Firebase ব্যবহার করে নতুন AdMob বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট গ্রহণের পরীক্ষা করুন
সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
সমাধান ওভারভিউ
বিজ্ঞাপন বিন্যাস গ্রহণ পরীক্ষা কি?
আপনার অ্যাপ হাইব্রিড-রাজস্ব বা বিজ্ঞাপন-রাজস্ব চালিত হোক না কেন, বিভিন্ন বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট গ্রহণ করা জটিল হতে পারে।
সমস্ত বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট প্রতিটি অ্যাপের জন্য উপযুক্ত নয় এবং কিছু বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট অ্যাপের বৈশিষ্ট্যের উপর নির্ভর করে আরও ভাল পারফর্ম করতে পারে। একটি নতুন বিজ্ঞাপন বিন্যাস প্রয়োগ করার সময়, আপনি ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা বা ধরে রাখার উপর নেতিবাচক প্রভাব সম্পর্কে উদ্বিগ্ন হতে পারেন, তবে আপনি যদি একটি নতুন বিজ্ঞাপন বিন্যাস সঠিকভাবে তৈরি করা হয় তবে আপনি আয় এবং ব্যস্ততা বাড়াতে পারেন কিনা তা নিয়েও আপনি আগ্রহী হতে পারেন।
চিত্র 1 : সর্বোত্তম বিজ্ঞাপন বিন্যাস মন্থন করার জন্য ন্যূনতম প্রভাব সহ আয়কে সর্বাধিক করে তোলে
এই অজানাগুলি সমাধান করতে, Firebase এমন সরঞ্জামগুলি অফার করে যা আপনাকে পরীক্ষা করতে এবং তারপরে নতুন বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাটগুলি গ্রহণ করার বিষয়ে ডেটা-চালিত সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে:
Firebase ব্যবহার করে, আপনি ব্যবহারকারীদের একটি ছোট উপসেট দিয়ে একটি নতুন বিজ্ঞাপন বিন্যাসের কার্যক্ষমতা A/B পরীক্ষা করতে পারেন।
আপনি পরীক্ষার ফলাফলগুলি পর্যবেক্ষণ করতে পারেন এবং নতুন বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাটটি বিদ্যমান বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাটের চেয়ে ভাল পারফর্ম করছে কিনা সে সম্পর্কে Firebase থেকে সুপারিশগুলি পর্যালোচনা করতে পারেন৷
একবার আপনি নিশ্চিত হন যে পরিবর্তনগুলি সম্ভবত একটি ইতিবাচক প্রভাব ফেলবে, আপনি একটি বোতামে ক্লিক করে আপনার আরও ব্যবহারকারীদের কাছে পরিবর্তনগুলি রোল আউট করতে পারেন৷
ব্যবসা মামলা এবং মান
গড়ে, ডেভেলপার এবং প্রকাশকরা যারা একটি নতুন বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট যোগ করার জন্য Google AdMob এবং Firebase টুল ব্যবহার করেন তারা ধরে রাখার হার স্থিতিশীল রেখে বড় আয়ের উন্নতি (10X* পর্যন্ত) উপভোগ করেন।
* 2020 সালে 8 জন বড় প্রকাশকের ফলাফলের ভিত্তিতে রাজস্ব বৃদ্ধি।
Pomelo Games খেলোয়াড়দের হারানো ছাড়াই 35% পর্যন্ত আয় বাড়াতে Firebase ব্যবহার করে।
Qtonz Firebase ব্যবহার করে বিজ্ঞাপনের আয় 4x বৃদ্ধি এবং ARPDAU- তে 190% বৃদ্ধি অর্জন করে।
