AdMob-Anzeigenhäufigkeit mit Firebase optimieren

Lösungsübersicht

Was ist die Optimierung der Anzeigenhäufigkeit?

Ob Ihre App nun auf Hybrid- oder Anzeigenumsatz basiert – es kann schwierig sein, den Anzeigenumsatz zu optimieren und gleichzeitig für eine hohe Nutzerfreundlichkeit zu sorgen. Anzeigen sind eine gute Einnahmequelle, aber eine hohe Anzeigenhäufigkeit kann sich negativ auf die Nutzerfreundlichkeit auswirken und zu Nutzerabwanderung führen.

Es gibt keine einheitliche Anzeigenhäufigkeit für alle Apps. Die Anzeigenleistung kann je nach App und Zielgruppe stark variieren. Sie befürchten vielleicht, dass eine höhere Anzeigefrequenz sich negativ auf die Nutzerfreundlichkeit oder die Bindung auswirken könnte. Gleichzeitig möchten Sie aber auch wissen, ob sie bei richtiger Implementierung zu einer Steigerung von Umsatz und Interaktionen führen könnte, ohne dass die Interaktionsmesswerte beeinträchtigt werden.

Abbildung 1: Mit der optimalen Anzeigenhäufigkeit wird der Umsatz maximiert und die Abwanderung minimiert.

Um diese Unbekannten zu beseitigen, bietet Firebase Tools, mit denen Sie die optimale Anzeigenhäufigkeit testen und dann datengestützte Entscheidungen treffen können:

• Mit Firebase können Sie die Leistung verschiedener Anzeigenhäufigkeiten mit einer kleinen Teilmenge von Nutzern A/B-testen.

• Sie können die Testergebnisse beobachten und Empfehlungen von Firebase dazu prüfen, welche Anzeigenhäufigkeit besser abschneidet und sich nur minimal auf die Kundenbindung auswirkt.

• Wenn Sie sicher sind, dass die Änderungen wahrscheinlich positive Auswirkungen haben werden, können Sie sie mit einem Klick auf weitere Nutzer ausweiten.

Business Case und Wert

Entwickler und Publisher, die Google AdMob und Firebase-Tools zur Optimierung ihrer Anzeigendichte verwenden, können ihren Umsatz erheblich steigern, ohne die Nutzerfreundlichkeit zu beeinträchtigen.

Qtonz nutzt Firebase, um die Werbeeinnahmen zu vervierfachen und das Engagement zu steigern. Dazu wird die Nutzererfahrung an die verschiedenen Phasen der App-Nutzung angepasst. Weniger Anzeigen für neue Nutzer: Die Anzahl der Anzeigen, die Nutzer am ersten Tag der App-Nutzung sehen, wurde reduziert. Außerdem wurde die Platzierung so geändert, dass Anzeigen erst nach einer wichtigen In-App-Aktion eingeblendet werden. Durch diese Änderungen wurden Anzeigen weniger aufdringlich. Häufigere Anzeigen für engagierte Nutzer: Bei Nutzern mit längeren Sitzungen erhöhte Qtonz die Anzahl der Anzeigen von 2 auf 3–4 pro Tag.

Lösung implementieren

Wenn Sie diese Lösung implementieren möchten, können Sie unserer Schritt-für-Schritt-Anleitung folgen (eine Übersicht über diese Anleitung finden Sie weiter unten auf dieser Seite).

In dieser mehrstufigen Anleitung erfahren Sie, wie Sie mit Firebase verschiedene Frequency Cappings für Google AdMob-Anzeigen in Ihrer App testen. Als Beispiel wird Interstitial-Anzeigen verwendet. Sie können die Schritte aber auch auf andere Anzeigenformate übertragen.

In diesem Tutorial wird davon ausgegangen, dass Sie AdMob bereits in Ihrer App verwenden und testen möchten, ob sich eine Änderung der Häufigkeit einer Interstitial-Anzeigenblock auf den Umsatz oder andere Messwerte Ihrer App auswirkt. Wenn Sie AdMob noch nicht in Ihrer App verwenden, ist das kein Problem. Die Schritte in dieser Anleitung können Ihnen auch dabei helfen, die richtige Anzeigenhäufigkeit für Ihre App zu ermitteln.

Tipp:Wenn Sie mit einem Begriff nicht vertraut sind, können Sie im Glossar unten auf dieser Seite nachsehen.

Für diese Lösung verwendete Produkte und Funktionen

Google AdMob Google AdMob ermöglicht es Ihnen, Anzeigeneinheiten mit verschiedenen Anzeigenhäufigkeiten oder Aktualisierungsraten zu erstellen, die in Ihrer App ausgeliefert werden. Wenn Sie AdMob mit Firebase verknüpfen, werden Informationen zum Werbeumsatz von AdMob an Firebase gesendet, um die Optimierung der Anzeigenstrategie zu verbessern. Google Analytics Google Analytics bietet Ihnen Einblicke in Messwerte für Nutzer-Engagement, ‑Bindung und ‑Monetarisierung wie den Gesamtumsatz, den AdMob-Umsatz und den Umsatz mit Käufen. Außerdem können Sie Nutzerzielgruppen und ‑segmente erstellen.

