앱이 하이브리드 수익형이거나 광고 수익으로 구동되는지 여부에 관계없이 여러 다른 광고 형식의 채택은 복잡한 문제일 수 있습니다.
모든 광고 형식이 모든 앱에 적합하진 않으며 앱 속성에 따라 일부 광고 형식이 성능이 더 뛰어날 수 있습니다. 새 광고 형식을 구현할 때는 사용자 환경 또는 유지율에 대해 부정적인 영향을 걱정할 수 있지만 새 광고 형식을 적절하게 계측할 경우 수익 및 유지율을 늘릴 수 있을지에 대해 궁금해 하실 수도 있습니다.
그림 1: 최적의 광고 형식으로 앱 제거 영향을 최소화하고 수익 극대화
이러한 미지의 문제를 해결하기 위해 Firebase에서는 새로운 광고 형식 채택을 테스트하고 이에 대해 데이터 중심의 의사결정을 내릴 수 있게 도와주는 도구들이 제공됩니다.
Firebase를 사용하면 소규모 사용자 하위 집합을 대상으로 새 광고 형식의 성능에 대해 A/B 테스트를 수행할 수 있습니다.
테스트 결과를 관찰하고 새 광고 형식이 기존 광고 형식보다 성능이 더 뛰어난지에 대한 Firebase의 권장사항을 검토할 수 있습니다.
변화에 따른 긍정적인 영향을 확신할 수 있으면 버튼 하나만 클릭하여 더 많은 사용자들에게 변경사항을 적용할 수 있습니다.
비즈니스 사례와 가치
새 광고 형식 추가를 위해 Google AdMob 및 Firebase 도구를 사용하는 개발자 및 게시자는 유지율을 안정적으로 유지하면서도 최대 10배*까지 수익 증가 효과를 얻고 있습니다.
*2020년 8개 대형 게시자의 결과를 기반으로 한 수익 증가
Pomelo Games는 Firebase를 사용하여 플레이어를 잃지 않고 수익을 최대 35%까지 늘릴 수 있었습니다.
Qtonz는 Firebase를 사용해서 광고 수익을 4배 늘리고 ARPDAU를 190% 늘릴 수 있었습니다.
솔루션 구현
이 솔루션을 구현하려면 단계별 튜토리얼을 따라할 수 있습니다(이 페이지 뒷 부분에서 이 튜토리얼의 개요 참조).
이 다단계 튜토리얼에서는 Firebase를 사용하여 앱에 새 Google AdMob 광고 형식을 테스트하는 방법을 알아봅니다. 여기에서는 보상형 전면 광고가 예시 테스트 사례로 사용되지만, 이를 기반으로 해서 동일한 단계를 사용하여 다른 광고 형식을 테스트할 수 있습니다.
이 튜토리얼에서는 앱에서 이미 AdMob를 사용 중이고 다른 광고 단위 (새로운 광고 형식 포함)를 추가하여 앱 수익 또는 기타 측정항목에 미치는 영향을 테스트한다고 가정합니다. 하지만 앱에서 아직 AdMob를 사용하지 않더라도 문제가 없습니다. 또한 이 튜토리얼의 단계를 통해 앱에 광고 단위 추가가 앱의 측정항목에 영향을 주는지 확인할 수 있습니다.
이 솔루션에 사용된 제품 및 기능
Google AdMob
Google AdMob을 사용하면 앱 내에서 게재되는 광고 단위 대안을 만들 수 있습니다. AdMob를 Firebase에 연결하면 AdMob이 광고 전략 최적화를 개선하기 위해 광고 수익 정보를 Firebase로 전송합니다.
Google Analytics
Google Analytics는 사용자 참여 및 유지율과 총 수익, AdMob 수익, 구매 수익 등의 수익 창출 측정항목에 대한 유용한 정보를 제공합니다. 또한 사용자 잠재고객 및 세그먼트를 만들 수 있게 해줍니다.
Firebase Remote Config
Firebase Remote Config를 사용하면 새 버전의 앱을 게시하지 않고도 원하는 사용자 세그먼트에 맞게 앱의 동작과 모양을 동적으로 변경하고 맞춤설정할 수 있습니다. 이 튜토리얼에서는 Remote Config 매개변수를 사용하여 사용자에게 새 광고 단위를 표시할지 여부를 제어합니다.
Firebase A/B Testing
Firebase A/B Testing는 앱에서 제품 및 마케팅 실험을 실행하기 위한 인터페이스와 인프라를 제공합니다. 실험 대안을 사용자에게 배포한 후 통계 분석을 실행하여 수익 또는 사용자 유지율과 같은 선택한 주요 측정항목을 기준으로 실험 대안이 통제 그룹보다 실적이 우수한지 확인합니다.