সমাধান বাস্তবায়ন
এই সমাধানটি বাস্তবায়ন করতে, আপনি আমাদের ধাপে ধাপে টিউটোরিয়াল অনুসরণ করতে পারেন (পরে এই পৃষ্ঠায় এই টিউটোরিয়ালটির একটি ওভারভিউ খুঁজুন)।
এই মাল্টিস্টেপ টিউটোরিয়ালে, আপনি শিখবেন কীভাবে আপনার অ্যাপের জন্য একটি নতুন Google AdMob বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট পরীক্ষা করতে Firebase ব্যবহার করতে হয় । এটি উদাহরণ পরীক্ষার ক্ষেত্রে একটি পুরস্কৃত ইন্টারস্টিশিয়াল বিজ্ঞাপন ব্যবহার করে, তবে আপনি অন্যান্য বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাটগুলি পরীক্ষা করতে এই একই পদক্ষেপগুলি এক্সট্রাপোলেট করতে এবং ব্যবহার করতে পারেন৷
এই টিউটোরিয়ালটি অনুমান করে যে আপনি ইতিমধ্যেই আপনার অ্যাপে AdMob ব্যবহার করছেন এবং আপনি পরীক্ষা করতে চান যে অন্য একটি বিজ্ঞাপন ইউনিট (একটি নতুন বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট সহ) যোগ করলে আপনার অ্যাপের আয় বা অন্যান্য মেট্রিক্সের উপর প্রভাব পড়বে কিনা। যাইহোক, যদি আপনি ইতিমধ্যেই আপনার অ্যাপে AdMob ব্যবহার না করেন, তাহলে ঠিক আছে! এই টিউটোরিয়ালের ধাপগুলি আপনাকে বুঝতে সাহায্য করতে পারে যে শুধুমাত্র আপনার অ্যাপে একটি বিজ্ঞাপন ইউনিট যোগ করা আপনার অ্যাপের মেট্রিক্সের উপর প্রভাব ফেলে কিনা।
এই সমাধানের জন্য ব্যবহৃত পণ্য এবং বৈশিষ্ট্য
Google AdMob
Google AdMob আপনাকে বিজ্ঞাপন ইউনিট ভেরিয়েন্ট তৈরি করতে সক্ষম করে যা আপনার অ্যাপের মধ্যে পরিবেশিত হবে। আপনি যখন Firebase-এর সাথে AdMob লিঙ্ক করেন, তখন AdMob বিজ্ঞাপন কৌশল অপ্টিমাইজেশন উন্নত করতে Firebase-এ বিজ্ঞাপনের আয়ের তথ্য পাঠায়।
Google Analytics
Google Analytics আপনাকে ব্যবহারকারীর ব্যস্ততা, ধরে রাখা এবং মোট আয়, AdMob আয়, ক্রয় আয় এবং আরও অনেক কিছুর মতো নগদীকরণ মেট্রিক্সের অন্তর্দৃষ্টি দেয়। এটি আপনাকে ব্যবহারকারীর শ্রোতা এবং বিভাগ তৈরি করতে দেয়।
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config আপনাকে পছন্দসই ব্যবহারকারীর অংশগুলির জন্য আপনার অ্যাপের আচরণ এবং চেহারা পরিবর্তন করতে এবং কাস্টমাইজ করতে সক্ষম করে — সবই আপনার অ্যাপের একটি নতুন সংস্করণ প্রকাশ না করে । এই টিউটোরিয়ালে, আপনি আপনার ব্যবহারকারীদের একটি নতুন বিজ্ঞাপন ইউনিট দেখানো হবে কিনা তা নিয়ন্ত্রণ করতে Remote Config প্যারামিটার ব্যবহার করবেন।
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing আপনার অ্যাপে পণ্য ও বিপণন পরীক্ষা চালানোর জন্য ইন্টারফেস এবং পরিকাঠামো প্রদান করে। এটি ব্যবহারকারীদের মধ্যে পরীক্ষার বৈকল্পিক বিতরণের যত্ন নেয়, এবং তারপরে পরিসংখ্যানগত বিশ্লেষণ করে তা নির্ধারণ করে যে কোনও পরীক্ষার বৈকল্পিক আপনার নির্বাচিত কী মেট্রিকের উপর ভিত্তি করে নিয়ন্ত্রণ গ্রুপকে ছাড়িয়ে যাচ্ছে, যেমন রাজস্ব বা ব্যবহারকারীর ধারণ।
