Panoramica della soluzione
Che cos'è l'ottimizzazione della frequenza degli annunci?
Che la tua app si basi su entrate ibride o basate sulle entrate pubblicitarie, ottimizza le entrate pubblicitarie e mantenere un'esperienza utente di alta qualità può essere difficile. Gli annunci sono un'ottima fonte di entrate, ma una frequenza elevata può offrire un'esperienza utente negativa e portare al ritiro degli utenti.
Non esiste una "frequenza dell'annuncio adatta a tutti" per qualsiasi app; rendimento degli annunci varia notevolmente da app a app e da pubblico a pubblico. Potresti essere preoccupato che l'aumento della frequenza degli annunci possa avere un impatto negativo sull'esperienza utente o sulla fidelizzazione, ma potresti anche essere curioso di scoprire se potrebbe portare a un aumento delle entrate e del coinvolgimento se eseguito correttamente, mantenendo sotto controllo le metriche sul coinvolgimento.
Per risolvere queste incognite, Firebase offre strumenti che consentono di eseguire test e quindi prendere decisioni basate sui dati sulla frequenza ottimale degli annunci:
Con Firebase puoi eseguire test A/B sul rendimento di varie frequenze degli annunci con un piccolo sottoinsieme di utenti.
Puoi osservare i risultati dei test e rivedere i consigli di Firebase su quale frequenza degli annunci ha un rendimento migliore e con un impatto minimo su la conservazione delle risorse.
Dopo aver verificato che le modifiche avranno probabilmente un impatto positivo, puoi implementare le modifiche a un maggior numero di utenti facendo clic su un pulsante.
Il business case e il valore
Sviluppatori e publisher che utilizzano gli strumenti Google AdMob e Firebase per l'ottimizzazione della frequenza degli annunci genera un notevole incremento delle entrate senza influendo sull'esperienza utente.
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Qtonz utilizza Firebase per aumentare le entrate pubblicitarie di 4 volte e incrementare il coinvolgimento personalizzando l'esperienza per le diverse fasi del percorso dell'utente.
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Implementazione della soluzione
Per implementare questa soluzione, puoi seguire il nostro tutorial passo passo (trova panoramica di questo tutorial più avanti in questa pagina).
In questo tutorial in più passaggi scoprirai come utilizzare Firebase per testare vari quote limite per Google AdMob annunci nella tua app. Utilizza annunci interstitial dello scenario di test di esempio, ma è possibile estrapolare e utilizzare gli stessi passaggi per verifica la quota limite per altri formati di annunci.
Questo tutorial presuppone che tu usi già AdMob nella tua app e che li usi come verificare se la modifica della frequenza di un'unità pubblicitaria interstitial hanno un impatto sulle entrate della tua app o su altre metriche. Tuttavia, se non lo hai già fatto, usa AdMob nella tua app, non c'è problema. Anche i passaggi di questo tutorial possono aiutarti a capire quale frequenza degli annunci dovresti usare nella tua app.
Prodotti e funzionalità utilizzati per questa soluzione
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Google AdMob Google AdMob ti consente di creare unità pubblicitarie con diverse frequenze di annunci o di aggiornamento che verranno pubblicate nel tuo dell'app. Quando colleghi AdMob a Firebase, AdMob invia le entrate pubblicitarie informazioni a Firebase per migliorare l'ottimizzazione della strategia pubblicitaria. Google Analytics Google Analytics ti offre informazioni su le metriche su coinvolgimento degli utenti, fidelizzazione e monetizzazione, come entrate totali, AdMob, entrate generate dagli acquisti e molto altro. Ti consente inoltre di creare segmenti di pubblico e segmenti di utenti. |
Firebase Remote Config Firebase Remote Config ti consente di modificare e personalizzare dinamicamente il comportamento e l'aspetto della tua app per i segmenti di utenti che preferisci, il tutto senza dover pubblicare una nuova versione della tua app. In questo tutorial utilizzerai i parametri Remote Config per controllare quale unità pubblicitaria viene mostrata agli utenti. Firebase A/B Testing Firebase A/B Testing fornisce i interfaccia e infrastruttura per eseguire esperimenti su prodotti e marketing in la tua app. Si occupa di distribuire le varianti dell'esperimento agli utenti e quindi esegue un'analisi statistica per determinare se una variante dell'esperimento è il rendimento del gruppo di controllo in base alla metrica chiave selezionata, ad esempio entrate o fidelizzazione degli utenti. |
Panoramica del tutorial della soluzione
Vai direttamente al tutorial passo passo
Utilizza AdMob per Creare nuove varianti dell'unità pubblicitaria per i test
Crea due nuove unità pubblicitarie interstitial in AdMob.
Imposta la quota limite di ogni unità pubblicitaria su un'impressione per utente che vuoi testare.
Implementa i posizionamenti delle unità pubblicitarie all'interno del codice dell'app.
Impostazione di un test A/B nella console Firebase
Definire le nozioni di base dei test, il targeting e gli obiettivi che verranno eseguiti contro i guasti.
Definisci le varianti di test e configura il parametro Remote Config che controlla quale unità pubblicitaria viene mostrata agli utenti nel test.
Handle Valori parametro Remote Config nel codice dell'app
Usa il parametro Remote Config nella tua app.
Implementa la logica per la visualizzazione dell'unità pubblicitaria in base al parametro valore.
Avviare il test A/B ed esamina i risultati del test nella console Firebase
Dopo aver avviato il test e lasciato in esecuzione per alcuni giorni o settimane, controlla nella console Firebase se il test A/B ha una vincita basata sull'obiettivo principale del test A/B.
Esamina l'impatto sulle metriche secondarie per ogni variante per assicurarti che e le varianti non hanno causato impatti negativi involontari su queste metriche.
Decidere se implementare la nuova unità pubblicitaria con la frequenza degli annunci aggiornata
Se A/B Testing stabilisce che la variante mostra il nuovo formato dell'annuncio è vincitore, puoi iniziare a mostrare il formato dell'annuncio a tutti gli utenti target nell'esperimento, a tutti gli utenti della tua app o a un sottoinsieme di utenti.
Se non è ancora stato stabilito un vincitore definitivo, puoi continuare a correre l'esperimento per raccogliere più dati o termina l'esperimento, se è già in corso da molto tempo con risultati inconcludenti.