[null,null,["최종 업데이트: 2025-07-25(UTC)"],[],[],null,["**Solution overview**\n\nWhat is ad format adoption testing?\n\nWhether your app is hybrid-revenue or ads-revenue driven, the adoption of\ndifferent ad formats can be complicated.\n\nNot all ad formats will suit every app, and some ad formats might perform better\ndepending on app properties. When implementing a new ad format, you might be\nconcerned about negative impact on user experience or retention, but you might\nalso be curious if you can increase revenue and engagement if a new ad format\nis properly instrumented.\n***Figure 1**: Optimal ad format maximizes revenue with minimal impact to churn*\n\nTo resolve these unknowns, Firebase offers tools that help you test and then\nmake data-driven decisions about adopting new ad formats:\n\n- Using Firebase, you can A/B test the performance of a new ad format with a\n *small subset* of users.\n\n- You can observe the test results and review recommendations from Firebase\n about whether the new ad format is performing better than the existing ad\n format.\n\n- Once you're confident that the changes will likely have a positive impact,\n you can roll out the changes to more of your users with a click of a button.\n\nBusiness case and the value\n\nOn average, developers and publishers who use Google AdMob and Firebase\ntools for adding a new ad format enjoy major revenue uplifts (up to 10X\\*) while\nkeeping the retention rate stable.\n\n\\**Revenue uplift based on results from 8 large publishers in 2020.*\n\n|---|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Pomelo Games**](/use-cases/pomelo-games) uses Firebase to increase revenue by up to 35% without losing players. |\n\n|---|---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| | [**Qtonz**](/use-cases/qtonz-mbit-music) uses Firebase to achieve 4x increase in Ads Revenue and 190% increase in . |\n\nImplementing the solution\n\nTo implement this solution, you can follow our step-by-step tutorial (find an\noverview of this tutorial later on this page).\n\nIn this multistep tutorial, you'll learn **how to use Firebase to test a new\nGoogle AdMob ad format for your app** . It uses a\n[rewarded interstitial ad](https://support.google.com/admob/answer/9884467)\nas the example test case, but you can extrapolate and use these same steps to\ntest out\n[other ad formats](https://support.google.com/admob/answer/6128738).\n\nThis tutorial assumes that you already use AdMob in your app and that you'd\nlike to test whether adding *another* ad unit (with a new ad format) will have\nan impact on your app's revenue or other metrics. However, if you don't already\nuse AdMob in your app, that's ok! The steps in this tutorial can also help\nyou understand if simply adding an ad unit to your app has an impact on your\napp's metrics.\n| **Tip:** If there's a term that you're not familiar with, check out the [glossary](#glossary) at the bottom of this page.\n\nProducts and features used for this solution\n\n|----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|\n| Google AdMob \u003e [Google AdMob](/docs/admob) enables you to create ad unit variants that will be served within your app. When you link AdMob with Firebase, AdMob sends ad revenue information to Firebase to improve ad strategy optimization. Google Analytics \u003e [Google Analytics](/docs/analytics) gives you insight into user engagement, retention, and monetization metrics like total revenue, AdMob revenue, purchase revenue, and much more. It also allows you to create user audiences and segments. | Firebase Remote Config \u003e [Firebase Remote Config](/docs/remote-config) enables you to dynamically change and customize the behavior and appearance of your app for desired user segments --- *all without publishing a new version of your \u003e app* . In this tutorial, you'll use Remote Config parameters to control whether a new ad unit is shown to your users. Firebase A/B Testing \u003e [Firebase A/B Testing](/docs/ab-testing) provides the interface and infrastructure to run product and marketing experiments in your app. It takes care of distributing experiment variants to users, and then performs statistical analysis to determine if an experiment variant is outperforming the control group based on your selected key metric, such as revenue or user retention. |\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e\n\nSolution tutorial overview\n\n[Go\ndirectly to the step-by-step tutorial](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n1. [**Use AdMob to\n create a new ad unit variant for testing**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-1)\n\n 1. Create a new rewarded interstitial ad unit in AdMob.\n\n 2. Implement the ad unit placement within your app's code.\n\n2. [**Set up an A/B\n test in the Firebase console**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-2)\n\n 1. Define testing basics, targeting, and the goals that the test will run\n against.\n\n 2. Define test variants and set up the Remote Config parameter that\n will control whether to show the new ad unit to users in the test.\n\n3. [**Handle\n Remote Config parameter values in your app's code**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-3)\n\n 1. Use the Remote Config parameter in your app.\n\n 2. Implement the logic for displaying the ad unit based on the parameter's\n value.\n\n4. [**Start the A/B\n test and review the test results in the Firebase console**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-4)\n\n 1. After starting the test and allowing it to run for a few days or weeks,\n check the Firebase console for whether the A/B test has a winning\n variant based on the primary goal of the A/B test.\n\n 2. Review the impact on secondary metrics for each variant to ensure the\n variants didn't cause unintended negative impacts to those metrics.\n\n5. [**Decide whether\n to roll out the new ad format**](/docs/tutorials/test-ad-format-adoption/step-5)\n\n 1. If A/B Testing determines that the variant showing the new ad format\n is the winner, you can start showing the ad format to all users targeted\n in the experiment, all users of your app, or to a subset of your users.\n\n 2. If a clear winner isn't yet determined, you can either continue running\n the experiment to gather more data, or end the experiment if it's\n already been running for a long period with inconclusive results.\n\nGlossary\n\n\u003cbr /\u003e\n\nView a list of common terms for this solution\n\n\u003cbr /\u003e\n\n- **AdMob revenue** : AdMob network and open bidding revenue\n\n- **IAP revenue**: In app purchases revenue\n\n- **Total revenue**: Total revenue\n\n- **Retention**: Retention as a key metric in A/B tests is tracked as 1 day,\n 2-3 days, 4-7 days, 8-14 days, or 15+ days user retention\n\n- **Remote Config parameter**: The configurable parameter used to control\n whether we show the new ad format or not. In this guide, it will be a boolean\n value.\n\n- **Baseline configuration** : The as-is configuration in any particular A/B test\n --- also known as the control. The control usually uses the default value for\n the Remote Config parameter, but it can be configured to use a new control\n value if needed.\n\n- **Variant configurations** : The variant configurations are the alternative\n configurations with different Remote Config parameter values that we would\n like to test against the baseline configuration.\n\n\u003cbr /\u003e\n\n\u003cbr /\u003e"]]
