Przetestuj przyjęcie nowych formatów reklam AdMob za pomocą Firebase

Omówienie rozwiązania

Co to jest testowanie przyjęcia formatu reklamy?

Niezależnie od tego, czy Twoja aplikacja jest oparta na przychodach hybrydowych, czy na reklamach, zastosowanie różnych formatów reklam może być skomplikowane.

Nie wszystkie formaty reklam będą pasować do każdej aplikacji, a niektóre formaty reklam mogą działać lepiej w zależności od właściwości aplikacji. Wdrażając nowy format reklamy, możesz obawiać się negatywnego wpływu na wrażenia użytkownika lub retencję, ale możesz też być ciekawy, czy możesz zwiększyć przychody i zaangażowanie, jeśli nowy format reklamy jest odpowiednio oprzyrządowany.

Wykres porównujący utrzymanie i przychody z reklam w różnych formatach reklam wraz ze wzrostem częstotliwości reklam
Rysunek 1 : Optymalny format reklamy maksymalizuje przychody przy minimalnym wpływie na churn

Aby rozwiązać te niewiadome, Firebase oferuje narzędzia, które pomagają testować, a następnie podejmować na podstawie danych decyzje dotyczące przyjęcia nowych formatów reklam:

  • Korzystając z Firebase, możesz przetestować A/B skuteczność nowego formatu reklamy na niewielkiej podgrupie użytkowników.

  • Możesz obserwować wyniki testów i przeglądać zalecenia Firebase dotyczące tego, czy nowy format reklamy jest skuteczniejszy niż istniejący format reklamy.

  • Gdy masz pewność, że zmiany prawdopodobnie będą miały pozytywny wpływ, możesz jednym kliknięciem wprowadzić je u większej liczby użytkowników.

Uzasadnienie biznesowe i wartość

Deweloperzy i wydawcy, którzy używają narzędzi Google AdMob i Firebase do dodawania nowego formatu reklam, uzyskują średnio duży wzrost przychodów (nawet 10-krotnie*), przy jednoczesnym utrzymaniu stabilnego wskaźnika utrzymania.

* Wzrost przychodów na podstawie wyników 8 dużych wydawców w 2020 r.

Logo gry Pomolo

Pomelo Games korzysta z Firebase, aby zwiększyć przychody nawet o 35% bez utraty graczy.

Logo Qtonz

Qtonz korzysta z Firebase, aby osiągnąć czterokrotny wzrost przychodów z reklam i 190% wzrost ARPDAU .

Wdrażanie rozwiązania

Aby wdrożyć to rozwiązanie, możesz skorzystać z naszego samouczka krok po kroku (omówienie tego samouczka znajdziesz w dalszej części tej strony).

W tym wieloetapowym samouczku dowiesz się, jak używać Firebase do testowania nowego formatu reklamy Google AdMob dla swojej aplikacji . Wykorzystuje reklamę pełnoekranową z nagrodą jako przykładowy przypadek testowy, ale możesz ekstrapolować i wykonać te same czynności, aby przetestować inne formaty reklam .

W tym samouczku założono, że korzystasz już z AdMob w swojej aplikacji i chcesz sprawdzić, czy dodanie kolejnej jednostki reklamowej (z nowym formatem reklamy) będzie miało wpływ na przychody z aplikacji lub inne dane. Jeśli jednak nie korzystasz jeszcze z AdMob w swojej aplikacji, nie ma problemu! Czynności opisane w tym samouczku mogą również pomóc w zrozumieniu, czy samo dodanie jednostki reklamowej do aplikacji ma wpływ na jej dane.

Produkty i funkcje wykorzystywane w tym rozwiązaniu

Google AdMob

Google AdMob umożliwia tworzenie wariantów jednostek reklamowych, które będą wyświetlane w Twojej aplikacji. Gdy połączysz AdMob z Firebase, AdMob wysyła do Firebase informacje o przychodach z reklam, by ulepszyć optymalizację strategii reklamowej.

Google Analytics

Google Analytics zapewnia wgląd w wskaźniki zaangażowania, utrzymania i zarabiania użytkowników, takie jak łączne przychody, przychody z AdMob, przychody z zakupów i wiele innych. Umożliwia także tworzenie grup odbiorców i segmentów użytkowników.

Zdalna konfiguracja Firebase

Zdalna konfiguracja Firebase umożliwia dynamiczne zmienianie i dostosowywanie zachowania i wyglądu aplikacji do pożądanych segmentów użytkowników — wszystko to bez publikowania nowej wersji aplikacji . W tym samouczku użyjesz parametrów Zdalnej konfiguracji do kontrolowania, czy nowa jednostka reklamowa jest wyświetlana użytkownikom.

Testy A/B Firebase

Testy A/B Firebase zapewniają interfejs i infrastrukturę do przeprowadzania eksperymentów produktowych i marketingowych w Twojej aplikacji. Zajmuje się dystrybucją wariantów eksperymentalnych do użytkowników, a następnie przeprowadza analizę statystyczną, aby na podstawie wybranych kluczowych danych, takich jak przychody lub utrzymanie użytkowników, określić, czy wariant eksperymentu ma lepsze wyniki niż grupa kontrolna.


Schemat blokowy rozwiązania i zastosowanych produktów


Omówienie samouczka dotyczącego rozwiązania

Przejdź bezpośrednio do samouczka krok po kroku

  1. Użyj AdMob, aby utworzyć nowy wariant jednostki reklamowej do testowania

    1. Utwórz nową jednostkę reklamy pełnoekranowej z nagrodą w AdMob.

    2. Zaimplementuj miejsce docelowe jednostki reklamowej w kodzie aplikacji.

  2. Skonfiguruj test A/B w konsoli Firebase

    1. Zdefiniuj podstawy testowania, kierowanie i cele, względem których będzie wykonywany test.

    2. Zdefiniuj warianty testowe i skonfiguruj parametr Zdalna konfiguracja, który będzie określał, czy nowa jednostka reklamowa ma być wyświetlana użytkownikom biorącym udział w teście.

  3. Obsługuj wartości parametrów Zdalnej konfiguracji w kodzie aplikacji

    1. Użyj parametru Remote Config w swojej aplikacji.

    2. Zaimplementuj logikę wyświetlania jednostki reklamowej na podstawie wartości parametru.

  4. Rozpocznij test A/B i przejrzyj wyniki testu w konsoli Firebase

    1. Po rozpoczęciu testu i pozostawieniu go na kilka dni lub tygodni sprawdź w konsoli Firebase, czy test A/B ma zwycięski wariant oparty na głównym celu testu A/B.

    2. Sprawdź wpływ każdego wariantu na dodatkowe dane, aby upewnić się, że warianty nie spowodowały niezamierzonego negatywnego wpływu na te dane.

  5. Zdecyduj, czy wprowadzić nowy format reklamy

    1. Jeśli testy A/B wykażą, że odmiana wyświetlająca nowy format reklamy jest zwycięska, możesz zacząć wyświetlać ten format reklamy wszystkim użytkownikom docelowym w eksperymencie, wszystkim użytkownikom Twojej aplikacji lub podzbiorowi użytkowników.

    2. Jeśli nie ustalono jeszcze jednoznacznego zwycięzcy, możesz kontynuować eksperyment, aby zebrać więcej danych, lub zakończyć eksperyment, jeśli trwa już od dłuższego czasu z niejednoznacznymi wynikami.

Słowniczek