Tutoriel: Tester l'adoption de nouveaux formats d'annonces AdMob à l'aide de Firebase
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Tutoriel sur la solution
L'adoption de différents formats d'annonces peut s'avérer compliquée, mais Firebase propose
des outils qui vous aident à effectuer des tests, puis à prendre des décisions basées sur les données concernant l'adoption de nouvelles
formats d'annonces.
Avec Firebase, vous pouvez effectuer des tests A/B sur les performances d'un nouveau format d'annonce auprès d'un petit sous-ensemble d'utilisateurs.
Vous pouvez observer les résultats des tests et consulter les recommandations de Firebase
déterminer si le nouveau format d'annonce est plus performant que l'annonce existante
.
Une fois que vous êtes sûr que les changements
auront probablement un impact positif,
vous pouvez déployer les modifications auprès d'un plus grand nombre d'utilisateurs en un seul clic.
Points abordés
Dans ce tutoriel en plusieurs étapes, vous allez apprendre à utiliser Firebase pour tester un nouveau format d'annonce Google AdMob pour votre application. Il utilise une annonce interstitielle avec récompense comme exemple de scénario de test, mais vous pouvez extrapoler et utiliser ces mêmes étapes pour tester d'autres formats d'annonces.
Ce tutoriel suppose que vous utilisez déjà AdMob dans votre application et que vous souhaitez tester si l'ajout d'un autre bloc d'annonces (avec un nouveau format d'annonce) aura un impact sur les revenus ou d'autres métriques de votre application. Toutefois, si vous ne le faites pas déjà
utiliser AdMob dans votre application, ce n'est pas un problème. Les étapes de ce tutoriel peuvent également vous aider
vous comprenez si le simple fait d'ajouter un bloc d'annonces à votre application a un impact
les métriques d'une application.
Produits et fonctionnalités utilisés dans ce tutoriel
Google AdMob
Google AdMob vous permet de créer un bloc d'annonces
qui seront diffusées dans votre application. Lorsque vous associez AdMob à
Firebase, AdMob envoie à Firebase des informations sur les revenus publicitaires afin d'améliorer les annonces
l'optimisation de la stratégie.
Google Analytics
Google Analytics vous donne un aperçu de
des métriques sur l'engagement, la fidélisation et la monétisation des utilisateurs, comme le revenu total,
AdMob de revenus, revenus issus des achats et bien plus encore. Cela vous permet également de
créer des segments et des audiences d'utilisateurs.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config vous permet de :
modifier et personnaliser de façon dynamique le comportement et l'apparence de votre application pour
les segments d'utilisateurs souhaités, sans publier de nouvelle version de votre
l'application. Dans ce tutoriel, vous allez utiliser les paramètres Remote Config pour
contrôler si un nouveau bloc d'annonces est diffusé auprès de vos utilisateurs.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing fournit les
une interface et une infrastructure permettant d'expérimenter les produits et le marketing
votre application. Il se charge de distribuer les variantes de test aux utilisateurs.
puis effectue une analyse statistique
pour déterminer si une variante
obtiennent de meilleurs résultats que le groupe de contrôle en fonction de la métrique clé sélectionnée,
ou la fidélisation des utilisateurs.
Définir les principes de base des tests, le ciblage et les objectifs du test
par rapport à.
Définissez des variantes de test et configurez le paramètre Remote Config qui
détermine si le nouveau bloc d'annonces doit être diffusé auprès des utilisateurs participant au test.
Après avoir démarré le test et l’avoir laissé
exécuter pendant quelques jours ou semaines,
vérifiez dans la console Firebase si le test A/B présente
en fonction de l'objectif principal du test A/B.
Examinez l'impact de chaque variante sur les métriques secondaires
n'a eu aucun impact négatif inattendu sur ces métriques.
Si A/B Testing détermine que la variante affichant le nouveau format d'annonce
est la plus performante, vous pouvez commencer à diffuser le format d'annonce auprès de tous les utilisateurs ciblés
tous les utilisateurs de votre application ou seulement une partie d'entre eux.
Si aucun gagnant n'a encore été clairement désigné, vous pouvez continuer à diffuser vos annonces
le test pour recueillir plus de données, ou de mettre fin au test s'il
s'exécutent sur une longue période,
avec des résultats non concluants.
Prérequis
Votre propre application (projet iOS, Android ou Unity)
Votre application est enregistrée en tant qu'application Firebase associée à une application AdMob
(en savoir plus)
Accès au compte AdMob associé à votre application, avec autorisation de créer des blocs d'annonces
Avoir accès au projet Firebase associé à votre application, et être autorisé à créer et à gérer Remote Config et A/B Testing, ainsi qu'à consulter Google Analytics
IDE de votre choix
Glossaire
Afficher la liste des termes courants pour cette solution
Revenus de AdMob: AdMob de revenus du réseau et Open Bidding
Revenus des achats via une application: revenus issus des achats via une application
Total des revenus : total des revenus
Fidélisation: la fidélisation en tant que métrique clé dans les tests A/B est suivie sur un jour,
Fidélisation des utilisateurs : 2-3 jours, 4-7 jours, 8-14 jours ou 15 jours et plus
Paramètre Remote Config: paramètre configurable permettant de contrôler
si nous diffusons le nouveau format d'annonce. Dans ce guide, il s'agira d'une valeur booléenne
.
Configuration de référence : configuration telle quelle dans un test A/B donné (également appelée "groupe de contrôle"). Le sélecteur utilise généralement la valeur par défaut
le paramètre Remote Config, mais vous pouvez le configurer pour utiliser une nouvelle commande ;
si nécessaire.
Configurations des variantes: les configurations des variantes constituent une alternative.
des configurations avec des valeurs de paramètre Remote Config différentes
que vous souhaitez tester
par rapport à la configuration de référence.
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Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC).
[null,null,["Dernière mise à jour le 2025/07/25 (UTC)."],[],[],null,["**Solution tutorial**\n\nThe adoption of different ad formats can be complicated, but Firebase offers\ntools that help you test and then make data-driven decisions about adopting new\nad 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\nWhat you'll learn\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\nLearn more about the business case and value for this solution in our\n[*Test adoption of new AdMob ad formats* solution overview](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/solution-overview).\n\nProducts and features used in this tutorial\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\nTutorial 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\nWhat you'll need\n\n- Your own app (iOS, Android, or Unity project)\n\n- Your app registered as a Firebase App that's linked to an AdMob App\n ([learn more](//support.google.com/admob/answer/6383165))\n\n- Access to your app's associated AdMob account, with permissions to create\n new ad units\n\n- Access to your app's associated Firebase project, with permissions to create\n and manage Remote Config and A/B Testing as well as to view\n Google Analytics\n\n- Your preferred IDE\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\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*** ** * ** ***\n\n\u003cbr /\u003e\n\n[**Step 1** : Use AdMob to create a new ad unit variantarrow_forward_ios](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\n*** ** * ** ***"]]
