Firebase를 사용하여 AdMob 광고 게재빈도 최적화

솔루션 개요

광고 게재빈도 최적화란?

앱이 하이브리드 수익형이거나 광고 수익으로 구동되는 경우에는 광고 수익을 최적화하고 고품질 사용자 환경을 유지하는 것이 어려울 수 있습니다. 광고는 훌륭한 수익원이지만 광고 게재빈도가 높으면 사용자 환경에 부정적인 영향을 주고 사용자 앱 제거로 이어질 수 있습니다.

어떤 앱이든 '모든 경우에 적합한 하나의 광고 게재빈도'는 존재하지 않습니다. 광고 실적은 앱에 따라서도, 잠재고객에 따라서도 크게 달라집니다. 광고 게재빈도를 늘리면 사용자 환경 또는 유지율에 부정적인 영향을 줄 수 있다고 걱정할 수 있지만 올바르게 계측된 경우에는 참여도 측정항목을 적절하게 유지하면서도 수익 및 사용자 참여 증가로 이어질 수 있지 않을까 궁금해 하실 수도 있습니다.

광고 게재빈도 증가에 따라 ARPDAU, 순 일별 매출, 유지율의 변화를 보여주는 그래프
그림 1: 최적의 광고 게재빈도로 앱 제거 영향을 최소화하고 수익 극대화

이러한 미지의 문제를 해결하기 위해 Firebase에서는 최적의 광고 게재빈도를 테스트하고 이에 대해 데이터 중심의 의사결정을 내릴 수 있게 도와주는 도구들이 제공됩니다.

  • Firebase를 사용하면 소규모 사용자 하위 집합을 대상으로 여러 가지 광고 게재빈도의 성능에 대해 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다.

  • 테스트 결과를 관찰하고 성능이 더 뛰어나고 유지율에 대한 영향이 최소화된 광고 게재빈도에 대한 Firebase의 권장사항을 검토할 수 있습니다.

  • 변화에 따른 긍정적인 영향을 확신할 수 있으면 버튼 하나만 클릭하여 더 많은 사용자들에게 변경사항을 적용할 수 있습니다.

비즈니스 사례와 가치

광고 게재빈도를 최적화하기 위해 Google AdMob 및 Firebase 도구를 사용하는 개발자 및 게시자는 사용자 환경에 대한 부정적인 영향 없이 중요한 수익 증가 효과를 얻을 수 있습니다.

Qtonz 로고

Qtonz는 Firebase를 사용해서 사용자 경험의 여러 단계에 대해 경험을 맞춤설정함으로써 광고 수익을 4배 늘리고 참여도를 높일 수 있었습니다.

  • 신규 사용자에 대해서는 광고 수 감소: 이 회사는 앱 사용 첫날 사용자에게 표시되는 광고 수를 줄였습니다. 또한 사용자가 중요한 인앱 액션을 완료한 후에만 광고가 표시되도록 게재위치도 변경했습니다. 이러한 변화를 통해 광고로 인한 방해를 줄여주었습니다.
  • 참여도가 높은 사용자에게는 광고 게재빈도 증가: Qtonz는 사용 세션 길이가 긴 사용자에 대해 하루 2회에서 3-4회로 광고 표시 횟수를 늘렸습니다.

솔루션 구현

이 솔루션을 구현하려면 단계별 튜토리얼을 따라할 수 있습니다(이 페이지 뒷 부분에서 이 튜토리얼의 개요 참조).

이 다단계 튜토리얼에서는 Firebase를 사용하여 앱에서 Google AdMob 광고에 대한 여러 최대 게재빈도를 테스트하는 방법을 알아봅니다. 여기에서는 예제 테스트 사례로 전면 광고가 사용되지만, 이를 기반으로 해서 동일한 단계를 사용하여 다른 광고 형식에 대해서도 최대 게재빈도를 테스트할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 앱에서 이미 AdMob을 사용 중이고 전면 광고 단위의 게재빈도를 변경하여 앱 수익 또는 기타 측정항목에 미치는 영향을 테스트한다고 가정합니다. 하지만 앱에서 아직 AdMob을 사용하지 않더라도 문제가 없습니다. 또한 이 튜토리얼의 단계를 통해 앱에 사용할 광고 게재빈도를 이해할 수 있습니다.

