Présentation de la solution
Qu'est-ce que les tests d'adoption de formats d'annonces ?
Que votre application génère des revenus hybrides ou des revenus publicitaires, l'adoption de différents formats d'annonces peut s'avérer complexe.
Tous les formats d'annonces ne conviennent pas à toutes les applications, et certains formats peuvent être plus performants en fonction des propriétés de l'application. Lorsque vous implémentez un nouveau format d'annonce, vous pouvez être préoccupé par l'impact négatif sur l'expérience utilisateur ou la rétention. Vous pouvez également vous demander si vous pouvez augmenter les revenus et l'engagement si un nouveau format d'annonce est correctement instrumenté.
Pour résoudre ces inconnues, Firebase propose des outils qui vous aident à tester et à prendre des décisions basées sur les données concernant l'adoption de nouveaux 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 du test et examiner les recommandations de Firebase pour déterminer si le nouveau format d'annonce est plus performant que le format d'annonce existant.
Une fois que vous êtes sûr que les modifications auront probablement un impact positif, vous pouvez les déployer auprès d'un plus grand nombre d'utilisateurs en un clic.
Étude de cas et valeur
En moyenne, les développeurs et les éditeurs qui utilisent les outils Google AdMob et Firebase pour ajouter un nouveau format d'annonces enregistrent une augmentation importante de leurs revenus (jusqu'à 10 fois*) tout en maintenant le taux de fidélisation stable.
*Hausse des revenus basée sur les résultats de huit grands éditeurs en 2020.
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Pomelo Games utilise Firebase pour augmenter ses revenus de 35% maximum sans perdre de joueurs. |
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Qtonz utilise Firebase pour quadrupler ses revenus publicitaires et augmenter de 190% son ARPDAU. |
Implémenter la solution
Pour mettre en œuvre cette solution, vous pouvez suivre notre tutoriel détaillé (vous trouverez un aperçu de ce tutoriel plus loin sur cette page).
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 n'utilisez pas encore AdMob dans votre application, ce n'est pas grave. Les étapes de ce tutoriel peuvent également vous aider à comprendre si l'ajout d'une unité publicitaire à votre application a un impact sur ses métriques.
Produits et fonctionnalités utilisés pour cette solution
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Google AdMob Google AdMob vous permet de créer des variantes d'unités publicitaires qui seront diffusées dans votre application. Lorsque vous associez AdMob à Firebase, AdMob envoie des informations sur les revenus publicitaires à Firebase pour améliorer l'optimisation de la stratégie publicitaire. Google Analytics Google Analytics vous donne un aperçu des métriques d'engagement, de fidélisation et de monétisation des utilisateurs, comme les revenus totaux, les revenus AdMob, les revenus issus des achats et bien plus. Il vous permet également de créer des audiences et des segments d'utilisateurs. |
Firebase Remote Config Firebase Remote Config vous permet de modifier et de personnaliser de façon dynamique le comportement et l'apparence de votre application pour les segments d'utilisateurs souhaités, sans avoir à publier une nouvelle version de votre application. Dans ce tutoriel, vous allez utiliser des 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 l'interface et l'infrastructure permettant d'exécuter des tests produit et marketing dans votre application. Il se charge de distribuer les variantes de test aux utilisateurs, puis effectue une analyse statistique pour déterminer si une variante de test est plus performante que le groupe de contrôle en fonction de la métrique clé que vous avez sélectionnée, comme les revenus ou la rétention des utilisateurs. |
Présentation du tutoriel sur la solution
Accéder directement au tutoriel détaillé
Utiliser AdMob pour créer une variante de bloc d'annonces à des fins de test
Créez un bloc d'annonces interstitielles avec récompense dans AdMob.
Implémentez l'emplacement du bloc d'annonces dans le code de votre application.
Configurer un test A/B dans la console Firebase
Définissez les principes de base des tests, le ciblage et les objectifs du test.
Définissez les variantes de test et configurez le paramètre Remote Config qui déterminera si le nouveau bloc d'annonces doit être diffusé auprès des utilisateurs dans le test.
Gérer les valeurs de paramètre Remote Config dans le code de votre application
Utilisez le paramètre Remote Config dans votre application.
Implémentez la logique d'affichage du bloc d'annonces en fonction de la valeur du paramètre.
Lancez le test A/B et examinez les résultats dans la console Firebase
Après avoir lancé le test et l'avoir exécuté pendant quelques jours ou semaines, vérifiez dans la console Firebase si le test A/B comporte une variante gagnante en fonction de l'objectif principal du test A/B.
Examinez l'impact sur les métriques secondaires de chaque variante pour vous assurer qu'elles n'ont pas eu d'impact négatif involontaire sur ces métriques.
Décider si vous allez déployer le nouveau format d'annonce
Si A/B Testing détermine que la variante affichant le nouveau format d'annonce est la gagnante, vous pouvez commencer à diffuser le format d'annonce auprès de tous les utilisateurs ciblés dans le test, de tous les utilisateurs de votre application ou d'un sous-ensemble de vos utilisateurs.
Si aucun vainqueur n'est encore clairement identifié, vous pouvez continuer à exécuter le test pour collecter plus de données ou l'arrêter s'il est déjà en cours depuis une longue période et que les résultats ne sont pas concluants.