Testar a adoção de novos formatos de anúncios da AdMob usando o Firebase

Visão geral da solução

O que são testes de adoção de formato do anúncio?

Quer seu aplicativo seja baseado em receita híbrida ou receita de anúncios, a adoção de formatos de anúncio diferentes pode ser difícil.

Nem todos os formatos de anúncios são adequados para qualquer app. Além disso, alguns formatos podem ter um desempenho melhor de acordo com as propriedades do app. Ao implementar um novo formato de anúncio, é possível que você esteja preocupado com o impacto negativo na experiência ou retenção de usuários, mas também pode estar curioso para saber se isso pode resultar em um aumento na receita e no engajamento caso um novo formato de anúncio seja devidamente instrumentado.

Gráfico comparando a retenção e a receita de publicidade de diferentes formatos de anúncio com o aumento da frequência
Figura 1: o formato do anúncio ideal maximiza a receita com um impacto mínimo no desligamento de usuários

Para lidar com esses problemas desconhecidos, o Firebase tem ferramentas que ajudam você a testar e tomar decisões baseadas em dados quanto à adoção de novos formatos de anúncio:

  • Com o Firebase, é possível fazer um teste A/B do desempenho de um novo formato de anúncio com um pequeno subconjunto de usuários.

  • É possível observar os resultados do teste e rever as recomendações do Firebase para saber se o novo formato do anúncio está apresentando um desempenho melhor do que o formato atual.

  • Quando estiver confiante de que as alterações vão ter um impacto positivo, você vai poder lançá-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 da Google AdMob e do Firebase para adicionar um novo formato de anúncio usufruem de grandes aumentos na receita (de até 10 vezes*) e mantêm a taxa de retenção estável.

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

Logotipo da Pomelo Games

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

Logotipo da Qtonz

A Qtonz usa o Firebase para quadruplicar a receita de publicidade e ter um aumento de 190% de ARPDAU.

Implementar a solução

Para implementar essa solução, siga nosso tutorial passo a passo. Consulte a visão geral mais adiante nesta página.

Neste tutorial em várias etapas, você vai ver como usar o Firebase para testar um novo formato de anúncio da Google AdMob para seu app. Ele usa um anúncio intersticial premiado como o caso de teste do exemplo, mas é possível extrapolar e usar essas mesmas etapas para testar outros formatos de anúncio.

Este tutorial presume que você já usa a AdMob no seu app e que quer verificar se a adição de outro bloco de anúncios (com um novo formato de anúncio) vai causar impacto na receita do app ou em outras métricas. Mas se você ainda não usa a AdMob no seu app, não tem problema. As etapas deste tutorial também podem ajudar você a entender se a simples adição de um bloco de anúncios ao seu app impacta as métricas do app.

Produtos e recursos usados nesta solução

Google AdMob

A Google AdMob permite criar variantes de blocos de anúncios que vão ser veiculadas no seu app. Quando você vincula a AdMob ao Firebase, a AdMob envia informações de receita de publicidade para o Firebase visando a melhoria da otimização da estratégia de anúncios.

Google Analytics

O Google Analytics oferece insights sobre métricas de engajamento de usuários, retenção e monetização, como receita total, receita da AdMob, receita de compra e muito mais. Ele também permite criar públicos-alvo 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 app para os segmentos de usuários desejados, sem precisar publicar uma nova versão do seu app. Neste tutorial, vamos usar os parâmetros da Configuração remota para controlar a exibição de um bloco de anúncios para seus usuários.

Teste A/B do Firebase

O Teste A/B do Firebase oferece a interface e a infraestrutura para executar experimentos de produtos e de marketing no seu app. Ele distribui as variantes do experimento para os usuários e faz uma análise estatística para determinar se o desempenho de uma variante do experimento é superior ao do grupo de controle com base na métrica principal selecionada, como receita ou retenção de usuários.


Fluxograma da solução e produtos usados


Visão geral do tutorial da solução

Acesse diretamente 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 app.

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

    1. Defina os conceitos básicos do teste, a segmentação e as metas que vão ser testadas.

    2. Defina as variantes de teste e o parâmetro da Configuração remota que vão controlar a exibição do novo bloco de anúncios para os usuários no teste.

  3. Lide com os valores de parâmetros da Configuração remota no código do app

    1. Use o parâmetro da Configuração remota no seu app.

    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 no Console do Firebase.

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

    2. Analise o impacto nas métricas secundárias de cada variante para garantir que não tenham causado impactos negativos indesejados.

  5. Decida se vai lançar o novo formato de anúncio

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

    2. Se um vencedor ainda não tiver sido determinado, você pode continuar executando o experimento para coletar mais dados ou encerrar o experimento se ele já estiver em execução por um longo período e apresentar resultados inconclusivos.

Glossário