Prueba la adopción de nuevos formatos de anuncio de AdMob con Firebase
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Descripción general de la solución
¿Qué son las pruebas de adopción de formatos de anuncio?
Ya sea que tu app se base en ingresos híbridos o en ingresos publicitarios, la adopción de diferentes formatos del anuncio puede ser complicada.
No todos los formatos de anuncio son adecuados para todas las app, y algunos pueden tener un mejor rendimiento según las propiedades de la app. Cuando implementas un nuevo formato de anuncio, podría preocuparte que tenga un impacto negativo en la experiencia del usuario o en la retención, pero también es posible que sientas curiosidad por el potencial de aumentar los ingresos y la participación si un nuevo formato de anuncio se instrumenta correctamente.
Figura 1: El formato de anuncio óptimo maximiza los ingresos con un impacto mínimo en la deserción
Para despejar estas dudas, Firebase ofrece herramientas que te ayudan a hacer pruebas y tomar decisiones basadas en datos sobre la adopción de nuevos formatos de anuncio:
Con Firebase, puedes realizar prueba A/B del rendimiento de un nuevo formato de anuncio con un subconjunto pequeño de usuarios.
Puedes observar los resultados de la prueba y revisar las recomendaciones de Firebase sobre si el nuevo formato del anuncio tiene un mejor rendimiento que el existente.
Una vez que estés seguro de que los cambios probablemente tendrán un impacto positivo, puedes lanzarlos para más usuarios con un solo clic.
Caso empresarial y valor
En promedio, los desarrolladores y publicadores que usan las herramientas de Google AdMob y Firebase para agregar un nuevo formato de anuncio disfrutan de importantes aumentos en los ingresos (hasta 10 veces*) y, al mismo tiempo, mantienen estable la tasa de retención.
* Aumento de los ingresos en función de los resultados de 8 publicadores grandes en 2020
Pomelo Games usa Firebase para aumentar sus ingresos hasta un 35% sin perder jugadores.
Qtonz usa Firebase para cuadruplicar sus ingresos publicitarios y obtener un aumento del 190% en ARPDAU.
Implementa la solución
Para implementar esta solución, puedes seguir nuestro instructivo paso a paso (obtén una descripción general de este instructivo más adelante en esta página).
En este instructivo de varios pasos, aprenderás a usar Firebase para probar un nuevo formato de anuncio Google AdMob en tu app. A modo de ejemplo, usaremos un anuncio intersticial recompensado como caso de prueba, pero puedes extrapolar y seguir estos mismos pasos para probar otros formatos de anuncios.
En este instructivo, supondremos que ya usas AdMob en tu app y deseas probar si agregar otra unidad de anuncios (con un nuevo formato de anuncio) tendría un impacto en los ingresos de la app o en otras métricas. Sin embargo, no te preocupes si aún no usas AdMob en tu app. Los pasos que se indican en este instructivo también pueden ayudarte a comprender si el solo hecho de agregar una unidad de anuncios a tu app tendría algún impacto en las métricas.
Productos y funciones que se usan en esta solución
Google AdMob
Google AdMob te permite crear variantes de unidades de anuncios que se publicarán en tu app. Cuando vinculas AdMob con
Firebase, AdMob envía información sobre los ingresos publicitarios a Firebase para mejorar la optimización de la estrategia de anuncios.
Google Analytics
Google Analytics te brinda estadísticas sobre la participación de los usuarios, la retención y las métricas de monetización, como el total de ingresos, los ingresos de AdMob, los ingresos por compras y mucho más. También permite crear segmentos y públicos de usuarios.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config te permite
cambiar y personalizar de forma dinámica el comportamiento y el aspecto de tu app para
los segmentos de usuarios deseados, todo sin publicar una versión nueva de tu
app. En este instructivo, usarás los parámetros Remote Config para
controlar si se muestra una unidad de anuncios nueva a tus usuarios.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing proporciona la
interfaz y la infraestructura para ejecutar experimentos de productos y marketing en
tu app. Se encarga de distribuir las variantes del experimento a los usuarios y, luego, realiza un análisis estadístico para determinar si una variante del experimento tiene un mejor rendimiento que el grupo de control en función de la métrica clave que seleccionaste, como los ingresos o la retención de usuarios.
Define los aspectos básicos de las pruebas, la segmentación y los objetivos con los que se ejecutará la prueba.
