סקירה כללית על הפתרון
מהי אופטימיזציה של תדירות המודעות?
אם האפליקציה שלך מתבססת על הכנסה היברידית או על הכנסות מפרסום, היא מבצעת אופטימיזציה של ההכנסות מפרסום ושמירה על חוויית משתמש איכותית יכולה להיות מסובכת. מודעות הן מקור מצוין של ההכנסות, אבל תדירות גבוהה של מודעות עלולה לפגוע בחוויית המשתמש ועלול להוביל לנטישה של משתמשים.
אין אפשרות מסוג 'תדירות הצגת מודעות אחת שמתאימה לכולם' גישה שונה לכל אפליקציה, ביצועי מודעות משתנה באופן משמעותי מאפליקציה לאפליקציה ומקהל לקהל. ייתכן שאתם חשש שהגברת תדירות הצגת המודעות עשויה להשפיע לרעה על המשתמש או לשמור על חוויית שימור משתמשים, אבל אולי יהיה מעניין גם לדעת אם זה יכול להוביל לעלייה בהכנסות ובמעורבות כאשר הטמעה נכונה, שמירה על לבדוק את מדדי המעורבות.
כדי לפתור את הבעיות האלה, מערכת Firebase מציעה כלים שיעזרו לכם לבדוק לקבל החלטות מבוססות-נתונים לגבי התדירות האופטימלית להצגת מודעות:
בעזרת Firebase, אפשר לבצע בדיקת A/B של הביצועים של תדירויות שונות של הצגת מודעות. עם קבוצת משנה קטנה של משתמשים.
אפשר לראות את תוצאות הבדיקה ולעיין בהמלצות מ-Firebase באיזו תדירות הצגת המודעות מניבה ביצועים טובים יותר ועם השפעה מינימלית על שמירה.
כשאתם בטוחים שלשינויים האלה תהיה השפעה חיובית, תוכלו להשיק את השינויים ליותר משתמשים בקליק אחד.
התרחיש העסקי והערך
מפתחים ובעלי תוכן דיגיטלי שמשתמשים בכלים של Google AdMob ו-Firebase עבור ביצוע אופטימיזציה לתדירויות המודעות שלהן נהנים מעלייה משמעותית בהכנסות ללא השפעה שלילית באופן שמשפיע על חוויית המשתמש.
|
Qtonz משתמשת ב-Firebase כדי להגדיל את ההכנסות מפרסום פי 4 ולהגדיל את ההתעניינות של המשתמשים על ידי התאמה אישית של החוויה בשלבים השונים בתהליך שעובר המשתמש.
|
יישום הפתרון
כדי ליישם את הפתרון הזה תוכלו להיעזר במדריך המפורט שלנו של המדריך הזה בהמשך הדף).
במדריך הזה, שכולל כמה שלבים, תלמדו איך להשתמש ב-Firebase כדי לבדוק מכסות תדירות של Google AdMob מודעות באפליקציה. הוא משתמש מודעות מעברון בתור מקרה בדיקה לדוגמה, אבל אפשר לבצע אקסטרפולציה ולהשתמש באותם השלבים כדי בדיקה של מכסת התדירות למשך פורמטים אחרים של מודעות.
המדריך הזה מבוסס על ההנחה שכבר השתמשת ב-AdMob באפליקציה שלך, כמו כדי לבדוק אם שינוי התדירות של יחידת מודעות מעברון, משפיעה על ההכנסות מהאפליקציה או על מדדים אחרים. עם זאת, אם עדיין לא להשתמש במדד AdMob באפליקציה שלך, זה בסדר. השלבים במדריך הזה יכולים גם לעזור לכם להבין באיזו תדירות כדאי להציג מודעות באפליקציה.
