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Teste a adoção de novos formatos de anúncio da AdMob usando Firebase

Visão geral da solução

O que é o teste de adoção de formato de anúncio?

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

Nem todos os formatos de anúncio são adequados para todos os aplicativos, e alguns formatos de anúncio podem ter um desempenho melhor dependendo das propriedades do aplicativo. Ao implementar um novo formato de anúncio, você pode se preocupar com o impacto negativo na experiência ou retenção do usuário, mas também pode estar curioso para saber se pode aumentar a receita e o engajamento se um novo formato de anúncio for devidamente instrumentado.

Gráfico comparando a retenção e a receita de anúncios de diferentes formatos de anúncio com o aumento da frequência do anúncio
Figura 1: formato de anúncio Optimal maximiza a receita com um impacto mínimo para churn

Para resolver essas incógnitas, o Firebase oferece ferramentas que ajudam você a testar e tomar decisões baseadas em dados sobre a adoção de novos formatos de anúncio:

  • Usando Firebase, você pode testar A / B o desempenho de um novo formato de anúncio com um pequeno subconjunto de usuários.

  • Você pode observar os resultados do teste e revisar as recomendações do Firebase sobre se o novo formato de anúncio está tendo um desempenho melhor do que o formato de anúncio existente.

  • Depois de ter certeza de que as alterações provavelmente terão um impacto positivo, você pode implementá-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 Google AdMob e Firebase para adicionar um novo formato de anúncio desfrutam de grandes aumentos de receita (até 10X *) enquanto mantêm a taxa de retenção estável.

* Aumento da Receita baseada em resultados de 8 grandes editoras, em 2020.

Logotipo da Pomolo Games

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

Logotipo da Qtonz

Qtonz usa Firebase para alcançar 4x aumento Anúncios de Receitas e aumento de 190% em ARPDAU.

Implementando a solução

Para implementar esta solução, você pode seguir nosso tutorial passo a passo (encontre uma visão geral deste tutorial posteriormente nesta página).

Neste tutorial de várias etapas, você vai aprender como usar Firebase para testar um novo formato de anúncio do Google AdMob para sua aplicação. Ele usa um anúncio intersticial recompensado conforme o caso exemplo de teste, mas você pode extrapolar e usar essas mesmas etapas para testar outros formatos de anúncios .

Este tutorial assume que você já usa AdMob em seu aplicativo e que você gostaria de testar se a adição de outro bloco de anúncios (com um novo formato de anúncio) terá um impacto sobre a receita da sua aplicação ou outras métricas. No entanto, se você ainda não usa a AdMob em seu aplicativo, tudo bem! As etapas neste tutorial também podem ajudá-lo a entender se simplesmente adicionar um bloco de anúncios ao seu aplicativo tem um impacto nas métricas do seu aplicativo.

Produtos e recursos usados ​​para esta solução

Google AdMob

Google AdMob permite criar variantes do bloco de anúncios que serão veiculados em seu aplicativo. Quando você vincula a AdMob ao Firebase, a AdMob envia informações de receita de anúncios ao Firebase para melhorar a otimização da estratégia de anúncios.

Google Analytics

Google Analytics dá-lhe uma visão sobre o envolvimento do usuário, retenção e métricas de monetização, como receita total, a receita da AdMob, a receita de compra, e muito mais. Ele também permite que você crie públicos e segmentos de usuários.

Firebase Remote Config

Firebase remoto de configuração permite alterar de forma dinâmica e personalizar o comportamento ea aparência do seu aplicativo para segmentos de usuários desejados - tudo sem a publicação de uma nova versão do seu aplicativo. Neste tutorial, você usará os parâmetros do Configuração remota para controlar se um novo bloco de anúncios é mostrado aos usuários.

Teste A / B do Firebase

Firebase Teste A / B fornece a interface e infra-estrutura para experimentos produtos corrida e de marketing em seu aplicativo. Ele se encarrega de distribuir as variantes do experimento aos usuários e, em seguida, executa a análise estatística para determinar se uma variante do experimento está superando o grupo de controle com base na métrica principal selecionada, como receita ou retenção de usuário.


Fluxograma de solução e produtos usados


Visão geral do tutorial da solução

Vá diretamente para 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 aplicativo.

  2. Configure um teste A / B no Firebase console

    1. Defina os princípios básicos do teste, a segmentação e os objetivos em relação aos quais o teste será executado.

    2. Defina as variantes de teste e configure o parâmetro do Configuração remota que controlará se o novo bloco de anúncios deve ser mostrado aos usuários no teste.

  3. Lidar com valores de parâmetro do Configuração remota no código do seu aplicativo

    1. Use o parâmetro do Configuração remota em seu aplicativo.

    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 do teste no console do Firebase

    1. Depois de iniciar o teste e permitir 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. Revise o impacto nas métricas secundárias de cada variante para garantir que as variantes não causem impactos negativos não intencionais a essas métricas.

  5. Decida se deseja lançar o novo formato de anúncio

    1. Se o teste A / B determinar que a variante que mostra o novo formato de anúncio é a vencedora, você pode começar a mostrar o formato do anúncio a todos os usuários direcionados ao experimento, a todos os usuários do seu aplicativo ou a um subconjunto dos seus usuários.

    2. Se um vencedor claro ainda não foi determinado, você pode continuar executando o experimento para coletar mais dados ou encerrá-lo se já estiver em execução por um longo período com resultados inconclusivos.

Glossário