Define las variantes de prueba y configura el parámetro Remote Config que controlará si se muestra la nueva unidad de anuncios a los usuarios que participen en la prueba.
Después de comenzar la prueba y permitir que se ejecute por algunos días o semanas, verifica en la consola de Firebase si la prueba A/B tiene una variante ganadora según el objetivo principal de la prueba.
Revisa el impacto en las métricas secundarias para cada variante a fin de asegurarte de que no causaron efectos negativos no deseados en esas métricas.
Si A/B Testing determina que la variante que muestra el nuevo formato del anuncio es la ganadora, puedes comenzar a mostrar el formato del anuncio a todos los usuarios a los que se orienta el experimento, a todos los usuarios de la app o a un subconjunto de usuarios.
Si aún no se determina una ganadora clara, puedes seguir ejecutando el experimento para recopilar más datos o finalizarlo si ya se ejecutó por un período prolongado con resultados no concluyentes.
Glosario
Mira una lista de términos comunes relacionados con esta solución
Ingresos de AdMob: Ingresos de la red de AdMob y Open Bidding
Ingresos de CDA: Los ingresos por compras directas desde la aplicación.
Ingresos totales: El total de ingresos.
Retención: Como métrica clave de las pruebas A/B, se hace un seguimiento de la retención de usuarios en períodos de 1 día, 2 a 3 días, 4 a 7 días, 8 a 14 días o más de 15 días.
Parámetro Remote Config: Es el parámetro configurable que se usa para controlar si mostramos o no el nuevo formato del anuncio. En esta guía, será un valor booleano.
Configuración de referencia: La configuración no modificada de cualquier prueba A/B en particular, también conocida como control. En general, el control usa el valor predeterminado del parámetro Remote Config, pero se puede configurar para que use un valor de control nuevo si es necesario.
Variantes de configuración: Las variantes de configuración son las configuraciones alternativas con diferentes valores de parámetros Remote Config que queremos comparar con la configuración de referencia.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Falta la información que necesito","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Muy complicado o demasiados pasos","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Desactualizado","outOfDate","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Problema con las muestras o los códigos","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-07-25 (UTC)"],[],[],null,["**Solution overview**\n\nWhat is ad format adoption testing?\n\nWhether your app is hybrid-revenue or ads-revenue driven, the adoption of\ndifferent ad formats can be complicated.\n\nNot all ad formats will suit every app, and some ad formats might perform better\ndepending on app properties. When implementing a new ad format, you might be\nconcerned about negative impact on user experience or retention, but you might\nalso be curious if you can increase revenue and engagement if a new ad format\nis properly instrumented.\n***Figure 1**: Optimal ad format 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 adopting new ad formats:\n\n- Using Firebase, you can A/B test the performance of a new ad format with a\n *small subset* of users.\n\n- You can observe the test results and review recommendations from Firebase\n about whether the new ad format is performing better than the existing ad\n format.\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\nOn average, developers and publishers who use Google AdMob and Firebase\ntools for adding a new ad format enjoy major revenue uplifts (up to 10X\\*) while\nkeeping the retention rate stable.\n\n\\**Revenue uplift based on results from 8 large publishers in 2020.*\n\n|---|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Pomelo Games**](/use-cases/pomelo-games) uses Firebase to increase revenue by up to 35% without losing players. |\n\n|---|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Qtonz**](/use-cases/qtonz-mbit-music) uses Firebase to achieve 4x increase in Ads Revenue and 190% increase in . |\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 a new\nGoogle AdMob ad format for your app** . It uses a\n[rewarded interstitial ad](https://support.google.com/admob/answer/9884467)\nas the example test case, but you can extrapolate and use these same steps to\ntest out\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 adding *another* ad unit (with a new ad format) will have\nan 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 if simply adding an ad unit to your app has an impact on your\napp's metrics.\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 unit variants 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 whether a new 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/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n1. [**Use AdMob to\n create a new ad unit variant for testing**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n 1. Create a new rewarded interstitial ad unit in AdMob.\n\n 2. Implement the ad unit placement within your app's code.\n\n2. [**Set up an A/B\n test in the Firebase console**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/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 whether to show the new ad unit to users in the test.\n\n3. [**Handle\n Remote Config parameter values in your app's code**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/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\n test and review the test results in the Firebase console**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/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\n to roll out the new ad format**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/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 whether we show the new ad format or not. In this guide, it will be a boolean\n value.\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"]]