מוצרים ותכונות שמשמשים לפתרון הזה
|
Google AdMob Google AdMob מאפשר לך ליצור יחידות של מודעות בתדירויות שונות של מודעות או בקצבי רענון שונים שיוצגו במסגרת אפליקציה. כשמקשרים את AdMob ל-Firebase, המערכת של AdMob שולחת הכנסות מפרסום מידע ל-Firebase כדי לשפר את האופטימיזציה של אסטרטגיית המודעות. Google Analytics Google Analytics מספק תובנות לגבי מדדי התעניינות, שימור ומונטיזציה של משתמשים, כמו הכנסה כוללת, הכנסות מ-AdMob, הכנסות מרכישות ועוד הרבה יותר. היא גם מאפשרת ליצור קהלים ופלחים של משתמשים. |
Firebase Remote Config פלטפורמת Firebase Remote Config מאפשרת לך לשנות ולהתאים אישית את ההתנהגות והמראה של האפליקציה באופן דינמי פלחי המשתמשים הרצויים — והכול בלי לפרסם גרסה חדשה של app. במדריך הזה נשתמש בפרמטרים של Remote Config כדי לקבוע איזו יחידת מודעות תוצג למשתמשים. Firebase A/B Testing Firebase A/B Testing מספק את ממשק ותשתית להפעלת ניסויים במוצר ובשיווק באפליקציה שלך. היא דואגת להפצת וריאנטים של הניסוי למשתמשים, וכן מבצע ניתוח סטטיסטי כדי לקבוע אם וריאנט של הניסוי לביצועים טובים יותר מקבוצת הבקרה על סמך המדד המרכזי שבחרתם, כמו או שימור משתמשים. |
סקירה כללית של המדריך לפתרון
שימוש ב-AdMob לצורך יצירת וריאנטים חדשים של יחידת מודעות לבדיקה
כדאי ליצור שתי יחידות חדשות של מודעות מעברון ב-AdMob.
מגדירים את מכסת התדירות של כל יחידת מודעות לחשיפות לכל משתמש את הערך שרוצים לבדוק.
הטמעת המיקומים של יחידות המודעות בקוד האפליקציה.
הגדרה של בדיקת A/B במסוף Firebase
מגדירים את היסודות של הבדיקה, את הטירגוט ואת היעדים שהבדיקה תתבצע בהתאם להם.
מגדירים וריאנטים לבדיקה ומגדירים את הפרמטר Remote Config יקבע איזו יחידת מודעות תוצג למשתמשים בבדיקה.
טיפול בערכי הפרמטר Remote Config בקוד של האפליקציה
צריך להשתמש בפרמטר Remote Config באפליקציה.
מטמיעים את הלוגיקה להצגת יחידת המודעות על סמך הערך של הפרמטר.
הפעלה של בדיקת A/B ולבדוק את תוצאות הבדיקה במסוף Firebase
אחרי שמפעילים את הבדיקה ומאפשרים לה לפעול במשך כמה ימים או שבועות, כדאי לבדוק במסוף Firebase אם יש בווריאנט מנצח בבדיקת ה-A/B על סמך היעד הראשי של בדיקת ה-A/B.
בודקים את ההשפעה על המדדים המשניים של כל וריאציה כדי לוודא הווריאנטים לא גרמו להשפעה שלילית לא מכוונת על המדדים האלה.
להחליט אם להשיק את יחידת המודעות החדשה עם תדירות הצגת המודעות המעודכנת
אם A/B Testing קובע שהווריאנט שמציג את פורמט המודעה החדש היא הזוכה, תוכל להתחיל להציג את פורמט המודעה לכל המשתמשים שטורגטו בניסוי, כל המשתמשים באפליקציה או קבוצת משנה של משתמשים.
אם עדיין לא ניתן לקבוע מנצחת ברורה, תוכלו להמשיך להריץ את הניסוי כדי לאסוף עוד נתונים, או לסיים את הניסוי אם הוא כבר פועל במשך תקופה ארוכה עם תוצאות לא חד-משמעיות.