Firebase Remote Config Firebase Remote Config ermöglicht es Ihnen, das Verhalten und die Darstellung Ihrer App für bestimmte Nutzersegmente dynamisch zu ändern und anzupassen – ohne eine neue Version Ihrer App zu veröffentlichen. In diesem Tutorial verwenden Sie Remote Config-Parameter, um zu steuern, welcher Anzeigenblock Ihren Nutzern präsentiert wird. Firebase A/B Testing Firebase A/B Testing bietet die Schnittstelle und Infrastruktur zum Ausführen von Produkt- und Marketingtests in Ihrer App. Die Verteilung von Testvarianten an Nutzer wird übernommen und anschließend wird eine statistische Analyse durchgeführt, um festzustellen, ob eine Testvariante die Kontrollgruppe in Bezug auf den ausgewählten Schlüsselmesswert, z. B. Umsatz oder Nutzerbindung, übertrifft.

Übersicht über Lösungsanleitungen

Direkt zum detaillierten Tutorial

1. Mit AdMob neue Anzeigenblockvarianten für Tests erstellen

   1. Erstellen Sie zwei neue Interstitial-Anzeigenblöcke in AdMob.

   2. Legen Sie für jeden Anzeigenblock das Frequency Capping auf einen Wert für Impressionen pro Nutzer fest, den Sie testen möchten.

   3. Implementieren Sie die Anzeigenblock-Platzierungen im Code Ihrer App.

2. A/B-Test in der Firebase Console einrichten

   1. Definieren Sie die Grundlagen für Tests, die Ausrichtung und die Ziele, anhand derer der Test ausgeführt wird.

   2. Definieren Sie Testvarianten und richten Sie den Parameter Remote Config ein, mit dem gesteuert wird, welcher Anzeigenblock Nutzern im Test präsentiert wird.

3. Remote Config-Parameterwerte im Code Ihrer App verarbeiten

   1. Verwenden Sie den Parameter Remote Config in Ihrer App.

   2. Implementieren Sie die Logik zum Anzeigen des Anzeigenblocks basierend auf dem Wert des Parameters.

4. A/B-Test starten und Testergebnisse in der Firebase Console ansehen

   1. Nachdem Sie den Test gestartet und einige Tage oder Wochen laufen lassen haben, sehen Sie in der Firebase-Konsole nach, ob es eine Gewinner-Variante gibt, die auf dem primären Ziel des A/B-Tests basiert.

   2. Sehen Sie sich die Auswirkungen auf die sekundären Messwerte für jede Variante an, um sicherzustellen, dass die Varianten keine unbeabsichtigten negativen Auswirkungen auf diese Messwerte haben.

5. Entscheiden, ob Sie den neuen Anzeigenblock mit der aktualisierten Anzeigenhäufigkeit einführen möchten

   1. Wenn A/B Testing feststellt, dass die Variante mit dem neuen Anzeigenformat die beste ist, können Sie das Anzeigenformat allen Nutzern, die im Test als Zielgruppe festgelegt sind, allen Nutzern Ihrer App oder einer Teilmenge Ihrer Nutzer präsentieren.

   2. Wenn noch kein eindeutiger Gewinner ermittelt wurde, können Sie den Test entweder weiterlaufen lassen, um mehr Daten zu erfassen, oder ihn beenden, wenn er bereits seit längerer Zeit mit nicht eindeutigen Ergebnissen läuft.

Glossar

Liste mit häufig verwendeten Begriffen für diese Lösung ansehen

• AdMob Umsatz: AdMob Umsatz aus dem Netzwerk und Open Bidding

• Umsatz aus In-App-Käufen: Umsatz aus In-App-Käufen

• Gesamtumsatz: Gesamtumsatz

• Kundenbindung: Die Kundenbindung als wichtiger Messwert in A/B-Tests wird als Nutzerbindung nach 1 Tag, 2–3 Tagen, 4–7 Tagen, 8–14 Tagen oder 15 Tagen oder mehr erfasst.

• Remote Config-Parameter: Der konfigurierbare Parameter, mit dem gesteuert wird, welcher Anzeigenblock Nutzern präsentiert wird. In diesem Leitfaden ist das eine Anzeigenblock-ID.

• Baseline-Konfiguration: Die aktuelle Konfiguration in einem bestimmten A/B-Test, auch als Kontrollgruppe bezeichnet. Für die Kontrollgruppe wird in der Regel der Standardwert für den Parameter Remote Config verwendet. Bei Bedarf kann jedoch ein neuer Kontrollwert konfiguriert werden.

• Variantenkonfigurationen: Die Variantenkonfigurationen sind die alternativen Konfigurationen mit unterschiedlichen Remote Config-Parameterwerten, die wir mit der Baseline-Konfiguration vergleichen möchten.