Оптимизируйте частоту показа объявлений AdMob с помощью Firebase
Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
Обзор решения
Что такое оптимизация частоты показов рекламы?
Независимо от того, генерирует ли ваше приложение гибридный доход или доход от рекламы, оптимизация доходов от рекламы и поддержание высокого качества пользовательского опыта может быть непростой задачей. Реклама — отличный источник дохода, но её частая демонстрация может негативно сказаться на пользовательском опыте и привести к оттоку пользователей.
Не существует универсального подхода к частоте показов рекламы для любого приложения; эффективность рекламы сильно различается от приложения к приложению и от аудитории к аудитории. Вас может беспокоить, что увеличение частоты показов рекламы может негативно повлиять на пользовательский опыт или удержание, но вам также может быть интересно узнать, может ли это привести к росту дохода и вовлечённости при правильном подходе и контроле показателей вовлечённости.
Рисунок 1 : Оптимальная частота показов рекламы максимизирует доход с минимальным влиянием на отток клиентов
Для решения этих неизвестных вопросов Firebase предлагает инструменты, которые помогут вам провести тестирование и принять решения на основе данных об оптимальной частоте показов рекламы:
Используя Firebase, вы можете проводить A/B-тестирование эффективности различных частот показов рекламы на небольшой подгруппе пользователей.
Вы можете ознакомиться с результатами тестирования и рекомендациями Firebase о том, какая частота показа объявлений дает лучшие результаты и оказывает минимальное влияние на удержание.
Как только вы убедитесь, что изменения, скорее всего, окажут положительное влияние, вы сможете распространить их на большее количество пользователей одним нажатием кнопки.
Бизнес-кейс и ценность
Разработчики и издатели, использующие инструменты Google AdMob и Firebase для оптимизации частоты показов рекламы, получают значительный прирост доходов без ущерба для пользовательского опыта.
Qtonz использует Firebase для увеличения доходов от рекламы в 4 раза и повышения вовлеченности путем настройки опыта для разных этапов пути пользователя.
Меньше рекламы для новых пользователей : сократилось количество рекламы , которую видит пользователь в первый день использования приложения. Также было изменено её размещение таким образом, чтобы реклама появлялась только после того, как пользователь выполнил ключевое действие в приложении. Эти изменения сделали рекламу менее навязчивой.
Более частые рекламные объявления для активных пользователей : для пользователей с более длительными сеансами Qtonz увеличил количество показываемых рекламных объявлений с 2 до 3–4 в день.
Реализация решения
Чтобы реализовать это решение, вы можете следовать нашему пошаговому руководству (обзор руководства вы найдете далее на этой странице).
В этом многоэтапном руководстве вы узнаете, как использовать Firebase для тестирования различных ограничений частоты показов рекламы Google AdMob в вашем приложении . В качестве тестового примера используются полноэкранные объявления , но вы можете использовать те же шаги для тестирования ограничения частоты показов других форматов рекламы .
В этом руководстве предполагается, что вы уже используете AdMob в своём приложении и хотите проверить, повлияет ли изменение частоты показов полноэкранного рекламного блока на доход вашего приложения или другие показатели. Однако, если вы ещё не используете AdMob в своём приложении, ничего страшного! Действия, описанные в этом руководстве, также помогут вам понять, какую частоту показов рекламы следует использовать в вашем приложении.
Продукты и функции, используемые для этого решения
Google AdMob
Google AdMob позволяет создавать рекламные блоки с различной частотой показа или обновления, которые будут отображаться в вашем приложении. При подключении AdMob к Firebase, AdMob отправляет информацию о доходах от рекламы в Firebase для оптимизации рекламной стратегии.
Google Analytics
Google Analytics предоставляет информацию о вовлеченности пользователей, их удержании и показателях монетизации, таких как общий доход, доход AdMob , доход от покупок и многое другое. Кроме того, он позволяет создавать аудитории и сегменты пользователей.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config позволяет динамически изменять и настраивать поведение и внешний вид приложения для желаемых сегментов пользователей — и всё это без публикации новой версии приложения . В этом руководстве вы будете использовать параметры Remote Config для управления рекламными блоками, показываемыми пользователям.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing предоставляет интерфейс и инфраструктуру для проведения продуктовых и маркетинговых экспериментов в вашем приложении. Сервис распределяет варианты эксперимента среди пользователей, а затем проводит статистический анализ, чтобы определить, превосходит ли экспериментальный вариант контрольную группу по выбранной ключевой метрике, такой как доход или удержание пользователей.
Определите основы тестирования, таргетинг и цели, которым будет соответствовать тест.
Определите варианты теста и настройте параметр Remote Config , который будет контролировать, какой рекламный блок будет показываться пользователям в тесте.
