اختبار استخدام أشكال إعلانات AdMob الجديدة باستخدام Firebase
تنظيم صفحاتك في مجموعات
يمكنك حفظ المحتوى وتصنيفه حسب إعداداتك المفضّلة.
نظرة عامة على الحلّ
ما هو اختبار اعتماد أشكال الإعلانات؟
سواء كان تطبيقك يحقّق أرباحًا مختلطة أو أرباحًا من الإعلانات، قد يكون من الصعب استخدام
أشكال إعلانات مختلفة.
قد لا تناسب بعض أشكال الإعلانات كل تطبيق، وقد تحقّق بعض أشكال الإعلانات أداءً أفضل
استنادًا إلى خصائص التطبيق. عند تنفيذ شكل إعلان جديد، قد يقلقك
التأثير السلبي في تجربة المستخدم أو الاحتفاظ به، ولكن قد يقلقك
أيضًا ما إذا كان بإمكانك زيادة الأرباح والتفاعل إذا تم استخدام شكل إعلان جديد
بشكل صحيح.
الشكل 1: شكل الإعلان الأمثل يزيد الأرباح إلى أقصى حدّ مع الحدّ الأدنى من التأثير في إيقاف الاستخدام
لحلّ هذه المشاكل، يوفّر Firebase أدوات تساعدك في اختبار أشكال الإعلانات الجديدة ثم
اتّخاذ قرارات مستندة إلى البيانات بشأن اعتمادها:
باستخدام Firebase، يمكنك إجراء اختبار أ/ب لأداء شكل إعلان جديد مع
مجموعة فرعية صغيرة من المستخدمين.
يمكنك مراقبة نتائج الاختبار ومراجعة الاقتراحات من Firebase بشأن ما إذا كان أداء تنسيق الإعلان الجديد أفضل من تنسيق الإعلان الحالي.
بعد التأكّد من أنّ التغييرات ستؤدّي على الأرجح إلى تأثير إيجابي،
يمكنك طرح التغييرات على المزيد من المستخدمين بنقرة زر واحدة.
دراسة الجدوى والقيمة
في المتوسّط، يحقّق المطوّرون والناشرون الذين يستخدمون أدوات Google AdMob وFirebase
لإضافة شكل إعلان جديد زيادة كبيرة في الأرباح (تصل إلى 10 أضعاف*) مع
الحفاظ على ثبات معدّل الاحتفاظ بالمستخدمين.
*زيادة الأرباح استنادًا إلى نتائج 8 ناشرين كبار في عام 2020
تستخدم شركة Pomelo Games Firebase
لزيادة الأرباح بنسبة تصل إلى% 35 بدون خسارة اللاعبين.
تستخدم شركة Qtonz Firebase لتسجيل
زيادة بمقدار 4 أضعاف في أرباح الإعلانات وزيادة بنسبة 190% في
متوسط الأرباح لكل مستخدم نشط يوميًا (ARPDAU).
تنفيذ الحلّ
لتنفيذ هذا الحل، يمكنك اتّباع الدليل التعليمي المفصّل (يمكنك الاطّلاع على نظرة عامة على هذا الدليل التعليمي في وقت لاحق من هذه الصفحة).
في هذا الدليل التعليمي المكوّن من عدّة خطوات، ستتعرّف على كيفية استخدام Firebase لاختبار شكل إعلان جديد
Google AdMob لتطبيقك. ويستخدم الدليل مثالاً لإطار اختبار يتضمن
إعلانًا بينيًا يضم مكافأة، ولكن يمكنك الاستنتاج واستخدام الخطوات نفسها لمحاولة اختبار
أشكال إعلانات أخرى.
يفترض هذا الدليل التعليمي أنّك تستخدم AdMob في تطبيقك وأنّك تريد
اختبار ما إذا كانت إضافة وحدة إعلانية أخرى (باستخدام شكل إعلان جديد) ستسبب
تأثيرًا في أرباح تطبيقك أو مقاييس أخرى. ومع ذلك، إذا لم تكن تستخدم AdMob في تطبيقك، لا بأس. يمكن أن تساعدك الخطوات الواردة في هذا الدليل التعليمي أيضًا في معرفة ما إذا كانت إضافة وحدة إعلانية إلى تطبيقك تؤثر في مقاييس
تطبيقك.
المنتجات والميزات المستخدَمة في هذا الحلّ
Google AdMob
تتيح لك أداة Google AdMob إنشاء صيغ
لوحدة الإعلان سيتم عرضها داخل تطبيقك. عند ربط AdMob بمنصّة
Firebase، تُرسِل أداة AdMob معلومات أرباح الإعلانات إلى Firebase لتحسين
الاستراتيجية الإعلانية.
