Teste a adoção de novos formatos de anúncio da AdMob usando o Firebase

Visão geral da solução

O que são testes de adoção de formato de anúncio?

Quer seu aplicativo seja voltado para receita híbrida ou para receita de anúncios, a adoção de diferentes formatos de anúncio pode ser complicada.

Nem todos os formatos de anúncio são adequados para todos os aplicativos, e alguns formatos de anúncio podem ter melhor desempenho dependendo das propriedades do aplicativo. Ao implementar um novo formato de anúncio, você pode estar preocupado com o impacto negativo na experiência ou retenção do usuário, mas também pode estar curioso para saber se é possível aumentar a receita e o engajamento se um novo formato de anúncio for instrumentado adequadamente.

Gráfico comparando a retenção e a receita de anúncios de diferentes formatos de anúncio com o aumento da frequência do anúncio
Figura 1 : O formato de anúncio ideal maximiza a receita com impacto mínimo na rotatividade

Para resolver essas incógnitas, o Firebase oferece ferramentas que ajudam você a testar e tomar decisões baseadas em dados sobre a adoção de novos formatos de anúncio:

  • Usando o Firebase, você pode testar A/B o desempenho de um novo formato de anúncio com um pequeno subconjunto de usuários.

  • Você pode observar os resultados do teste e revisar as recomendações do Firebase sobre se o novo formato de anúncio tem um desempenho melhor do que o formato de anúncio existente.

  • Quando tiver certeza de que as alterações provavelmente terão um impacto positivo, você poderá implementá-las para mais usuários com o clique de um botão.

Caso de negócios e o valor

Em média, os desenvolvedores e editores que usam as ferramentas Google AdMob e Firebase para adicionar um novo formato de anúncio desfrutam de grandes aumentos de receita (até 10X*), mantendo a taxa de retenção estável.

* Aumento da receita com base nos resultados de 8 grandes editoras em 2020.

Logotipo da Pomolo Games

A Pomelo Games usa o Firebase para aumentar a receita em até 35% sem perder jogadores.

Logotipo Qtonz

Qtonz usa Firebase para obter aumento de 4x na receita de anúncios e aumento de 190% no ARPDAU .

Implementando a solução

Para implementar esta solução, você pode seguir nosso tutorial passo a passo (encontre uma visão geral deste tutorial mais adiante nesta página).

Neste tutorial de várias etapas, você aprenderá como usar o Firebase para testar um novo formato de anúncio da Google AdMob para seu aplicativo . Ele usa um anúncio intersticial premiado como exemplo de caso de teste, mas você pode extrapolar e usar essas mesmas etapas para testar outros formatos de anúncio .

Este tutorial pressupõe que você já usa a AdMob no seu aplicativo e deseja testar se a adição de outro bloco de anúncios (com um novo formato de anúncio) terá impacto na receita ou em outras métricas do seu aplicativo. No entanto, se você ainda não usa a AdMob no seu aplicativo, tudo bem! As etapas deste tutorial também podem ajudar você a entender se a simples adição de um bloco de anúncios ao seu aplicativo tem impacto nas métricas do seu aplicativo.

Produtos e recursos usados ​​para esta solução

AdMob do Google

O Google AdMob permite que você crie variantes de blocos de anúncios que serão veiculadas em seu aplicativo. Quando você vincula a AdMob ao Firebase, a AdMob envia informações sobre receita de anúncios ao Firebase para melhorar a otimização da estratégia de anúncios.

Google Analytics

O Google Analytics fornece informações sobre métricas de engajamento, retenção e monetização do usuário, como receita total, receita da AdMob, receita de compras e muito mais. Ele também permite criar públicos e segmentos de usuários.

Configuração remota do Firebase

A Configuração remota do Firebase permite alterar e personalizar dinamicamente o comportamento e a aparência do seu aplicativo para os segmentos de usuários desejados, tudo isso sem publicar uma nova versão do seu aplicativo . Neste tutorial, você usará parâmetros da Configuração remota para controlar se um novo bloco de anúncios será exibido aos usuários.

Teste A/B do Firebase

O Firebase A/B Testing fornece a interface e a infraestrutura para executar experimentos de produtos e marketing em seu aplicativo. Ele se encarrega de distribuir variantes de experimento aos usuários e, em seguida, realiza análises estatísticas para determinar se uma variante de experimento está superando o desempenho do grupo de controle com base na métrica principal selecionada, como receita ou retenção de usuários.


Fluxograma de solução e produtos utilizados


Visão geral do tutorial da solução

Vá diretamente para o tutorial passo a passo

  1. Use a AdMob para criar uma nova variante de bloco de anúncios para teste

    1. Crie um novo bloco de anúncios intersticiais premiados na AdMob.

    2. Implemente o posicionamento do bloco de anúncios no código do seu aplicativo.

  2. Configure um teste A/B no console do Firebase

    1. Defina os fundamentos do teste, o direcionamento e os objetivos contra os quais o teste será executado.

    2. Defina variantes de teste e configure o parâmetro Configuração remota que controlará se o novo bloco de anúncios será exibido aos usuários no teste.

  3. Processar valores de parâmetros do Configuração remota no código do seu app

    1. Use o parâmetro Configuração remota no seu aplicativo.

    2. Implemente a lógica para exibir o bloco de anúncios com base no valor do parâmetro.

  4. Inicie o teste A/B e analise os resultados do teste no console do Firebase

    1. Depois de iniciar o teste e permitir que ele seja executado por alguns dias ou semanas, verifique no Firebase console se o teste A/B tem uma variante vencedora com base no objetivo principal do teste A/B.

    2. Revise o impacto nas métricas secundárias de cada variante para garantir que elas não causaram impactos negativos não intencionais nessas métricas.

  5. Decida se deseja lançar o novo formato de anúncio

    1. Se o teste A/B determinar que a variante que mostra o novo formato de anúncio é a vencedora, você poderá começar a exibir o formato de anúncio para todos os usuários segmentados no experimento, todos os usuários do seu aplicativo ou para um subconjunto de seus usuários.

    2. Se um vencedor claro ainda não tiver sido determinado, você poderá continuar executando a experiência para coletar mais dados ou encerrá-la se ela já estiver em execução há um longo período com resultados inconclusivos.

Glossário