После запуска теста и его работы в течение нескольких дней или недель проверьте консоль Firebase на предмет наличия в тесте A/B выигрышного варианта с учетом основной цели теста A/B.
Проверьте влияние каждого варианта на вторичные показатели, чтобы убедиться, что варианты не оказывают непреднамеренного негативного воздействия на эти показатели.
Если A/B Testing определит, что вариант с новым форматом рекламы является победителем, вы можете начать показывать этот формат рекламы всем пользователям, выбранным в рамках эксперимента, всем пользователям вашего приложения или подгруппе ваших пользователей.
Если явный победитель еще не определен, вы можете либо продолжить проведение эксперимента, чтобы собрать больше данных, либо завершить эксперимент, если он уже длится долгое время с неоднозначными результатами.
Глоссарий
Просмотреть список общих терминов для этого решения
Доход AdMob : сеть AdMob и доход от открытых торгов
Доход от покупок в приложении : доход от покупок в приложении
Общий доход : Общий доход
Удержание : удержание как ключевой показатель в A/B-тестах отслеживается как удержание пользователя в течение 1 дня, 2–3 дней, 4–7 дней, 8–14 дней или 15+ дней.
Параметр Remote Config : настраиваемый параметр, используемый для управления показом рекламного блока пользователям. В данном руководстве это идентификатор рекламного блока.
Базовая конфигурация : текущая конфигурация в любом конкретном A/B-тесте, также известная как контрольная. Обычно контрольная конфигурация использует значение по умолчанию для параметра Remote Config , но при необходимости её можно настроить на использование нового контрольного значения.
Варианты конфигураций : Варианты конфигураций — это альтернативные конфигурации с различными значениями параметров Remote Config , которые мы хотели бы протестировать относительно базовой конфигурации.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2025-08-22 UTC."],[],[],null,["**Solution overview**\n\nWhat is ad frequency optimization?\n\nWhether your app is hybrid-revenue or ads-revenue driven, optimizing ads revenue\nand keeping a high-quality user experience can be tricky. Ads are a great source\nof revenue, but a high frequency of ads can provide a negative user experience\nand might lead to user churn.\n\nThere is no \"one ad frequency suits all\" approach for any app; ads performance\nvaries greatly from app to app and from audience to audience. You might be\nconcerned that increasing ad frequency could have a negative impact on user\nexperience or retention, but you might also be curious to see if it could lead\nto an increase in revenue and engagement when instrumented properly, keeping\nengagement metrics in check.\n***Figure 1**: Optimal ad frequency 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 the optimal ad frequency:\n\n- Using Firebase, you can A/B test the performance of various ad frequencies\n with a *small subset* of users.\n\n- You can observe the test results and review recommendations from Firebase\n about which ad frequency is performing better and with minimal impact on\n retention.\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\nDevelopers and publishers using Google AdMob and Firebase tools for\noptimizing their ad frequencies enjoy major revenue uplifts without adversely\nimpacting user experience.\n\n|---|-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Qtonz**](/use-cases/qtonz-mbit-music) uses Firebase to boost ad revenue by 4x and grow engagement by customizing the experience for different stages of the user journey. - **Fewer ads for new users** : They *reduced the number of ads* that a user sees on their first day using the app. They also changed the placement so that ads only appear after users complete a key in-app action. These changes made ads less intrusive. - **More frequent ads for engaged users** : For users with longer session lengths, Qtonz *increased the number of ads* shown from 2 to 3-4 per day. |\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 various\nfrequency caps for Google AdMob ads in your app** . It uses\n[interstitial ads](https://support.google.com/admob/answer/7311435)\nas the example test case, but you can extrapolate and use these same steps to\ntest frequency capping for\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 changing the *frequency* of an interstitial ad unit will\nhave an 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 what ad frequency you should use in your app.\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 units with various ad frequencies or refresh rates 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 which 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/optimize-ad-frequency/step-1)\n\n1. [**Use AdMob to\n create new ad unit variants for testing**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/step-1)\n\n 1. Create two new interstitial ad units in AdMob.\n\n 2. Set the *Frequency capping* of each ad unit to an impressions per user\n value that you want to test.\n\n 3. Implement the ad unit placements within your app's code.\n\n2. [**Set up an A/B test\n in the Firebase console**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/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 which ad unit is shown to users in the test.\n\n3. [**Handle\n Remote Config parameter values in your app's code**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/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 test\n and review the test results in the Firebase console**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/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 to\n roll out the new ad unit with the updated ad frequency**](/docs/tutorials/optimize-ad-frequency/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 which ad unit is show to users. In this guide, it will be an ad unit ID.\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"]]