টেস্টিং বেসিক, টার্গেটিং, এবং যে লক্ষ্যগুলির বিরুদ্ধে পরীক্ষা চালানো হবে তা নির্ধারণ করুন।
পরীক্ষার ভেরিয়েন্ট সংজ্ঞায়িত করুন এবং Remote Config প্যারামিটার সেট আপ করুন যা পরীক্ষায় ব্যবহারকারীদের নতুন বিজ্ঞাপন ইউনিট দেখানো হবে কিনা তা নিয়ন্ত্রণ করবে।
পরীক্ষা শুরু করার পরে এবং এটিকে কয়েক দিন বা সপ্তাহ চালানোর অনুমতি দেওয়ার পরে, A/B পরীক্ষার প্রাথমিক লক্ষ্যের উপর ভিত্তি করে A/B পরীক্ষার একটি বিজয়ী বৈকল্পিক আছে কিনা তা Firebase কনসোল পরীক্ষা করে দেখুন।
ভেরিয়েন্টগুলি সেই মেট্রিক্সগুলিতে অনিচ্ছাকৃত নেতিবাচক প্রভাব সৃষ্টি করেনি তা নিশ্চিত করতে প্রতিটি ভেরিয়েন্টের সেকেন্ডারি মেট্রিক্সের উপর প্রভাব পর্যালোচনা করুন।
যদি A/B Testing নির্ধারণ করে যে নতুন বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট দেখানো ভেরিয়েন্ট বিজয়ী, আপনি পরীক্ষায় লক্ষ্য করা সমস্ত ব্যবহারকারী, আপনার অ্যাপের সমস্ত ব্যবহারকারী বা আপনার ব্যবহারকারীদের একটি উপসেটকে বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাটটি দেখানো শুরু করতে পারেন।
যদি একজন স্পষ্ট বিজয়ী এখনও নির্ধারণ করা না হয়, তাহলে আপনি হয় আরও ডেটা সংগ্রহের জন্য পরীক্ষা চালিয়ে যেতে পারেন, অথবা পরীক্ষাটি শেষ করতে পারেন যদি এটি ইতিমধ্যেই দীর্ঘ সময়ের জন্য নিষ্পত্তিমূলক ফলাফলের সাথে চলছে।
শব্দকোষ
এই সমাধানের জন্য সাধারণ পদগুলির একটি তালিকা দেখুন
AdMob আয় : AdMob নেটওয়ার্ক এবং ওপেন বিডিং আয়
আইএপি আয় : অ্যাপ কেনাকাটায় আয়
মোট আয় : মোট রাজস্ব
ধারণ : A/B পরীক্ষায় একটি মূল মেট্রিক হিসাবে ধারণকে 1 দিন, 2-3 দিন, 4-7 দিন, 8-14 দিন, বা 15+ দিনের ব্যবহারকারীর ধারণ হিসাবে ট্র্যাক করা হয়
Remote Config প্যারামিটার : আমরা নতুন বিজ্ঞাপন ফর্ম্যাট দেখাব কি না তা নিয়ন্ত্রণ করতে ব্যবহৃত কনফিগারযোগ্য প্যারামিটার। এই গাইডে, এটি একটি বুলিয়ান মান হবে।
বেসলাইন কনফিগারেশন : যে কোনো নির্দিষ্ট A/B পরীক্ষায় যেমন-ই কনফিগারেশন — যা নিয়ন্ত্রণ নামেও পরিচিত। কন্ট্রোল সাধারণত Remote Config প্যারামিটারের জন্য ডিফল্ট মান ব্যবহার করে, তবে প্রয়োজনে এটি একটি নতুন নিয়ন্ত্রণ মান ব্যবহার করার জন্য কনফিগার করা যেতে পারে।
ভেরিয়েন্ট কনফিগারেশন : বৈকল্পিক কনফিগারেশন হল বিভিন্ন Remote Config প্যারামিটার মান সহ বিকল্প কনফিগারেশন যা আমরা বেসলাইন কনফিগারেশনের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করতে চাই।
[null,null,["2025-07-25 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[],[],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"]]
