使用 Firebase 最佳化 AdMob 廣告頻率

解決方案概述

什麼是廣告頻率優化?

無論您的應用程式是混合收入驅動還是廣告收入驅動,優化廣告收入並保持高品質的用戶體驗都可能很棘手。廣告是重要的收入來源,但高頻率的廣告可能會帶來負面的使用者體驗,並可能導致用戶流失。

對於任何應用程式來說,都不存在「一種廣告頻率適合所有」的方法;廣告效果因應用程式和受眾群體而異。您可能擔心增加廣告頻率可能會對用戶體驗或保留率產生負面影響,但您可能也想知道如果正確設置,是否可以增加收入和參與度,從而控制參與度指標。

此圖顯示 ARPDAU、每日淨收入和留存率隨廣告頻率增加的變化
圖 1 :最佳廣告頻率可達到營收最大化,同時對顧客流失的影響最小

為了解決這些未知問題,Firebase 提供了一些工具來幫助您測試最佳廣告頻率,然後做出數據驅動的決策:

  • 使用 Firebase,您可以對一小部分用戶對各種廣告頻率的效果進行 A/B 測試。

  • 您可以觀察測試結果並查看 Firebase 的建議,以了解哪些廣告頻率效果更好且對保留率的影響最小。

  • 一旦您確信這些變更可能會產生正面影響,您只需點擊一個按鈕即可將變更推廣給更多使用者。

商業案例和價值

使用 Google AdMob 和 Firebase 工具優化廣告頻率的開發者和發布商可以在不影響用戶體驗的情況下實現收入大幅增長。

Qtonz 標誌

Qtonz使用 Firebase 將廣告收入提高了 4 倍,並透過針對用戶旅程的不同階段客製化體驗來提高參與度。

  • 新用戶的廣告更少:他們減少了用戶在使用應用程式的第一天看到的廣告數量。他們還更改了展示位置,以便廣告僅在用戶完成關鍵的應用程式內操作後才會出現。這些變化減少了廣告的干擾。
  • 為活躍用戶提供更頻繁的廣告:對於會話時間較長的用戶,Qtonz 將每天顯示的廣告數量從 2 個增加到3-4 個。

實施解決方案

要實施此解決方案,您可以按照我們的逐步教學進行操作(在本頁後面找到本教程的概述)。

在此多步驟教學中,您將了解如何使用 Firebase 測試應用程式中 Google AdMob 廣告的各種頻率上限。它使用插頁式廣告作為範例測試案例,但您可以推斷並使用這些相同的步驟來測試其他廣告格式的頻率上限。

本教學假設您已在應用程式中使用 AdMob,並且您想要測試更改插頁式廣告單元的頻率是否會對應用程式的收入或其他指標產生影響。不過,如果您尚未在應用程式中使用 AdMob,也沒關係!本教學中的步驟還可以幫助您了解應在應用程式中使用的廣告頻率。

該解決方案使用的產品和功能

Google廣告移動

Google AdMob可讓您建立具有各種廣告頻率或更新率的廣告單元,並在您的應用程式中投放。當您將 AdMob 與 Firebase 關聯時,AdMob 會將廣告收入資訊傳送至 Firebase 以改善廣告策略最佳化。

Google分析

Google Analytics(分析)可讓您深入了解用戶參與度、保留率和貨幣化指標,例如總收入、AdMob 收入、購買收入等。它還允許您創建用戶受眾和細分。

Firebase 遠端配置

Firebase Remote Config可讓您針對所需的使用者群組動態變更和自訂應用程式的行為和外觀,而無需發布應用程式的新版本。在本教學中,您將使用遠端設定參數來控制向使用者顯示哪個廣告單元。

Firebase A/B 測試

Firebase A/B 測試提供了在您的應用中運行產品和行銷實驗的介面和基礎設施。它負責將實驗變體分發給用戶,然後執行統計分析,根據您選擇的關鍵指標(例如收入或用戶保留率)確定實驗變體是否優於對照組。


解決方案和所用產品流程圖


解決方案教程概述

直接進入逐步教程

  1. 使用 AdMob 建立新的廣告單元變體以進行測試

    1. 在 AdMob 中建立兩個新的插頁式廣告單元。

    2. 將每個廣告單元的頻次上限設定為您要測試的每個使用者的展示次數值。

    3. 在您的應用程式程式碼中實作廣告單元展示位置。

  2. 在 Firebase 控制台中設定 A/B 測試

    1. 定義測試基礎知識、目標以及測試運行的目標。

    2. 定義測試變體並設定遠端配置參數,該參數將控制在測試中向使用者顯示哪個廣告單元。

  3. 處理應用程式程式碼中的遠端配置參數值

    1. 在您的應用程式中使用遠端配置參數。

    2. 根據參數值實現顯示廣告單元的邏輯。

  4. 啟動 A/B 測試並在 Firebase 控制台中查看測試結果

    1. 開始測試並允許其運行幾天或幾週後,檢查 Firebase 控制台,根據 A/B 測試的主要目標,檢查 A/B 測試是否有獲勝的變體。

    2. 檢查每個變體對次要指標的影響,以確保變體不會對這些指標造成意外的負面影響。

  5. 決定是否使用更新後的廣告頻率推出新的廣告單元

    1. 如果 A/B 測試確定顯示新廣告格式的變體獲勝,您可以開始向實驗中定位的所有使用者、應用程式的所有使用者或部分使用者顯示廣告格式。

    2. 如果尚未確定明顯的獲勝者,您可以繼續執行實驗以收集更多數據,或者如果實驗已經運行很長時間且結果不確定,則結束實驗。

詞彙表