이 솔루션에 사용된 제품 및 기능

Google AdMob

Google AdMob을 사용하면 앱 내에서 제공되는 여러 가지 광고 게재빈도 또는 새로고침 빈도를 사용하여 광고 단위를 만들 수 있습니다. AdMob을 Firebase에 연결하면 AdMob이 광고 전략 최적화를 향상시키기 위해 광고 수익 정보를 Firebase로 전송합니다.

Google 애널리틱스

Google 애널리틱스는 사용자 참여 및 유지율과 총 수익, AdMob 수익, 구매 수익 등의 수익 창출 측정항목에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 또한 사용자 잠재고객 및 세그먼트를 만들 수 있게 해줍니다.

Firebase 원격 구성

Firebase 원격 구성을 사용하면 앱의 새 버전을 게시하지 않고도 원하는 사용자 세그먼트에 맞게 앱의 동작 및 모양을 동적으로 변경하고 맞춤설정할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 원격 구성 매개변수를 사용해서 사용자에게 표시되는 광고 단위를 제어합니다.

Firebase A/B 테스팅

Firebase A/B 테스팅은 앱에서 제품 및 마케팅 실험을 실행하기 위한 인터페이스와 인프라를 제공합니다. 사용자에 대한 실험 대안 배포를 수행하고 통계 분석을 수행해서 실험 대안이 수익 또는 사용자 유지율과 같은 선택한 주요 측정항목을 기준으로 제어 그룹 성능을 뛰어 넘는지 확인합니다.


사용된 솔루션 및 제품의 플로우 차트


솔루션 튜토리얼 개요

단계별 튜토리얼로 직접 이동

  1. AdMob을 사용하여 테스트할 새 광고 단위 대안 만들기

    1. AdMob에서 2개의 새 전면 광고 단위를 만듭니다.

    2. 각 광고 단위의 최대 게재빈도를 테스트하려는 사용자별 노출 수 값으로 설정합니다.

    3. 앱 코드 내에서 광고 단위 게재위치를 구현합니다.

  2. Firebase Console에서 A/B 테스트 설정

    1. 테스트 실행의 기준이 되는 테스팅 기본사항, 타겟팅, 목표를 정의합니다.

    2. 테스트 대안을 정의하고 테스트 사용자에게 표시되는 광고 단위를 제어하는 원격 구성 매개변수를 설정합니다.

  3. 앱 코드에서 원격 구성 매개변수 값 처리

    1. 앱에서 원격 구성 매개변수를 사용합니다.

    2. 매개변수 값을 기준으로 광고 단위를 표시하는 논리를 구현합니다.

  4. Firebase Console에서 A/B 테스트 시작 및 테스트 결과 검토

    1. 테스트를 시작하고 며칠 또는 몇 주 동안 실행한 후 Firebase Console에서 A/B 테스트가 A/B 테스트의 기본 목표를 기준으로 우수한 대안을 갖는지 확인합니다.

    2. 각 대안에 대한 보조 측정항목의 영향을 검토해서 대안이 해당 측정항목에 대해 의도치 않은 부정적인 영향을 주지 않았는지 확인합니다.

  5. 업데이트된 광고 게재빈도를 사용해서 새 광고 단위를 적용할지 여부를 결정합니다.

    1. A/B 테스팅에 따라 새 광고 형식을 표시하는 대안이 최적 대안으로 확인되었으면 실험 대상의 모든 사용자, 앱의 모든 사용자, 사용자 중 하위 집합에 대해 해당 광고 형식 표시를 시작할 수 있습니다.

    2. 최적 대안이 확실하게 확인되지 않은 경우에는 실험을 계속 실행하여 데이터를 더 수집하거나 결론을 내릴 수 없는 결과만 있고 실험이 이미 장기간 실행된 경우에는 실험을 종료할 수 있습니다.

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