Optimisez la fréquence des annonces AdMob à l'aide de Firebase
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Présentation de la solution
Qu'est-ce que l'optimisation de la fréquence des annonces ?
Que votre application soit axée sur les revenus hybrides ou publicitaires, il peut être difficile d'optimiser les revenus publicitaires et de maintenir une expérience utilisateur de haute qualité. Les annonces sont une excellente source de revenus, mais une fréquence élevée peut nuire à l'expérience utilisateur et entraîner une perte d'utilisateurs.
Il n'existe pas de fréquence d'annonces universelle pour toutes les applications. Les performances des annonces varient considérablement d'une application à l'autre et d'une audience à l'autre. Vous craignez peut-être que l'augmentation de la fréquence des annonces ait un impact négatif sur l'expérience utilisateur ou la rétention. Toutefois, vous souhaitez peut-être voir si elle pourrait entraîner une augmentation des revenus et de l'engagement si elle est correctement instrumentée, tout en gardant un œil sur les métriques d'engagement.
Figure 1 : La fréquence d'annonces optimale maximise les revenus avec un impact minimal sur le taux de désabonnement
Pour résoudre ces inconnues, Firebase propose des outils qui vous aident à tester la fréquence d'exposition optimale des annonces, puis à prendre des décisions basées sur les données :
Firebase vous permet de tester les performances de différentes fréquences d'annonces auprès d'un petit sous-ensemble d'utilisateurs.
Vous pouvez observer les résultats du test et examiner les recommandations de Firebase sur la fréquence d'annonces la plus performante et ayant un impact minimal sur la fidélisation.
Une fois que vous êtes sûr que les modifications auront probablement un impact positif, vous pouvez les déployer auprès d'un plus grand nombre d'utilisateurs en un clic.
Étude de cas et valeur
Les développeurs et les éditeurs qui utilisent Google AdMob et les outils Firebase pour optimiser la fréquence de leurs annonces enregistrent une forte augmentation de leurs revenus sans nuire à l'expérience utilisateur.
Qtonz utilise Firebase pour quadrupler ses revenus publicitaires et accroître l'engagement en personnalisant l'expérience pour différentes étapes du parcours utilisateur.
Moins d'annonces pour les nouveaux utilisateurs : ils ont réduit le nombre d'annonces qu'un utilisateur voit le premier jour où il utilise l'application. Ils ont également modifié l'emplacement des annonces afin qu'elles n'apparaissent qu'après que les utilisateurs ont effectué une action clé dans l'application. Ces modifications ont permis de rendre les annonces moins intrusives.
Annonces plus fréquentes pour les utilisateurs engagés : pour les utilisateurs dont la durée de session est plus longue, Qtonz a augmenté le nombre d'annonces diffusées, qui est passé de 2 à 3 ou 4 par jour.
Implémenter la solution
Pour mettre en œuvre cette solution, vous pouvez suivre notre tutoriel pas à pas (vous trouverez un aperçu de ce tutoriel plus loin sur cette page).
Dans ce tutoriel en plusieurs étapes, vous allez apprendre à utiliser Firebase pour tester différentes limites de fréquence d'exposition pour les annonces Google AdMob dans votre application. Il utilise les annonces interstitielles comme exemple de scénario de test, mais vous pouvez extrapoler et utiliser ces mêmes étapes pour tester la limitation de la fréquence d'exposition pour d'autres formats d'annonces.
Ce tutoriel suppose que vous utilisez déjà AdMob dans votre application et que vous souhaitez tester si la modification de la fréquence d'un bloc d'annonces interstitielles aura un impact sur les revenus ou d'autres métriques de votre application. Toutefois, si vous n'utilisez pas déjà AdMob dans votre application, ce n'est pas grave. Les étapes de ce tutoriel peuvent également vous aider à déterminer la fréquence d'annonces à utiliser dans votre application.
Produits et fonctionnalités utilisés pour cette solution
Google AdMob
Google AdMob vous permet de créer des blocs d'annonces
avec différentes fréquences d'annonces ou taux d'actualisation qui seront diffusés dans votre
application. Lorsque vous associez AdMob à Firebase, AdMob envoie des informations sur les revenus publicitaires
à Firebase pour améliorer l'optimisation de la stratégie publicitaire.
Google Analytics
Google Analytics vous donne accès à des métriques sur l'engagement, la fidélisation et la monétisation des utilisateurs, comme le revenu total, le revenu AdMob, le revenu généré par les achats et bien plus encore. Il vous permet également de créer des audiences et des segments d'utilisateurs.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config vous permet de modifier et de personnaliser de manière dynamique le comportement et l'apparence de votre application pour les segments d'utilisateurs souhaités, sans avoir à publier une nouvelle version de votre application. Dans ce tutoriel, vous utiliserez les paramètres Remote Config pour contrôler le bloc d'annonces affiché à vos utilisateurs.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing fournit l'interface et l'infrastructure permettant d'exécuter des tests marketing et produit dans votre application. Il se charge de distribuer les variantes de test aux utilisateurs, puis effectue une analyse statistique pour déterminer si une variante de test surpasse le groupe de contrôle en fonction de la métrique clé sélectionnée, comme les revenus ou la fidélisation des utilisateurs.
Après avoir lancé le test et l'avoir laissé s'exécuter pendant quelques jours ou semaines, vérifiez dans la console Firebase si le test A/B a une variante gagnante en fonction de son objectif principal.
Examinez l'impact sur les métriques secondaires de chaque variante pour vous assurer qu'elles n'ont pas eu d'effets négatifs involontaires sur ces métriques.
Si A/B Testing détermine que la variante affichant le nouveau format d'annonce est la gagnante, vous pouvez commencer à diffuser le format d'annonce auprès de tous les utilisateurs ciblés dans le test, de tous les utilisateurs de votre application ou d'un sous-ensemble de vos utilisateurs.
Si aucun vainqueur n'a encore été clairement identifié, vous pouvez continuer à exécuter le test pour collecter plus de données ou l'arrêter s'il est déjà en cours depuis longtemps et que les résultats ne sont pas concluants.
Glossaire
Consulter la liste des termes courants pour cette solution
Revenus AdMob : revenus du réseau AdMob et d'Open Bidding
Revenus issus des achats via une application : revenus issus des achats via une application
Revenu total : revenu total
Rétention : la rétention est une métrique clé dans les tests A/B. Elle est suivie en fonction de la rétention des utilisateurs sur 1 jour, 2 à 3 jours, 4 à 7 jours, 8 à 14 jours ou 15 jours et plus.
Paramètre Remote Config : paramètre configurable utilisé pour contrôler le bloc d'annonces diffusé auprès des utilisateurs. Dans ce guide, il s'agit d'un ID de bloc d'annonces.
Configuration de référence : configuration telle quelle dans un test A/B donné, également appelée "contrôle". Le contrôle utilise généralement la valeur par défaut du paramètre Remote Config, mais il peut être configuré pour utiliser une nouvelle valeur de contrôle si nécessaire.
Configurations des variantes : il s'agit des configurations alternatives avec différentes valeurs de paramètre Remote Config que nous souhaitons tester par rapport à la configuration de référence.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/08/23 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/08/23 (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"]]