Omówienie rozwiązania
Co to jest optymalizacja częstotliwości reklam?
Niezależnie od tego, czy w aplikacji działa hybrydowy model przychodów, czy może generować przychody z reklam, optymalizacja przychodów z reklam i zapewnienie użytkownikom jak najlepszych wrażeń może być trudnym zadaniem. Reklamy są świetnym źródłem przychodów, ale duża częstotliwość ich wyświetlania może negatywnie wpłynąć na wrażenia użytkowników i skłonić ich do rezygnacji.
Nie ma podejścia „jedna częstotliwość wyświetlania reklam pasuje do wszystkich” dla każdej aplikacji. Skuteczność reklam jest bardzo różna w zależności od aplikacji i odbiorców. Pewnie zastanawiasz się, że zwiększenie częstotliwości wyświetlania reklam może mieć negatywny wpływ na wrażenia lub utrzymanie użytkowników, ale możesz się też zastanawiać, czy odpowiednie wdrożenie przekłada się na wzrost przychodów i zaangażowania, dbając przy tym o kontrolowanie wskaźników zaangażowania.
Aby eliminować te niepewne kwestie, Firebase udostępnia narzędzia, które pomagają przeprowadzać testy i podejmować na podstawie danych decyzje dotyczące optymalnej częstotliwości wyświetlania reklam:
Korzystając z Firebase, możesz przeprowadzać testy A/B skuteczności różnych częstotliwości wyświetlania reklam na niewielkim podzbiorze użytkowników.
Możesz obserwować wyniki testów i sprawdzać rekomendacje Firebase dotyczące tego, która częstotliwość wyświetlania reklam jest skuteczniejsza, a ich wpływ na utrzymanie uwagi użytkowników jest minimalny.
Gdy upewnisz się, że zmiany prawdopodobnie przyniosą korzyści, możesz je zastosować na większej liczbie użytkowników jednym kliknięciem.
Uzasadnienie biznesowe i korzyści
Deweloperzy i wydawcy korzystający z narzędzi Google AdMob i Firebase do optymalizacji częstotliwości wyświetlania reklam odnotowują znaczny wzrost przychodów bez negatywnego wpływu na wrażenia użytkowników.
Qtonz wykorzystuje Firebase, aby czterokrotnie zwiększyć przychody z reklam i zaangażowanie dzięki dostosowaniu interfejsu do różnych etapów ścieżki użytkownika.
|
Wdrażanie rozwiązania
Aby wdrożyć to rozwiązanie, możesz skorzystać z naszego szczegółowego samouczka (omówienie go znajdziesz w dalszej części tego samouczka).
Z tego wieloetapowego samouczka dowiesz się, jak za pomocą Firebase przetestować różne limity wyświetleń na użytkownika w przypadku reklam Google AdMob w Twojej aplikacji. W przykładowym przypadku wykorzystano reklamy pełnoekranowe, ale możesz przeprowadzić ekstrapolację i wykonać te same czynności, aby przetestować ograniczenie liczby wyświetleń w przypadku innych formatów reklam.
W tym samouczku zakładamy, że korzystasz już z AdMob w swojej aplikacji i chcesz sprawdzić, czy zmiana częstotliwości pełnoekranowej jednostki reklamowej będzie miała wpływ na przychody z aplikacji lub inne dane. Jeśli nie korzystasz jeszcze z AdMob w swojej aplikacji, nie szkodzi. Zawarte w nim kroki pomogą też Ci zrozumieć, jaką częstotliwość wyświetlania reklam w aplikacji najlepiej wykorzystać.
Usługi i funkcje używane w tym rozwiązaniu
Google AdMob Google AdMob umożliwia tworzenie jednostek reklamowych o różnej częstotliwości wyświetlania reklam lub częstotliwości odświeżania, które będą wyświetlane w Twojej aplikacji. Gdy połączysz AdMob z Firebase, AdMob będzie przesyłać do Firebase informacje o przychodach z reklam, aby ulepszyć optymalizację strategii reklamowej. Google Analytics Google Analytics zapewnia wgląd w dane dotyczące zaangażowania, utrzymania użytkowników i przychodów, takie jak łączne przychody, przychody z AdMob, przychody z zakupów i wiele innych. Pozwala też tworzyć odbiorców i segmenty użytkowników. |
Zdalna konfiguracja Firebase Zdalna konfiguracja Firebase pozwala dynamicznie zmieniać działanie i wygląd aplikacji zgodnie z wybranymi segmentami użytkowników – bez publikowania nowej wersji aplikacji. W tym samouczku będziesz używać parametrów Zdalnej konfiguracji do kontrolowania, która jednostka reklamowa ma być widoczna dla użytkowników. Testy A/B Firebase Testy A/B Firebase mają interfejs i infrastrukturę do przeprowadzania eksperymentów produktowych i marketingowych w aplikacji. Zajmuje się dystrybucją wersji eksperymentu wśród użytkowników, a następnie przeprowadzaniem analiz statystycznych, aby określić, czy wariant eksperymentu jest skuteczniejszy od grupy kontrolnej na podstawie wybranego przez Ciebie kluczowego wskaźnika, np. przychodów czy utrzymania użytkowników. |
Omówienie samouczka rozwiązania
Przejdź bezpośrednio do szczegółowego samouczka
Utwórz w AdMob nowe warianty jednostek reklamowych do testowania
Utwórz dwie nowe pełnoekranowe jednostki reklamowe w AdMob.
W przypadku każdej jednostki reklamowej ustaw ograniczenie liczby wyświetleń na wartość wyświetleń na wartość użytkownika, którą chcesz przetestować.
Zaimplementuj miejsca docelowe jednostek reklamowych w kodzie aplikacji.
Konfiguracja testu A/B w konsoli Firebase
Zdefiniuj podstawy testowania, kierowanie oraz cele, z którymi będzie się przeprowadzał test.
Zdefiniuj warianty testowe i skonfiguruj parametr Zdalnej konfiguracji, który będzie kontrolować, która jednostka reklamowa będzie wyświetlana użytkownikom w teście.
Obsługuj wartości parametrów Zdalnej konfiguracji w kodzie aplikacji
Użyj parametru Zdalnej konfiguracji w aplikacji.
Zaimplementuj obsługę wyświetlania jednostki reklamowej na podstawie wartości parametru.
Rozpoczynanie testu A/B i sprawdzanie jego wyników w konsoli Firebase
Po rozpoczęciu testu i poczekaniu przez kilka dni lub tygodni sprawdź w konsoli Firebase, czy w teście A/B występuje zwycięski wariant na podstawie głównego celu testu A/B.
Sprawdź wpływ poszczególnych wariantów na dane dodatkowe, aby upewnić się, że warianty nie wywołały niezamierzonych negatywnych wpływu na te dane.
-
Jeśli testy A/B wykażą, że najlepszy jest wariant zawierający nowy format reklamy, możesz zacząć wyświetlać ten format reklamy wszystkim użytkownikom docelowym w eksperymencie, wszystkim użytkownikom aplikacji lub grupie użytkowników.
Jeśli nie uda się jeszcze wytypować jednoznacznego zwycięzcy, możesz kontynuować eksperyment, aby zebrać więcej danych, albo zakończyć eksperyment, jeśli trwa od dłuższego czasu i uzyskuje niejednoznaczne wyniki.