Google Analytics
Google Analytics تمنحك إحصاءات حول
مقاييس تفاعل المستخدمين والحفاظ عليهم وتحقيق الربح، مثل إجمالي الأرباح،
أرباح AdMob، وأرباح عمليات الشراء، وغير ذلك الكثير. ويسمح لك أيضًا ب
إنشاء شرائح جمهور وشرائح مستخدِمين.
Firebase Remote Config
تتيح لك أداة Firebase Remote Config
تغيير سلوك تطبيقك ومظهره وتخصيصهما ديناميكيًا لشرائح المستخدمين المطلوبة، وكل ذلك بدون نشر إصدار جديد من
تطبيقك. في هذا الدليل التعليمي، ستستخدم مَعلمات Remote Config للتحكّم في ما إذا كان سيتم عرض وحدة إعلانية جديدة للمستخدمين.
Firebase A/B Testing
توفّر أداة Firebase A/B Testing
الواجهة والبنية الأساسية لإجراء تجارب المنتجات والتسويق في
تطبيقك. وتتولى توزيع الأسعار المتغيرة للتجربة على المستخدمين، ثمّ
تُجري تحليلاً إحصائيًا لتحديد ما إذا كانت الأسعار المتغيرة للتجربة تحقّق أداءً أفضل مقارنةً بالمجموعة الضابطة استنادًا إلى المقياس الرئيسي الذي اخترته، مثل
الأرباح أو الاحتفاظ بالمستخدمين.
بعد بدء الاختبار والسماح بتنفيذه لبضعة أيام أو أسابيع،
تحقّق من وحدة تحكّم Firebase لمعرفة ما إذا كان اختبار أ/ب يتضمّن صيغة فائزة
استنادًا إلى الهدف الأساسي لاختبار أ/ب.
راجِع تأثير كلّ صيغة على المقاييس الثانوية للتأكّد من أنّه
لم تتسبّب الصيغ في تأثيرات سلبية غير مقصودة على هذه المقاييس.
إذا تبيّن A/B Testing أنّ الصيغة التي تعرض شكل الإعلان الجديد
هي الفائزة، يمكنك بدء عرض شكل الإعلان لجميع المستخدِمين المستهدَفين
في التجربة أو جميع مستخدِمي تطبيقك أو لمجموعة فرعية من مستخدِميك.
إذا لم يتم تحديد حملة فائزة بوضوح، يمكنك مواصلة تنفيذ
التجربة لجمع المزيد من البيانات أو إنهاء التجربة إذا كانت
قيد التنفيذ لفترة طويلة مع نتائج غير حاسمة.
مسرد المصطلحات
عرض قائمة بالمصطلحات الشائعة لهذا الحلّ
أرباح AdMob: أرباح AdMob من الشبكة وعروض الأسعار المفتوحة
أرباح عمليات الشراء داخل التطبيق: أرباح عمليات الشراء داخل التطبيق
إجمالي الأرباح: إجمالي الأرباح
الاحتفاظ بالمستخدمين: يتم تتبُّع الاحتفاظ بالمستخدمين كمقياس رئيسي في اختبارات A/B على أنّه الاحتفاظ بالمستخدمين لمدة يوم واحد أو من يومَين إلى 3 أيام أو من 4 إلى 7 أيام أو من 8 إلى 14 يومًا أو أكثر من 15 يومًا.
مَعلمة Remote Config: المَعلمة القابلة للضبط المستخدَمة للتحكّم في
ما إذا كان سيتم عرض شكل الإعلان الجديد أم لا. في هذا الدليل، ستكون قيمة منطقية.
الإعداد الأساسي: الإعداد الحالي في أي اختبار A/B معيّن
، ويُعرف أيضًا باسم المجموعة الضابطة. يستخدم عنصر التحكّم عادةً القيمة التلقائية
للمَعلمة Remote Config، ولكن يمكن ضبطه لاستخدام قيمة
عنصر تحكّم جديدة إذا لزم الأمر.
إعدادات الصيغ: إعدادات الصيغ هي الإعدادات البديلة
التي تتضمّن قيم مَعلمة Remote Config مختلفة نودّ
اختبارها مقارنةً بالإعداد الأساسي.
تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)
[null,null,["تاريخ التعديل الأخير: 2025-07-25 (حسب التوقيت العالمي المتفَّق عليه)"],[],[],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"]]
