.com/admob/answer/6128738).\n\nThis tutorial assumes that you already use AdMob in your app and that you'd\nlike to test whether adding *another* ad unit (with a new ad format) will have\nan impact on your app's revenue or other metrics. However, if you don't already\nuse AdMob in your app, that's ok! The steps in this tutorial can also help\nyou understand if simply adding an ad unit to your app has an impact on your\napp's metrics.\n| **Tip:** If there's a term that you're not familiar with, check out the [glossary](#glossary) at the bottom of this page.\n\nProducts and features used for this solution\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Google AdMob \u003e [Google AdMob](/docs/admob) enables you to create ad unit variants that will be served within your app. When you link AdMob with Firebase, AdMob sends ad revenue information to Firebase to improve ad strategy optimization. Google Analytics \u003e [Google Analytics](/docs/analytics) gives you insight into user engagement, retention, and monetization metrics like total revenue, AdMob revenue, purchase revenue, and much more. It also allows you to create user audiences and segments. | Firebase Remote Config \u003e [Firebase Remote Config](/docs/remote-config) enables you to dynamically change and customize the behavior and appearance of your app for desired user segments --- *all without publishing a new version of your \u003e app* . In this tutorial, you'll use Remote Config parameters to control whether a new ad unit is shown to your users. Firebase A/B Testing \u003e [Firebase A/B Testing](/docs/ab-testing) provides the interface and infrastructure to run product and marketing experiments in your app. It takes care of distributing experiment variants to users, and then performs statistical analysis to determine if an experiment variant is outperforming the control group based on your selected key metric, such as revenue or user retention. |\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSolution tutorial overview\n\n[Go\ndirectly to the step-by-step tutorial](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n1. [**Use AdMob to\n create a new ad unit variant for testing**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n 1. Create a new rewarded interstitial ad unit in AdMob.\n\n 2. Implement the ad unit placement within your app's code.\n\n2. [**Set up an A/B\n test in the Firebase console**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-2)\n\n 1. Define testing basics, targeting, and the goals that the test will run\n against.\n\n 2. Define test variants and set up the Remote Config parameter that\n will control whether to show the new ad unit to users in the test.\n\n3. [**Handle\n Remote Config parameter values in your app's code**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-3)\n\n 1. Use the Remote Config parameter in your app.\n\n 2. Implement the logic for displaying the ad unit based on the parameter's\n value.\n\n4. [**Start the A/B\n test and review the test results in the Firebase console**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-4)\n\n 1. After starting the test and allowing it to run for a few days or weeks,\n check the Firebase console for whether the A/B test has a winning\n variant based on the primary goal of the A/B test.\n\n 2. Review the impact on secondary metrics for each variant to ensure the\n variants didn't cause unintended negative impacts to those metrics.\n\n5. [**Decide whether\n to roll out the new ad format**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-5)\n\n 1. If A/B Testing determines that the variant showing the new ad format\n is the winner, you can start showing the ad format to all users targeted\n in the experiment, all users of your app, or to a subset of your users.\n\n 2. If a clear winner isn't yet determined, you can either continue running\n the experiment to gather more data, or end the experiment if it's\n already been running for a long period with inconclusive results.\n\nGlossary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nView a list of common terms for this solution\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **AdMob revenue** : AdMob network and open bidding revenue\n\n- **IAP revenue**: In app purchases revenue\n\n- **Total revenue**: Total revenue\n\n- **Retention**: Retention as a key metric in A/B tests is tracked as 1 day,\n 2-3 days, 4-7 days, 8-14 days, or 15+ days user retention\n\n- **Remote Config parameter**: The configurable parameter used to control\n whether we show the new ad format or not. In this guide, it will be a boolean\n value.\n\n- **Baseline configuration** : The as-is configuration in any particular A/B test\n --- also known as the control. The control usually uses the default value for\n the Remote Config parameter, but it can be configured to use a new control\n value if needed.\n\n- **Variant configurations** : The variant configurations are the alternative\n configurations with different Remote Config parameter values that we would\n like to test against the baseline configuration.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e"]]
